机器学习PAI这个binary code的multihash具体是怎么做的啊？
机器学习PAI这个binary code的multihash具体是怎么做的啊？
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在机器学习PAI中，Multihash是一种用于表示二进制代码的哈希值的方法。它采用了多种哈希算法，并结合了长度和编码信息，以生成一个唯一标识符。
具体来说，机器学习PAI中的Multihash包括以下几个部分：
哈希算法编码：Multihash使用一个字节来表示所使用的哈希算法。每个哈希算法都有唯一的编码，例如SHA-256的编码是0x12，SHA-3的编码是0x18，等等。
长度编码：Multihash还使用一个字节来表示哈希值的长度。长度编码可以是固定长度（如16、32、64字节）或可变长度（根据哈希算法而定）。
哈希值：Multihash最后包含了实际的哈希值本身，其长度由长度编码指定。
通过以上三个部分的组合，机器学习PAI的Multihash能够唯一地标识一个二进制代码的哈希值，并且为了方便解析和识别，它的结构被设计得相对简洁和紧凑。
需要注意的是，具体的Multihash实现可能会因平台和工具版本而有所不同。这里提到的Multihash是一种常见的实现方式，但在具体应用中，可能会采用不同的哈希算法和编码方式。
2023-07-31 17:57:02赞同 展开评论 -
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。