Hasher项目技术文档
2024-12-27 13:46:56作者:侯霆垣
1. 安装指南
在您的Scala项目中,要使用Hasher库,首先需要在build.sbt文件中添加以下依赖:
libraryDependencies ++= Seq("com.roundeights" %% "hasher" % "1.2.1")
确保同步项目依赖后,您就可以在项目中使用Hasher库了。
2. 项目使用说明
Hasher是一个Scala库,提供了一种简单的方式来生成各种散列值。支持的散列算法包括MD5、SHA1、SHA256、SHA384、SHA512、HMAC-MD5、HMAC-SHA1、HMAC-SHA256、HMAC-SHA512、BCrypt、CRC32和PBKDF2。
基本使用方法如下:
import com.roundeights.hasher.Implicits._
val hashMe = "Some String"
val md5 = hashMe.md5
println("MD5: " + md5.hex)
您还可以比较原始字符串和散列值:
println("MD5 Matches: " + (hashMe.md5 hash= md5))
3. 项目API使用文档
以下是Hasher库的一些关键API的使用说明:
生成散列值
使用隐式转换方法,可以对字符串、StringBuilder、字节数组、输入流、读取器和数据源生成散列值。例如:
val sha1 = hashMe.sha1
val bcrypt = hashMe.bcrypt
比较散列值
使用hash=方法可以安全地比较原始文本值和预计算的散列值:
println("SHA1 Matches: " + (hashMe.sha1 hash= sha1))
使用盐
为散列值添加盐值可以增加安全性:
println("Salted MD5: " + hashMe.salt("sweet").md5.hex)
获取散列值的字节
如果需要获取散列值的字节,可以使用隐式转换:
val hashBytes = hashMe.md5.bytes
非隐式使用
如果不希望使用隐式方法,可以直接使用Hasher对象:
val md5 = Hasher(hashMe).md5
算法替换
使用Algo类可以轻松地更换散列算法:
def hashUsing(algo: Algo) = {
val hash = algo(hashMe)
println("Hashed using " + algo.name + ": " + hash.hex)
}
累积散列值
对于可遍历对象中的数据,可以使用foldLeft来生成散列值:
def hash(list: List[String]): String = {
list.foldLeft(Algo.sha1.foldable) { (accum, str) => accum(str) }.done.hex
}
数据流监控
对于数据流,如InputStream、Reader或Source,可以使用Tap来在读取数据的同时生成散列值:
val stream = Algo.sha1.tap(new ByteArrayInputStream("Some String".getBytes))
4. 项目安装方式
项目安装方式已在“安装指南”部分说明,即通过在build.sbt文件中添加依赖来实现。
以上就是Hasher项目的详细技术文档,希望对您的使用有所帮助。
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-X1-7BSpark-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
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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