mcg算法的数学表达式

MCB算法（Merkle–Damgård construction with a binary tree）是一种常用的哈希函数构造方法，其数学表达式如下：

设输入消息为m，消息长度为l，哈希函数的输出长度为n，H为哈希函数，则：

1. 将消息m分组为b个块m1,m2,…,mb，每个块的长度为r，r为固定的块长度，最后一个块可以不足r位，若不足r位，则需要填充。

2. 设初始的哈希值为IV，即H0=IV，其中IV为一个固定的n位二进制数。

3. 对于每个块mi，进行如下操作：

a. 将当前的哈希值Hi作为mi的第一个块的输入，即Hi=H(mi-1)，其中H0=IV。

b. 将块mi作为Hi的输入，计算出新的哈希值Hi+1=H(Hi,mi)，其中H是哈希函数。

4. 最终的哈希值为最后一个块的哈希值Hm=H(Hb,mb)。

相关问题

MCG（Multiscale Combinatorial Grouping）算法的数学表达式

MCG算法的数学表达式较为复杂，可以简单地概括为：

1. 对输入图像进行多尺度的边缘检测，得到一系列边缘图像；
2. 对每个边缘图像进行像素级别的分割，构建形状和大小不同的候选区域；
3. 对候选区域进行组合，构建不同尺度、不同形状的物体；
4. 对物体进行评价和筛选，得到最终的物体结果。

具体的数学表达式可以参考相关论文和资料。

flink 计算mcg

很抱歉，根据您提供的引用内容，我无法直接回答关于flink计算mcg的问题。但是，我可以为您解释一下查询缓存碎片率和查询缓存命中率的概念。

查询缓存碎片率是指查询缓存中空闲块的比例。查询缓存是MySQL中的一个内存区域，用于存储查询结果。当查询结果被缓存时，MySQL会将其存储在查询缓存中，以便下次查询时可以直接从缓存中获取结果，而不必再次执行查询。查询缓存碎片率越高，说明查询缓存中存在越多的空闲块，这可能会导致查询缓存的性能下降。

查询缓存命中率是指查询缓存中已缓存的查询结果被查询的比例。查询缓存命中率越高，说明查询缓存的效率越高，因为可以直接从缓存中获取结果，而不必再次执行查询。如果查询缓存命中率较低，则说明查询缓存中的查询结果很少被重复使用，这可能会导致查询性能下降。

关于flink计算mcg的问题，我需要更多的上下文和信息才能为您提供准确的答案。请提供更多的信息，以便我更好地回答您的问题。