【Redis5.X源码分析】系列之字典

发表于 2年以前  | 总阅读数:804 次

1 引入字典

从本文开始慢慢揭开Redis字典的神秘面纱,字典又称为散列表,用来存储键值对的一种数据结构,在很多高级语言中都有实现,比如PHP的数组,Redis的整个数据库都是用字典来进行存储的,对Redis数据库的CURD操作,实际就是对字典中的数据进行CURD。由此可以得出字典的特征

`1). 可以存储海量数据,KV对是映射关系,可以根据键以O(1)的时间复杂度读取或者插入KV对。

2). KV对的键的类型可以是字符串,整型等,且唯一。

3). KV对中值的类型可以是String,Hash,List,Set,SortedSet。`

2 哈希表介绍

Redis 本质上就是在字典上面挂载着各种数据结构,我们先来看看 字典 这种数据结构。Redis中的 字典 其实是就是 哈希表(HashTable),我们来看看 哈希表 的定义:

哈希表(HashTable)是根据键值(Key)直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把键值映射到哈希表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。

3 Redis字典介绍

Redis的字典也是通过哈希表设计来实现的。当然在通用性和性能上面考虑并优化了一些。接下来让我们来看下Redis字典的具体实现。

首先让我们来看看在Redis中字典数据结构的定义:

typedef struct dictEntry {
    void *key;  /*存储键*/
    union {    
        void *val;      /*db.dict中的val*/
        uint64_t u64;
        int64_t s64;   /*db.expires中存储过期时间*/
        double d;
    } v;     /*值是个联合体*/
    struct dictEntry *next;  /*当hash冲突时,指向冲突的元素,形成单链表*/
} dictEntry;

/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we
 * implement incremental rehashing, for the old to the new table. */
typedef struct dictht {
    dictEntry **table;     /*指针数组,用于存储键值对*/
    unsigned long size;  /*table数组的大小*/
    unsigned long sizemask;  /*掩码 = size - 1*/
    unsigned long used;  /*table数组已存元素个数,包含next单链表的数据*/
} dictht;

typedef struct dict {
    dictType *type;  /*该字典对应的特定操作函数*/
    void *privdata;   /*该字典依赖的数据*/
    dictht ht[2];   /*Hash表,键值对存储在这里*/
    long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
    unsigned long iterators; /* 当前运行的迭代函数 */
} dict;

关系结构图如下:

Redis的字典实现主要依赖的数据结构包括三部分:dict,dictht,dictEntry节点。dict中嵌入了2个dictht表,dictht表中的table字典存放着dictEntry

下面介绍一下这些结构体的各个字段作用:

`dict结构

type:是用户自定义的函数列表,主要用于插入数据到字典时进行的一些操作,比如计算key哈希值的

hashFunction 函数句柄。

privdata:创建字典时指定的私有数据,一般提供给 type 字段中的函数句柄使用。

ht[2]:类型为 dictht 结构的数组,这个数组有两个元素,而 dictht 结构主要用于保存数据,一

般情况下只用ht[0],只有当字典扩容,缩容需要进行rehash时才会用到ht[1].

rehashidx:rehash操作过程中最后一次处理的桶索引。 iterators:用于迭代字典中的数据。

dictht结构

table:类型为 dictEntry 结构指针的数组,用于保存数据,每个 key-value 的数据对通过类型为

dictEntry 的结构来存储。

size:table数组的大小。

sizemark:用于取模,得到一个 0 ~ size 的索引值。恒等于size-1

used:表示字典中有多少个元素。包含next单链表数据

dictEntry结构

key:数据的键,主要用于查找数据。

v:数据的值,数据主要通过这个字段来存储。

next:用于解决Hash冲突,把冲突的key连接起来(拉链法)。`

4 字典初始化

在redis-server启动中,整个数据库会先初始化一个空的字典用于存储整个数据库的键值对,初始化一个空字典,主要调用的是dict.h文件中的dictCreate函数,对应的源码为:

/* Reset a hash table already initialized with ht_init().
 * NOTE: This function should only be called by ht_destroy(). */
static void _dictReset(dictht *ht)
{
    ht->table = NULL;
    ht->size = 0;
    ht->sizemask = 0;
    ht->used = 0;
}

/* 创建一个新的hash表 */
dict *dictCreate(dictType *type,
        void *privDataPtr)
{
    dict *d = zmalloc(sizeof(*d));  //96字节
    _dictInit(d,type,privDataPtr);  //结构体初始化值
    return d;
}

/* 初始化hash表 */
int _dictInit(dict *d, dictType *type,
        void *privDataPtr)
{
    _dictReset(&d->ht[0]);
    _dictReset(&d->ht[1]);
    d->type = type;
    d->privdata = privDataPtr;
    d->rehashidx = -1;
    d->iterators = 0;
    return DICT_OK;
}

dictCreate函数初始化一个空字典的主要步骤为:申请空间,调用_dictInit函数,给字典的各个字段赋予初始值。初始化后,一个字典内存占用情况如下图所示:

下面来看看在Redis中怎么创建一个字典的:

------server.c------
/* Command table. sds string -> command struct pointer. */
dictType commandTableDictType = {
    dictSdsCaseHash,            /* hash function */
    NULL,                       /* key dup */
    NULL,                       /* val dup */
    dictSdsKeyCaseCompare,      /* key compare */
    dictSdsDestructor,          /* key destructor */
    NULL                        /* val destructor */
};

/*初始化服务端配置*/
void initServerConfig(void) {
    ........
    server.commands = dictCreate(&commandTableDictType,NULL);
    server.orig_commands = dictCreate(&commandTableDictType,NULL);
    ........
}

创建字典时,需要提供 dictType 参数,而这个参数主要定义了插入数据到字典时进行的一些操作,比如插入数据时key是否要进行复制的keyDup函数,那么我们来看看 dictType 的定义:

typedef struct dictType {
    uint64_t (*hashFunction)(const void *key);  /*用于计算键的哈希值*/
    void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key);  /*用于复制数据的键*/
    void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj);  /*用于复制数据的值*/
    /*用于比较键是否相等*/
    int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2);
    void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key);  /*用于释放复制出来的键的内存*/
    void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);  /*用于释放复制出来的值的内存*/
} dictType;

插入元素

redis-server启动后,再启动redis-client连上server,执行命令 “set hello world”: 127.0.0.1:6379> set hello world Server端收到命令后,会执行void setKey(redisDb *db, robj *key, robj *val);根据之前介绍字典的特性,每个键必须是唯一的,主要流程如下:

`1). 调用dictFind函数,查找键是否存在,则调用dbOverwrite函数修改键值对,否则调用dictAdd函数

添加元素

2). dbAdd会调用dict.h中的dictAdd函数插入键值对.`

dictAdd函数源码如下:

/* 调用之前会查找key是否存在,不存在则调用dictAdd函数 */
int dictAdd(dict *d, void *key, void *val)
{
    /*添加键,字典中键已存在则返回NULL,否则添加键到新节点中,返回新节点*/
    dictEntry *entry = dictAddRaw(d,key,NULL); 
    if (!entry) return DICT_ERR;   /*键存在则返回错误*/
    dictSetVal(d, entry, val);  /*设置新值*/
    return DICT_OK;
}

而dictAdd() 函数主要还是通过调用 dictAddRaw() 函数来完成插入操作,dictAddRaw() 函数的代码如下:

/*入参字典,键,Hash表节点地址*/
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key, dictEntry **existing) 
{
    long index;
    dictEntry *entry;
    dictht *ht;
    /*该字典是否在进行rehash操作,如果是则执行一次rehash*/
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    /*查找键,找到则直接返回-1,并把老节点存入existing字段,否则把新节点的索引值返回,
    如果遇到Hash表容量不足,则进行扩容*/
    if ((index = _dictKeyIndex(d, key, dictHashKey(d,key), existing)) == -1)
        return NULL;
    /*是否进行rehash操作中,如果是则插入到散列表ht[1]中,否则插入到散列表ht[0]*/
    ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
    /*申请新节点内存,插入散列表中,给新节点存入键信息*/
    entry = zmalloc(sizeof(*entry));
    entry->next = ht->table[index];
    ht->table[index] = entry;
    ht->used++;

    /* Set the hash entry fields. */
    dictSetKey(d, entry, key);
    return entry;
}

dictAddRaw() 函数主要完成以下几个工作:

`1). 判断是否正在进行rehash操作(dictIsRehashing() 判断为真),如果是就调用
_dictRehashStep() 函数进行rehash。

2). 通过调用 _dictKeyIndex() 函数计算key对应所在哈希表的位置(索引)index。

3).如果正在进行rehash,那么就使用ht数组的第二个哈希表,否则就用第一个

4).创建一个 dictEntry 结构用于保存数据的键和值。`

dictAddRaw() 函数会返回一个类型为 dictEntry 结构的值,然后 dictAdd() 函数通过调用 dictSetVal() 函数设置其值。 插入元素,字典对应的内存占用结构如下图:

字典扩容

当哈希表中的数据个数超过一定数量时,哈希冲突的链表过长,从而导致查询效率降低,这个时候就需要Rehash操作。Rehash操作是将哈希表的数组扩大,从而减少哈希冲突的比率。当然扩大哈希表的数组会导致之前的映射关系无效,所以需要把旧数据重新迁移到新的哈希表数组中。

Redis在插入数据到字典时,会通过 _dictExpandIfNeeded() 函数来判断是否需要进行Rehash操作,_dictExpandIfNeeded() 函数代码如下:

static int _dictExpandIfNeeded(dict *d)
{
    if (dictIsRehashing(d)) return DICT_OK;

    if (d->ht[0].size == 0) return dictExpand(d, DICT_HT_INITIAL_SIZE);

    if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
        (dict_can_resize ||
         d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
    {
        return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
    }
    return DICT_OK;
}

_dictExpandIfNeeded() 函数主要完成3个工作:

1). 通过 dictIsRehashing() 来判断字典是否正在Rehash操作,如果是就直接返回OK,不需要再进行
Rehash。
2). 如果字典的第一个哈希表的大小为0,表示需要对第一个哈希表进行初始化。
3). 如果第一个哈希表的元素个数大于等于哈希表的大小,那么就对第一个哈希表进行Rehash操作(把
哈希表的大小扩大为原来的2倍)。

进行Rehash操作通过调用 dictExpand() 函数来完成,扩容对应的源码是dict.h文件中的dictExpand函数,源码如下:

/* Expand or create the hash table */
int dictExpand(dict *d, unsigned long size)   /*传入size = d->ht[0].used * 2 */
{
    /* the size is invalid if it is smaller than the number of
     * elements already inside the hash table */
    if (dictIsRehashing(d) || d->ht[0].used > size) 
        return DICT_ERR;

    dictht n; /* the new hash table */
    /*重新计算扩容后的值,必须为2的N次方幂*/
    unsigned long realsize = _dictNextPower(size);

    /* Rehashing to the same table size is not useful. */
    if (realsize == d->ht[0].size) return DICT_ERR;

    /* Allocate the new hash table and initialize all pointers to NULL */
    n.size = realsize;
    n.sizemask = realsize-1;
    n.table = zcalloc(realsize*sizeof(dictEntry*));
    n.used = 0;

    /* Is this the first initialization? If so it's not really a rehashing
     * we just set the first hash table so that it can accept keys. */
    if (d->ht[0].table == NULL) {
        d->ht[0] = n;
        return DICT_OK;
    }

    /* Prepare a second hash table for incremental rehashing */
    d->ht[1] = n;  /*扩容后的新内存放入ht[1]中*/
    d->rehashidx = 0; /*非-1,表示需要进行rehash*/
    return DICT_OK;
}

dictExpand() 函数比较简单,就是申请一个更大的哈希数组,如果第一个哈希表的哈希数组为空,那么就把第一个哈希表的哈希数组设置为新的哈希数组。否则将第二个哈希表的哈希数组设置为新的哈希数组。

扩容的主要流程如下:

`1). 申请一块新内存后,初次申请是默认大小为4个dictEntry;非初次申请时,申请内存的大小为当前

Hash表容量的一倍。

2)把新申请的内存地址赋值给ht[1],并把字典的rehashidx标识从-1改为0,表示只有需要进行rehash

操作,此时字典的内存结构如下`

渐进式Rehash操作

从 dictExpand() 函数的实现来看,并没有在这里对数据进行Rehash操作,只是把哈希数组扩大2倍而已,那么Rehash操作在什么时候进行呢?对数据进行Rehash操作的触发点有很多个,如插入、删除和查找,当然最后都会调用 dictRehash() 函数来完成,我们来看看 dictRehash() 函数的实现:rehash 扩缩容操作都会进行触发。Redis的整个rehash实现,源码如下:

/* Performs N steps of incremental rehashing. Returns 1 if there are still
 * keys to move from the old to the new hash table, otherwise 0 is returned.
 *
 * Note that a rehashing step consists in moving a bucket (that may have more
 * than one key as we use chaining) from the old to the new hash table, however
 * since part of the hash table may be composed of empty spaces, it is not
 * guaranteed that this function will rehash even a single bucket, since it
 * will visit at max N*10 empty buckets in total, otherwise the amount of
 * work it does would be unbound and the function may block for a long time. */
int dictRehash(dict *d, int n) {
    int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
    if (!dictIsRehashing(d)) return 0;

    while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
        dictEntry *de, *nextde;

        /* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
         * elements because ht[0].used != 0 */
        assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
        while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
            d->rehashidx++;
            if (--empty_visits == 0) return 1;
        }
        de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
        /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
        while(de) {
            uint64_t h;

            nextde = de->next;
            /* Get the index in the new hash table */
            h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
            de->next = d->ht[1].table[h];
            d->ht[1].table[h] = de;
            d->ht[0].used--;
            d->ht[1].used++;
            de = nextde;
        }
        d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
        d->rehashidx++;
    }

    /* Check if we already rehashed the whole table... */
    if (d->ht[0].used == 0) {
        zfree(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        _dictReset(&d->ht[1]);
        d->rehashidx = -1;
        return 0;
    }

    /* More to rehash... */
    return 1;
}

dictRehash() 函数的第二个参数是指定了每次要对多少个槽进行Rehash(也就是冲突链表),Rehash操作就是遍历第一个哈希表的所有数据,然后重新计算key的哈希值,保存到第二个哈希表中,并且从第一个哈希表中删除。当第一个哈希表的元素个数为0时,就将第一个哈希表替换成第二个哈希表,并且完成Rehash操作。

查找元素

我们看下查找元素,从客户端读取hello的值: 127.0.0.1:6379> get hello “world” Server端收到get命令后,最终要在字典中查找某个key键值对会执行dict.h中的dictFind()函数,源码如下:

dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
    dictEntry *he;
    uint64_t h, idx, table;

    if (d->ht[0].used + d->ht[1].used == 0) return NULL; /* dict is empty */
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
    h = dictHashKey(d, key);    /*得到键的Hash值*/
    for (table = 0; table <= 1; table++) {  /*遍历查找Hash表  ht[0]与ht[1]*/
        idx = h & d->ht[table].sizemask;  /*根据Hash值获取到对应的索引值*/
        he = d->ht[table].table[idx];  /*获取值*/
        while(he) {   /*如果存在值则遍历该值中的单链表*/
            if (key==he->key || dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return he;     /*找到与键相等的值,返回该元素*/
            he = he->next;
        }
        if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;  /*如果未进行rehash操作,则只读取ht[0]*/
    }
    return NULL;
}

通过上面的介绍说明,dictFind() 函数的实现也比较容易理解,主要进行了如下操作:

`1). 如果字典中第一个和第二个哈希表都为空,那么就返回NULL。

2). 如果判断正在进行Rehash操作,调用 _dictRehashStep() 对数据进行分步Rehash。

3). 根据键调用Hash函数取得其Hash值

4). 遍历字典的2个Hash表,读取索引对应的元素

5). 根据Hash值取到索引值

6). 根据索引在hash表中找到元素值,并先在第一个哈希表中查找是否存在,如果存在就返回key对应的

值。如果key不在第一个哈希表中,那么就要判断当前是否正在Rehash操作,如果是就在第二个哈希表中查

找key是否存在。因为在Rehash的过程中,key有可能被移动到第二个哈希表中。

7). 找不到则返回NULL`

修改元素

说完查找元素后,继续跟进修改字典中的键值对元素,客户端执行命令: 127.0.0.1:6379> set hello world2 OK Server端收到set命令后,会查询键是否已经在数据库中存在,存在则执行db.c文件中的dbOverwrite函数,源码如下:

/* Overwrite an existing key with a new value. Incrementing the reference
 * count of the new value is up to the caller.
 * This function does not modify the expire time of the existing key.
 * The program is aborted if the key was not already present. */
void dbOverwrite(redisDb *db, robj *key, robj *val) {
    dictEntry *de = dictFind(db->dict,key->ptr);  /*查找键是否存在,返回存在的节点*/
    serverAssertWithInfo(NULL,key,de != NULL); /*不存在则中断执行*/
    dictEntry auxentry = *de;
    robj *old = dictGetVal(de);   /*获取老节点val字段值*/
    if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LFU) {
        val->lru = old->lru;
    }
    dictSetVal(db->dict, de, val);   /*给节点设置新的值*/
    if (server.lazyfree_lazy_server_del) {
        freeObjAsync(old);
        dictSetVal(db->dict, &auxentry, NULL);
    }
    dictFreeVal(db->dict, &auxentry);   /*释放节点中旧val内存*/
}

删除元素

继续跟进删除字典中键值对,客户端执行命令: 127.0.0.1:6379> del hello (integer)1 Server收到del命令后,删除键值对会执行dict.h文件中的dictDelete函数,源码如下:

/* 查找并删除元素 */
static int dictDelete(dict *ht, const void *key) {
    unsigned int h;
    dictEntry *de, *prevde;

    if (ht->size == 0)
        return DICT_ERR;
    h = dictHashKey(ht, key) & ht->sizemask;
    de = ht->table[h];

    prevde = NULL;
    while(de) {
        if (dictCompareHashKeys(ht,key,de->key)) {  /*比对hash值*/
            /* Unlink the element from the list */
            if (prevde)
                prevde->next = de->next;
            else
                ht->table[h] = de->next;

            dictFreeEntryKey(ht,de);  /*释放该节点对应的键占用的内存*/
            dictFreeEntryVal(ht,de);  /*释放该节点对应的值占用的内存*/
            free(de);   /*释放本身占用内存*/
            ht->used--;  /*used -1*/
            return DICT_OK;
        }
        prevde = de;
        de = de->next;
    }
    return DICT_ERR; /* not found */
}

删除函数主要进行以下操作:

`1). 查找该键释放存在该字典中。

2). 存在则把该节点从单链表中删除。

3). 释放该节点对应键占用的内存,值占用的内存,以及本身占用的内存。

4). 给对应的Hash表的used字典减1操作`

API列表

前面讲解了字典概念以及难点,在此开始介绍字典相关的API函数列表,主要声明在dict.h中:

/* API */
dict *dictCreate(dictType *type, void *privDataPtr); /*初始化字典*/
int dictExpand(dict *d, unsigned long size);  /*字典扩容*/
int dictAdd(dict *d, void *key, void *val); /*添加键值对,已存在则不加*/
 /*添加key,并返回新添加的key对应的节点。若已存在,则存入existing字段中,并返回-1*/
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key, dictEntry **existing);
dictEntry *dictAddOrFind(dict *d, void *key); /*添加或者查找key*/
int dictReplace(dict *d, void *key, void *val);  /*添加键值对,若存在则修改,否则添加*/
int dictDelete(dict *d, const void *key);  /*删除元素*/
dictEntry *dictUnlink(dict *ht, const void *key);  /*删除key,但不释放内存*/
void dictFreeUnlinkedEntry(dict *d, dictEntry *he); /*释放dictUnlink函数删除key的内存*/
void dictRelease(dict *d);   /*释放字典*/
dictEntry * dictFind(dict *d, const void *key);  /*根据键查找元素*/
void *dictFetchValue(dict *d, const void *key);  /*根据键查找出值*/
int dictResize(dict *d);   /*扩缩容字典*/
dictIterator *dictGetIterator(dict *d); /*初始化普通迭代器*/
dictIterator *dictGetSafeIterator(dict *d);   /*初始化安全迭代器*/
dictEntry *dictNext(dictIterator *iter);  /*通过迭代器获取下一个节点*/
void dictReleaseIterator(dictIterator *iter);  /*释放迭代器*/
dictEntry *dictGetRandomKey(dict *d);  /*随机得到一个键*/
dictEntry *dictGetFairRandomKey(dict *d); 
/*随机得到一些键*/
unsigned int dictGetSomeKeys(dict *d, dictEntry **des, unsigned int count);
void dictGetStats(char *buf, size_t bufsize, dict *d);  /*读取字典的状态,使用情况等*/
uint64_t dictGenHashFunction(const void *key, int len); /*hash函数 字母大小写敏感*/
/*hash函数 字母大小写不敏感*/
uint64_t dictGenCaseHashFunction(const unsigned char *buf, int len);
void dictEmpty(dict *d, void(callback)(void*));  /*清空一个字典*/
void dictEnableResize(void); /*开启Resize*/
void dictDisableResize(void); /*关闭Resize*/
int dictRehash(dict *d, int n);  /*渐进式rehash, n为进行几步*/
int dictRehashMilliseconds(dict *d, int ms);   /*持续性rehash, ms为持续多久*/
void dictSetHashFunctionSeed(uint8_t *seed);  /*设置新的散列种子*/
uint8_t *dictGetHashFunctionSeed(void);  /*获取当前散列种子值*/
unsigned long dictScan(dict *d, unsigned long v, dictScanFunction *fn, 
dictScanBucketFunction *bucketfn, void *privdata);  /*间断性的迭代字段数据*/
uint64_t dictGetHash(dict *d, const void *key);  /*得到键的hash值*/
 /*使用指针+hash值去查找元素*/
dictEntry **dictFindEntryRefByPtrAndHash(dict *d, const void *oldptr, uint64_t hash); 

5 总结

字典在Redis数据库中起到了很重要的作用,本文主要介绍了哈希表和Redis字典的设计与实现。其中Redis字典对普通哈希表进行优化和改进,以减少Rehash操作对服务造成的阻塞。后面会继续介绍Hash的一些命令讲解。

本文由哈喽比特于2年以前收录,如有侵权请联系我们。
文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/IUMKc0ywZqGVbbqNRRUQYw

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ASML CEO警告:出口管制不是可行做法,不要“逼迫中国大陆创新”

据报道,荷兰半导体设备公司ASML正看到美国对华遏制政策的负面影响。阿斯麦(ASML)CEO彼得·温宁克在一档电视节目中分享了他对中国大陆问题以及该公司面临的出口管制和保护主义的看法。彼得曾在多个场合表达了他对出口管制以及中荷经济关系的担忧。

发布于:6月以前  |  756次阅读  |  详细内容 »

抖音中长视频App青桃更名抖音精选,字节再发力对抗B站

今年早些时候,抖音悄然上线了一款名为“青桃”的 App,Slogan 为“看见你的热爱”,根据应用介绍可知,“青桃”是一个属于年轻人的兴趣知识视频平台,由抖音官方出品的中长视频关联版本,整体风格有些类似B站。

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威马CDO:中国每百户家庭仅17户有车

日前,威马汽车首席数据官梅松林转发了一份“世界各国地区拥车率排行榜”,同时,他发文表示:中国汽车普及率低于非洲国家尼日利亚,每百户家庭仅17户有车。意大利世界排名第一,每十户中九户有车。

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研究发现维生素 C 等抗氧化剂会刺激癌症生长和转移

近日,一项新的研究发现,维生素 C 和 E 等抗氧化剂会激活一种机制,刺激癌症肿瘤中新血管的生长,帮助它们生长和扩散。

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苹果据称正引入3D打印技术,用以生产智能手表的钢质底盘

据媒体援引消息人士报道,苹果公司正在测试使用3D打印技术来生产其智能手表的钢质底盘。消息传出后,3D系统一度大涨超10%,不过截至周三收盘,该股涨幅回落至2%以内。

发布于:7月以前  |  446次阅读  |  详细内容 »

千万级抖音网红秀才账号被封禁

9月2日,坐拥千万粉丝的网红主播“秀才”账号被封禁,在社交媒体平台上引发热议。平台相关负责人表示,“秀才”账号违反平台相关规定,已封禁。据知情人士透露,秀才近期被举报存在违法行为,这可能是他被封禁的部分原因。据悉,“秀才”年龄39岁,是安徽省亳州市蒙城县人,抖音网红,粉丝数量超1200万。他曾被称为“中老年...

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亚马逊股东起诉公司和贝索斯,称其在购买卫星发射服务时忽视了 SpaceX

9月3日消息,亚马逊的一些股东,包括持有该公司股票的一家养老基金,日前对亚马逊、其创始人贝索斯和其董事会提起诉讼,指控他们在为 Project Kuiper 卫星星座项目购买发射服务时“违反了信义义务”。

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苹果上线AppsbyApple网站,以推广自家应用程序

据消息,为推广自家应用,苹果现推出了一个名为“Apps by Apple”的网站,展示了苹果为旗下产品(如 iPhone、iPad、Apple Watch、Mac 和 Apple TV)开发的各种应用程序。

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特斯拉美国降价引发投资者不满:“这是短期麻醉剂”

特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X售价,引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金(Future Fund)管理合伙人加里·布莱克发帖称,降价是一种“短期麻醉剂”,会让潜在客户等待进一步降价。

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光刻机巨头阿斯麦:拿到许可,继续对华出口

据外媒9月2日报道,荷兰半导体设备制造商阿斯麦称,尽管荷兰政府颁布的半导体设备出口管制新规9月正式生效,但该公司已获得在2023年底以前向中国运送受限制芯片制造机器的许可。

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马斯克与库克首次隔空合作:为苹果提供卫星服务

近日,根据美国证券交易委员会的文件显示,苹果卫星服务提供商 Globalstar 近期向马斯克旗下的 SpaceX 支付 6400 万美元(约 4.65 亿元人民币)。用于在 2023-2025 年期间,发射卫星,进一步扩展苹果 iPhone 系列的 SOS 卫星服务。

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𝕏(推特)调整隐私政策,可拿用户发布的信息训练 AI 模型

据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。

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荣耀CEO谈华为手机回归:替老同事们高兴,对行业也是好事

9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。

发布于:6月以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI操控无人机能力超越人类冠军

《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。

发布于:7月以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI生成的蘑菇科普书存在可致命错误

近日,非营利组织纽约真菌学会(NYMS)发出警告,表示亚马逊为代表的电商平台上,充斥着各种AI生成的蘑菇觅食科普书籍,其中存在诸多错误。

发布于:7月以前  |  420次阅读  |  详细内容 »

社交媒体平台𝕏计划收集用户生物识别数据与工作教育经历

社交媒体平台𝕏(原推特)新隐私政策提到:“在您同意的情况下,我们可能出于安全、安保和身份识别目的收集和使用您的生物识别信息。”

发布于:7月以前  |  411次阅读  |  详细内容 »

国产扫地机器人热销欧洲,国产割草机器人抢占欧洲草坪

2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。

发布于:6月以前  |  406次阅读  |  详细内容 »

罗永浩吐槽iPhone15和14不会有区别,除了序列号变了

罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。

发布于:6月以前  |  398次阅读  |  详细内容 »
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