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DeepHash-pytorch：若干深度哈希算法的实现，涵盖DPSH、DSH、DHN、HashNet、DSDH、DTSH、DF等

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简介：
DeepHash-pytorch是一个包含了多种深度哈希算法（如DPSH, DSH, DHN, HashNet, DSDH, DTSH和DF）的PyTorch库，用于高效地学习二值代码。 深哈希火炬包含了Deep Hash算法基线的实现。在环境配置为python==3.7.0、torchvision==0.5.0 和 pytorch==1.4.0的情况下，您可以轻松地训练和测试任何算法：运行 DSH.py, DPSH.py, DHN.py 或 DSDH.py。如果您有任何问题，请通过电子邮件与我联系。 在DSH.py中添加了以下代码： 如果 cifar10-1 == config[dataset] and epoch > 29: P, R = pr_curve(trn_binary.numpy(), tst_binary.numpy(), trn_label.numpy(), tst_label.numpy()) print(fPrecision)

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  • DeepHash-pytorch：若干深度哈希算法的实现，涵盖DPSH、DSH、DHN、HashNet、DSDH、DTSH、DF等
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    DeepHash-pytorch是一个包含了多种深度哈希算法（如DPSH, DSH, DHN, HashNet, DSDH, DTSH和DF）的PyTorch库，用于高效地学习二值代码。 深哈希火炬包含了Deep Hash算法基线的实现。在环境配置为python==3.7.0、torchvision==0.5.0 和 pytorch==1.4.0的情况下，您可以轻松地训练和测试任何算法：运行 DSH.py, DPSH.py, DHN.py 或 DSDH.py。如果您有任何问题，请通过电子邮件与我联系。 在DSH.py中添加了以下代码： 如果 cifar10-1 == config[dataset] and epoch > 29: P, R = pr_curve(trn_binary.numpy(), tst_binary.numpy(), trn_label.numpy(), tst_label.numpy()) print(fPrecision)
     
  • 深度强化学习：若干深度RL算法的实现
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    本书《深度强化学习：若干深度RL算法的实现》深入浅出地介绍了多种深度强化学习算法，并提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些先进的机器学习技术。 DeepRL 一些深度强化学习算法的实现要求使用Python版本小于等于3.6，并且需要安装Torch 1.0、TensorFlow 1.15.2以及Gym等相关库。此外，还有一些相关的研究论文可供参考。
     
  • DeepHash：用于深度学习哈希的开源工具包
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    简介：DeepHash是一款专为深度学习社区设计的开源工具包，旨在简化和加速基于深度学习的哈希算法的研究与应用开发过程。 DeepHash 是一个轻量级的深度学习哈希库，它实现了最新的深度哈希与量化算法。我们致力于持续地在该工具包中实施更加具有代表性的深度哈希模型，并欢迎其他研究人员基于我们的框架贡献新的深层哈希模型，我们将公开宣布对该项目的所有贡献。 已实现的具体模型包括： - DQN：曹悦、龙明生、王建民、韩涵和温庆福于2016年在AAAI人工智能大会上发布的成果。 - DHN：韩涵、龙明生、王建民及曹跃同样是在2016年的AAAI会议上展示的研究工作。 - DVSQ：由曹悦，龙明胜，王建民以及刘诗辰于2017年在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的成果。 - DCH：曹悦、龙明生、刘斌和王建民在2018年的IEEE CVPR会议上展示的研究工作。 - DTQ：由刘斌，曹岳，龙明生以及王敬东于2018年在ACM多媒体（ACMMM）上发表的成果。 请注意，DTQ 和 DCH 已经得到了更新。而DQN、DHN和DVSQ可能需要进一步验证或改进。
     
  • DeepHash：用于深度学习哈希的Python开源软件包
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    简介：DeepHash是一款专为深度学习哈希设计的Python开源工具包。它提供了丰富的功能和灵活的架构，方便研究者快速实现并评估各种深度哈希算法。 An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)
     
  • 深度强化学习算法库：使用PyTorch实现的经典算法，涵盖DQN、DDQN和双重网络等技术
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    这是一个利用PyTorch框架实现的深度强化学习经典算法的资源库，其中包括了DQN、DDQN以及双重网络等多种关键技术。 这个存储库使用PyTorch实现了经典的深度强化学习算法，旨在为用户提供清晰的代码以便于他们理解和学习这些算法。未来计划添加更多新的算法，并保持现有代码的维护。 目前实现的算法包括： - 深度Q网络（DQN）：其中包括基本版本、双Q网络和决斗网络架构。 - 深度确定性策略梯度（DDPG） - 优势演员评论器（A2C） - 信任区域策略梯度法（TRPO） - 近端政策优化(PPO) - 使用克罗内克因素的信任区间的演员批评(ACKTR) - 软演员评论(SAC) 更新信息如下： - 在2018年10月17日的更新中，大多数算法得到了改进，并且增加了更多关于图实验的结果（除了DPPG）。PPO现在支持Atari游戏和Mujoco环境。 TRPO也变得非常稳定并能产生更好的结果。 - 2019年7月15日进行了一次更新，在这次更新中无需再为OpenAI基准安装而额外操作，因为“rl__utils”模块已经集成了一些有用的工具。DDPG也被重新实现以支持更多的实验结果，并且自述文件也进行了修改。此外还对代码结构做了一些小的调整。 以上是存储库的主要内容和最近的一些更新情况介绍。
     
  • 哈希算法的实现方法
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    本文将详细介绍几种常见的哈希算法及其在编程语言中的具体实现方式，帮助读者理解其工作原理和应用场景。 哈希算法，在计算机科学领域被广泛使用，它通过将任意长度的数据转换为固定长度的输出来实现快速数据处理。这个过程产生的结果通常被称为哈希值或散列值，并在数据库索引、密码学以及文件校验等多种应用场景中发挥作用。 理解哈希算法的基本特性至关重要： 1. **确定性**：对于相同的输入，哈希函数应始终返回一致的结果。 2. **均匀分布**：理想的哈希函数应该尽量保证不同的数据映射到不同位置，从而减少冲突的可能性。 3. **抗碰撞性**：理想情况下，每个输入都应该生成独一无二的输出值以降低碰撞概率。 常见的设计包括直接寻址法、除留余数法等。例如，除留余数法则通过将字符串转化为整数并取模一个固定的哈希表大小来获得结果作为哈希值。 在实践中，基于哈希函数构建的数据结构如哈希表提供了高效的查找、插入和删除操作能力。当两个输入映射到相同位置时（即发生碰撞），可以通过链地址法或开放寻址法解决冲突问题：前者是在每个桶中维护一个列表来存储所有同位的元素；后者则是寻找下一个可用的位置。 在密码学领域，哈希函数被用于产生消息摘要，如MD5和SHA系列算法。这些算法可以将任意长度的数据转换为固定大小的输出值，并且很难从结果反推出原始数据或找到两个不同的输入得到相同的散列值的情况（即碰撞）。然而，随着计算能力增强，针对这类算法的安全性挑战也日益增多，因此推荐使用更高级别的哈希函数如SHA-3。 此外，在文件校验中也有广泛应用。通过生成的哈希值来验证文件传输或存储过程中是否未被篡改。接收方可以重新计算文件的散列并与原始记录比较以确保数据完整性。 总之，哈希算法及其相关技术在信息技术领域具有不可替代的重要性，并且能够应用于从快速查找信息到保障信息安全等众多场景之中。通过深入研究和实践不同的哈希函数设计与实现方法，可以帮助解决实际问题并提高程序性能及可靠性。例如，在构建高效的电话簿系统或文件管理系统时可以充分利用这些知识和技术能力。
     
  • SHA1哈希算法的C++实现
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    本项目提供了一个简洁高效的C++版本SHA1哈希算法实现，适用于需要数据完整性验证和安全散列值计算的各种应用场景。 讲解SHA1哈希算法并提供C++代码实现。该代码可以直接运行，并且包含清晰的注释以便于使用。
     
  • Deep-Cross-Modal-Hashing：在PyTorch中实现的深度学习交叉模态哈希
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    简介：Deep-Cross-Modal-Hashing是基于PyTorch框架的一种深度学习方法，用于实现高效的跨模态信息检索，通过生成紧凑的二进制码来表示不同类型的多媒体数据。 深层交叉模式哈希（torchcmh）是一个基于PyTorch构建的库，用于深度学习交叉模式哈希。 该库包含以下内容： - 数据可视化基线方法 - 多个数据读取API - 损失函数API 为了使用这个库，请先配置调用数据集。我已经整理了四个数据集（Mirflickr25k、Nus Wide、MS coco 和 IAPR TC-12），如果您需要这些数据集，可以在相应的数据集中下载mat文件和图像文件。 您可以创建自己的模型或利用现有的预训练模型进行使用。我们支持一些预训练的模型，请详细了解相关文档以获取更多信息。 所需依赖如下： - torch 0.1.8+ - pytorch 1.0.0+ - tqdm 4
     
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    哈希算法实验旨在探索不同哈希函数的设计与实现，分析其在数据安全、完整性校验及快速检索中的应用效果，并研究碰撞概率及其优化方法。 密码学实验六使用LibTomCrypt库中的MD5相关函数对一个文件进行处理，并计算该文件的Hash值。请提交程序代码和运算结果。
     
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