<divclass"htmledit\_views"id"content\_views"<p&nbsp;函数内指定是minute，则最终结果value值的单位是分钟，如果函数内指定为hours，则最终结果value值单位为小时。</p<preclass"has"name"code"<codeclass"hljssql"<

区块链的算法主要有两个部分，一个是哈希算法，一个是非对称加密。哈希（Hash）是一种加密算法，也称为散列函数或杂凑函数。哈希函数是一个公开函数，可以将任意长度的消息M映射成为一个长度较短且长度固定的值H（M），称H（M）为哈希值、散列值（HashValue）、杂凑值或者消息摘要。它是一种单向密码体制，即一个从明文到密文的不可逆映射，只有加密过程，没有解密过

Hashes是由字段和对应值组成的maps对象，字段和值都是String类型。Hashes非常适合存储对象（比如用户的姓名，年龄等字段）!(https://img2018.cnblogs.com/blog/581445/201908/58144520190808085154492238468204.png)每个hash可以存储232 

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c0b948092f5ded8fbfe2ab809ff4cce762d.gif)OpenGLES模板测试模板测试与深度测试类似，主要作用是利用模板缓冲区(StencilBuffer)所保存的模板值决定

一、分而治之fork/join   二叉树　　二分查找　　快速排序　　归并排序　　mapreduce　　动态规划1、fork/join(工作密取)　　RecursiveTask要有返回值　　RecursiveAction没有返回值　　invoke(同步)　　submit(有返回结果异步)　　execute(没有返

直方图均衡化原理：  想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。直方图均衡化后面潜在的数

椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。椒盐噪声是指两种噪声：盐噪

看下面的代码varscore:Double14612498111000000000println(score)因为后的数值大于Int2147483647最大值的范围，所以它加起来必须赋值给Long或者Double类型。这样写看似没问题，但打印值为1.833717

Hash一般被翻译成“散列”，也可直接音译为“哈希”，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，preimage），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。　　这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消