推荐开源项目:TypeScript 实现的 MD5 库
2024-06-09 14:53:32作者:谭伦延
项目介绍
欢迎了解这个出色的 TypeScript MD5 实现库,它提供了一种高效且稳定的方式来处理 Unicode 字符串和增量哈希计算。该库不仅支持基本的字符串哈希,还扩展了对文件和 Blob 对象的哈希功能,并包含了一个用于并行处理的 WebWorker。此外,源码由 TypeScript 编写,确保代码规范且类型安全。
项目技术分析
- Unicode 支持:此库特别设计为可以处理 Unicode 字符串,这使得在国际化文本处理中也能得到精确的哈希结果。
- 增量哈希:通过
appendStr()和appendByteArray()等方法,您可以逐步添加数据到哈希计算过程,无需一次性加载整个数据,这对于大文件处理非常实用。 - WebWorker 集成:为了提高性能,库内集成了一个 WebWorker,允许在后台线程中进行哈希运算,不阻塞主线程,尤其适用于处理大型文件或 Blob。
项目及技术应用场景
这个库广泛适用于需要哈希功能的场景:
- 数据校验:通过计算文件或字符串的 MD5 值,可以快速验证数据完整性。
- 用户密码存储:在不直接存储明文密码的情况下,可以存储其 MD5 哈希值以实现基本的安全保护。
- 分布式系统:在网络通信中,发送方和接收方可以通过比较 MD5 哈希值来确认传输的数据是否一致。
项目特点
- 简洁易用:通过简单的 API 设计,如
hashStr()和hashAsciiStr()方法,使用者能快速上手。 - 灵活性高:支持原始 Int32Array 格式的哈希值输出,满足更高级别的需求。
- 并行处理:利用 WebWorker 进行异步哈希计算,提高了大文件处理效率。
- 模块化:可作为 Node.js 模块安装,也适合前端项目引用。
安装与使用
只需一行命令即可通过 npm 安装:npm install ts-md5。然后按照提供的示例代码,轻松开始哈希计算。
扩展功能
库中还包括了一个 ParallelHasher 类,允许您使用指定路径的 md5_worker.js 文件,在浏览器环境中并行处理文件或 Blob。
开发者友好
源代码采用 TypeScript 编写,并提供了完整的编译配置 tsconfig.json,便于开发者扩展和定制。
结语
无论是小型项目还是大型应用,这个 TypeScript 实现的 MD5 库都值得尝试。其强大的特性和友好的接口将使您的开发工作变得更加轻松。立即加入,体验高质量的 MD5 处理功能吧!
许可证:MIT
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258