机器学习PAI这个binary code的multihash具体是怎么做的啊？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

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：

1. 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。

2. 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）。

3. 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。