哈希算力好不好

A. 每個月能挖出500元比特幣的電腦（2021年）哈希值是多少，一般什麼樣的顯卡能做到

目前比特幣全網算力達到236萬萬億次哈希碰撞每秒，相當於20多萬個50米長的標准游泳池裡面水滴的數目。但即便是這么大的算力，也需要10分鍾左右才能碰撞到一個符合要求的哈希值。

2012年比特幣進行了第一次產量減半，2016年7月，比特幣進行了第二次產量減半，目前記一頁賬本獲得的獎勵是12.5個比特幣。下一次減半會發生在2020年左右，而到2040年比特幣總數不會再增加，總量是2100萬枚。也就是說，挖比特幣的難度在遞增，而需要的時間在增加。

B. 為什麼哈希前導0越多 難度越大

我們在求算哈希的時候，會設定一個目標閾值，求得的解需要小於這個閾值，當閾值越小，我們就越難找到。舉個例子，sha256是十六進制的數，我們要求哈希前導第一位是0，概率應該是1/16，如果是前導2個0，概率是1/256，當我們要求前導是n個0，概率為1/（16的n次方），即前導0越多，找到的概率越小，只有提高算力才能解決

C. 每秒2300億次哈希什麼概念

說明每秒可以進行2300次哈希計算。
那麼，hash又是什麼呢？？
Hash，一般翻譯做「散列」，也有直接音譯為「哈希」的，就是把任意長度的輸入（又叫做預映射， pre-image），通過散列演算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠小於輸入的空間，不同的輸入可能會散列成相同的輸出，而不可能從散列值來唯一的確定輸入值。簡單的說就是一種將任意長度的消息壓縮到某一固定長度的消息摘要的函數。
得出結論就是：這塊CPU或者這台計算機的計算能力很強，運算速度很快，大概是在家用計算機的千倍左右。

D. 零跑智能晶元，看上去「不太聰明」

11月13日，零跑汽車為你匹配的AI智能晶元好友"凌芯01"在微博上發來一段自白。

自白以長圖的形式展開，並以"生怕你不了解這個好友而彼此尷尬"的共情心，對自己做了詳細的介紹。

此前有數據統計，從國內自動駕駛晶元發展的現狀來看，國產車載晶元並沒有占據市場較大空間，國內車載晶元自主化率還不足10%。這種市場局面無疑對"凌芯01"的未來推廣造成了不小的壓力。

但是，不管怎麼說，零跑造出"凌芯01"，也算是開啟了中國自主知識產權車規級智能駕駛晶元的"新紀元"。

而至於為什麼開啟"新紀元"的是零跑，不是銷量更好、市值更高、融資更多的蔚來、理想、小鵬他們，已經不重要了。

畢竟，"人類一思考，上帝就發笑"。

（圖片來自網路，如有侵權，請聯系作者刪除）

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

E. 想知道哈希頓究竟怎麼樣嗎好不好

我個人認為還是不錯的，他們是一家能夠做到在課程現場進行區塊鏈商業生態圈的營銷策劃與輔導建設的智慧平台。

F. 哈希表在計算機中有什麼用，急用！先謝謝啊！

哈希表

基本概念
* 若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上。由此，不需比較便可直接取得所查記錄。稱這個對應關系f為散列函數(Hash function)，按這個思想建立的表為散列表。 * 對不同的關鍵字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，這種現象稱沖突。具有相同函數值的關鍵字對該散列函數來說稱做同義詞。綜上所述，根據散列函數H(key)和處理沖突的方法將一組關鍵字映象到一個有限的連續的地址集（區間）上，並以關鍵字在地址集中的「象」 作為記錄在表中的存儲位置，這種表便稱為散列表，這一映象過程稱為散列造表或散列，所得的存儲位置稱散列地址。 * 若對於關鍵字集合中的任一個關鍵字，經散列函數映象到地址集合中任何一個地址的概率是相等的，則稱此類散列函數為均勻散列函數(Uniform Hash function)，這就是使關鍵字經過散列函數得到一個「隨機的地址」，從而減少沖突。
常用的構造散列函數的方法
散列函數能使對一個數據序列的訪問過程更加迅速有效，通過散列函數，數據元素將被更快地定位ǐ 1. 直接定址法：取關鍵字或關鍵字的某個線性函數值為散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b，其中a和b為常數（這種散列函數叫做自身函數） 2. 數字分析法 3. 平方取中法 4. 折疊法 5. 隨機數法 6. 除留余數法：取關鍵字被某個不大於散列表表長m的數p除後所得的余數為散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不僅可以對關鍵字直接取模，也可在折疊、平方取中等運算之後取模。對p的選擇很重要，一般取素數或m，若p選的不好，容易產生同義詞。
處理沖突的方法
1. 開放定址法：Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1)，其中H(key)為散列函數，m為散列表長，di為增量序列，可有下列三種取法： 1. di=1,2,3,…, m-1，稱線性探測再散列； 2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)稱二次探測再散列; 3. di=偽隨機數序列，稱偽隨機探測再散列。 == 2. 再散列法：Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函數，即在同義詞產生地址沖突時計算另一個散列函數地址，直到沖突不再發生，這種方法不易產生「聚集」，但增加了計算時間。 3. 鏈地址法(拉鏈法) 4. 建立一個公共溢出區
查找的性能分析
散列表的查找過程基本上和造表過程相同。一些關鍵碼可通過散列函數轉換的地址直接找到，另一些關鍵碼在散列函數得到的地址上產生了沖突，需要按處理沖突的方法進行查找。在介紹的三種處理沖突的方法中，產生沖突後的查找仍然是給定值與關鍵碼進行比較的過程。所以，對散列表查找效率的量度，依然用平均查找長度來衡量。 查找過程中，關鍵碼的比較次數，取決於產生沖突的多少，產生的沖突少，查找效率就高，產生的沖突多，查找效率就低。因此，影響產生沖突多少的因素，也就是影響查找效率的因素。影響產生沖突多少有以下三個因素： 1. 散列函數是否均勻； 2. 處理沖突的方法； 3. 散列表的裝填因子。 散列表的裝填因子定義為：α= 填入表中的元素個數 / 散列表的長度 α是散列表裝滿程度的標志因子。由於表長是定值，α與「填入表中的元素個數」成正比，所以，α越大，填入表中的元素較多，產生沖突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素較少，產生沖突的可能性就越小。 實際上，散列表的平均查找長度是裝填因子α的函數，只是不同處理沖突的方法有不同的函數。 了解了hash基本定義，就不能不提到一些著名的hash演算法，MD5 和 SHA-1 可以說是目前應用最廣泛的Hash演算法，而它們都是以 MD4 為基礎設計的。那麼他們都是什麼意思呢? 這里簡單說一下： （1) MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年設計的，MD 是 Message Digest 的縮寫。它適用在32位字長的處理器上用高速軟體實現--它是基於 32 位操作數的位操作來實現的。 （2) MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 於1991年對MD4的改進版本。它對輸入仍以512位分組，其輸出是4個32位字的級聯，與 MD4 相同。MD5比MD4來得復雜，並且速度較之要慢一點，但更安全，在抗分析和抗差分方面表現更好 （3) SHA-1 及其他 SHA1是由NIST NSA設計為同DSA一起使用的，它對長度小於264的輸入，產生長度為160bit的散列值，因此抗窮舉(brute-force)性更好。SHA-1 設計時基於和MD4相同原理,並且模仿了該演算法。 那麼這些Hash演算法到底有什麼用呢? Hash演算法在信息安全方面的應用主要體現在以下的3個方面： （1) 文件校驗 我們比較熟悉的校驗演算法有奇偶校驗和CRC校驗，這2種校驗並沒有抗數據篡改的能力，它們一定程度上能檢測並糾正數據傳輸中的信道誤碼，但卻不能防止對數據的惡意破壞。 MD5 Hash演算法的"數字指紋"特性，使它成為目前應用最廣泛的一種文件完整性校驗和(Checksum)演算法，不少Unix系統有提供計算md5 checksum的命令。 （2) 數字簽名 Hash 演算法也是現代密碼體系中的一個重要組成部分。由於非對稱演算法的運算速度較慢，所以在數字簽名協議中，單向散列函數扮演了一個重要的角色。 對 Hash 值，又稱"數字摘要"進行數字簽名，在統計上可以認為與對文件本身進行數字簽名是等效的。而且這樣的協議還有其他的優點。 （3) 鑒權協議 如下的鑒權協議又被稱作挑戰--認證模式：在傳輸信道是可被偵聽，但不可被篡改的情況下，這是一種簡單而安全的方法。 MD5、SHA1的破解 2004年8月17日，在美國加州聖芭芭拉召開的國際密碼大會上，山東大學王小雲教授在國際會議上首次宣布了她及她的研究小組近年來的研究成果——對MD5、HAVAL－128、MD4和RIPEMD等四個著名密碼演算法的破譯結果。 次年二月宣布破解SHA-1密碼。
實際應用
以上就是一些關於hash以及其相關的一些基本預備知識。那麼在emule裡面他具體起到什麼作用呢? 大家都知道emule是基於P2P （Peer-to-peer的縮寫，指的是點對點的意思的軟體）， 它採用了"多源文件傳輸協議」(MFTP，the Multisource FileTransfer Protocol)。在協議中，定義了一系列傳輸、壓縮和打包還有積分的標准，emule 對於每個文件都有md5-hash的演算法設置，這使得該文件獨一無二，並且在整個網路上都可以追蹤得到。 什麼是文件的hash值呢? MD5-Hash-文件的數字文摘通過Hash函數計算得到。不管文件長度如何，它的Hash函數計算結果是一個固定長度的數字。與加密演算法不同，這一個Hash演算法是一個不可逆的單向函數。採用安全性高的Hash演算法，如MD5、SHA時，兩個不同的文件幾乎不可能得到相同的Hash結果。因此，一旦文件被修改，就可檢測出來。 當我們的文件放到emule裡面進行共享發布的時候，emule會根據hash演算法自動生成這個文件的hash值，他就是這個文件唯一的身份標志，它包含了這個文件的基本信息,然後把它提交到所連接的伺服器。當有他人想對這個文件提出下載請求的時候， 這個hash值可以讓他人知道他正在下載的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他屬性被更改之後（如名稱等）這個值就更顯得重要。而且伺服器還提供了,這個文件當前所在的用戶的地址,埠等信息,這樣emule就知道到哪裡去下載了。 一般來講我們要搜索一個文件，emule在得到了這個信息後，會向被添加的伺服器發出請求，要求得到有相同hash值的文件。而伺服器則返回持有這個文件的用戶信息。這樣我們的客戶端就可以直接的和擁有那個文件的用戶溝通，看看是不是可以從他那裡下載所需的文件。 對於emule中文件的hash值是固定的，也是唯一的，它就相當於這個文件的信息摘要，無論這個文件在誰的機器上，他的hash值都是不變的，無論過了多長時間，這個值始終如一，當我們在進行文件的下載上傳過程中，emule都是通過這個值來確定文件。 那麼什麼是userhash呢? 道理同上，當我們在第一次使用emule的時候，emule會自動生成一個值，這個值也是唯一的，它是我們在emule世界裡面的標志，只要你不卸載，不刪除config，你的userhash值也就永遠不變，積分制度就是通過這個值在起作用，emule裡面的積分保存，身份識別，都是使用這個值，而和你的id和你的用戶名無關，你隨便怎麼改這些東西，你的userhash值都是不變的，這也充分保證了公平性。其實他也是一個信息摘要，只不過保存的不是文件信息，而是我們每個人的信息。 那麼什麼是hash文件呢? 我們經常在emule日誌裡面看到，emule正在hash文件，這里就是利用了hash演算法的文件校驗性這個功能了，文章前面已經說了一些這些功能，其實這部分是一個非常復雜的過程，目前在ftp,bt等軟體裡面都是用的這個基本原理，emule裡面是採用文件分塊傳輸，這樣傳輸的每一塊都要進行對比校驗，如果錯誤則要進行重新下載，這期間這些相關信息寫入met文件，直到整個任務完成，這個時候part文件進行重新命名，然後使用move命令，把它傳送到incoming文件裡面，然後met文件自動刪除，所以我們有的時候會遇到hash文件失敗，就是指的是met裡面的信息出了錯誤不能夠和part文件匹配，另外有的時候開機也要瘋狂hash，有兩種情況一種是你在第一次使用，這個時候要hash提取所有文件信息，還有一種情況就是上一次你非法關機，那麼這個時候就是要進行排錯校驗了。 關於hash的演算法研究，一直是信息科學裡面的一個前沿，尤其在網路技術普及的今天，他的重要性越來越突出，其實我們每天在網上進行的信息交流安全驗證，我們在使用的操作系統密鑰原理，裡面都有它的身影，特別對於那些研究信息安全有興趣的朋友，這更是一個打開信息世界的鑰匙，他在hack世界裡面也是一個研究的焦點。 一般的線性表、樹中，記錄在結構中的相對位置是隨機的即和記錄的關鍵字之間不存在確定的關系，在結構中查找記錄時需進行一系列和關鍵字的比較。這一類查找方法建立在「比較」的基礎上，查找的效率與比較次數密切相關。理想的情況是能直接找到需要的記錄，因此必須在記錄的存儲位置和它的關鍵字之間建立一確定的對應關系f，使每個關鍵字和結構中一個唯一的存儲位置相對應。因而查找時，只需根據這個對應關系f找到給定值K的像f(K)。若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上，由此不需要進行比較便可直接取得所查記錄。在此，稱這個對應關系f為哈希函數，按這個思想建立的表為哈希表（又稱為雜湊法或散列表）。 哈希表不可避免沖突(collision)現象：對不同的關鍵字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2，而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函數值的關鍵字對該哈希函數來說稱為同義詞(synonym)。 因此，在建造哈希表時不僅要設定一個好的哈希函數，而且要設定一種處理沖突的方法。可如下描述哈希表：根據設定的哈希函數H(key)和所選中的處理沖突的方法，將一組關鍵字映象到一個有限的、地址連續的地址集(區間)上並以關鍵字在地址集中的「象」作為相應記錄在表中的存儲位置，這種表被稱為哈希表。 對於動態查找表而言，1) 表長不確定；2)在設計查找表時，只知道關鍵字所屬范圍，而不知道確切的關鍵字。因此，一般情況需建立一個函數關系，以f(key)作為關鍵字為key的錄在表中的位置，通常稱這個函數f(key)為哈希函數。(注意：這個函數並不一定是數學函數) 哈希函數是一個映象，即：將關鍵字的集合映射到某個地址集合上，它的設置很靈活，只要這個地址集合的大小不超出允許范圍即可。 現實中哈希函數是需要構造的，並且構造的好才能使用的好。 用途：加密，解決沖突問題。。。。 用途很廣，比特精靈中就使用了哈希函數，你可 以自己看看。 具體可以學習一下數據結構和演算法的書。
字元串哈希函數
（著名的ELFhash演算法） int ELFhash(char *key) { unsigned long h=0; while(*key) { h=(h<<4)+*key++; unsigned long g=h&0Xf0000000L; if(g) h^=g>>24; h&=~g; } return h%MOD; }

G. 請問下面的演算法是否是個哈希演算法，會不會有沖突呢，為什麼，請給出理由謝謝！不好意思，沒有財富值。

我覺得嚴格來說不能算一個hash函數,因為他的值域沒有限定,這在應用中是沒有價值的.
沖突的話,還是會有,本質原理是把哈希值分成了5個位一段,每段的值為該段的id+Key對應的元素值.如果id+Key超過2^5,那麼將會影響到前一段的哈希值,這就提供了沖突的可能性.

H. 哈希單參數水質檢測儀的缺點是什麼

用的DPD方法 USEPA推薦 和國標測活性氯的方法是一樣的
水中氯可以以自由氯和化合氯兩種形式存在。這兩種形式的氯可以共存於同一
溶液中並可作為總氯測定其總含量。自由氯以次氯酸鹽或者次氯酸根離子形式
存在。化合氯是包含氯化合物的總稱，包括一氯胺、二氯胺、三氧化氮、以及
其它氯的衍生物。化合氯將碘離子（I3－）氧化為碘（I2），和自由氯與DPD 試
劑（N,N－二乙基對苯二胺）反應生成紅色溶液。色度與總氯濃度成正比。為確
定化合氯濃度，需要進行自由氯和總氯測試，總氯檢測的結果減去自由氯檢測
結果就獲得化合氯濃度結果。

用的葯劑都是哈希公司配套生產的葯粉包，根據測定方法說明書，讓加幾袋加幾袋就行，不用自己配葯。如果非要自己配好像也行。

參考資料里是哈希公司的網站 你可以注冊個用戶 然後下載看看這個東西的用戶手冊，測定方法和所需的附件裡面都有寫，自己看看覺得好用不好用吧。
哈希的儀器相對於一般實驗室方法來說應該是十分方便的，除了葯劑貴以外沒啥缺點吧……