一个注解搞定责任链,学还是不学?

发表于 2年以前  | 总阅读数:384 次

背景

在繁琐的业务流程处理中,通常采用面向过程的设计方法将流程拆分成N个步骤,每个步骤执行独立的逻辑。


public void process(params){
    doFirst(params);
    doSecond(params);
    ....
    doLast(params);
}

但是这样剥离仍然是不彻底的,修改其中一个步骤仍然可能影响其他步骤(同一个类修改,不符合开闭原则)。在这种场景下,有一种经典的设计模式-责任链模式,可以将这些子步骤封装成独立的handler,然后通过pipeline将其串联起来。

常见的责任链模式会设计如下:

总体来看,纯手动编写有以下问题:

  • 正确性:实现复杂度较高,短时间手工编写容易出错
  • 开发效率:涉及多个类的实现,需要花费不少时间进行测试非业务的pipeline流程,ROI不高
  • 复用性:不同业务流程难以复用同一套pipeline的关键代码

那有没有一套靠谱的框架能够解决上述问题呢?有的,它就是foldright/auto-pipeline,是责任链领域的"lombok"!

Quirk Start

下面以读取系统配置为例,读取逻辑如下:

  • 从本地配置文件读取,读取成功则直接返回,否则执行下一步
  • 从系统变量读取,返回对应的值

为了实现这个需求,读取配置接口定义如下:


public interface ConfigSource {
    String get(String key);
}

如果使用auto-pipeline,该如何

以下大部分内容引至auto-pipeline官网: https://github.com/foldright/auto-pipeline

1 . 引入Maven依赖


<dependency>
    <groupId>com.foldright.auto-pipeline</groupId>
    <artifactId>auto-pipeline-processor</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

2 . 在需要生成pipeline的接口上加上@AutoPipeline

只需为这个接口加上@AutoPipeline

@AutoPipeline
public interface ConfigSource {
    String get(String key);
}

3 . 实现pipeline的handler

public class MapConfigSourceHandler implements ConfigSourceHandler {
    private final Map<String, String> map;

    public MapConfigSourceHandler(Map<String, String> map) {
        this.map = map;
    }

    @Override
    public String get(String key, ConfigSourceHandlerContext context) {
        String value = map.get(key);
        if (StringUtils.isNotBlank(value)) {
            return value;
        }
        return context.get(key);
    }
}

public class SystemConfigSourceHandler implements ConfigSourceHandler {
    public static final SystemConfigSourceHandler INSTANCE = new SystemConfigSourceHandler();

    @Override
    public String get(String key, ConfigSourceHandlerContext context) {
        String value = System.getProperty(key);
        if (StringUtils.isNotBlank(value)) {
            return value;
        }
        return context.get(key);
    }
}

4 . 使用pipeline


Map<String, String> mapConfig = new HashMap<String, String>();
mapConfig.put("hello", "world");
ConfigSourceHandler mapConfigSourceHandler = new MapConfigSourceHandler(mapConfig);

ConfigSource pipeline = new ConfigSourcePipeline()
        .addLast(mapConfigSourceHandler)
        .addLast(SystemConfigSourceHandler.INSTANCE);

pipeline.get("hello");
// get value "world"
// from mapConfig / mapConfigSourceHandler

pipeline.get("java.specification.version")
// get value "1.8"
// from system properties / SystemConfigSourceHandler

实现原理

业务接口通过生成的Pipeline构造实现,Pipeline负责责任链的组装及调用链表的首个节点(head)。首个节点如果处理完成有返回值,则直接返回;否则传递给下一个节点。如果处理到最后一个节点(tail)返回仍然为空,则直接返回空。

以获取配置为例:

  • 用户实现:

  • ConfigSource

  • 用户自定义的 获取配置的接口

  • Handler实现:

  • MapConfigSourceHandler 、SystemConfigSourceHandler

  • AutoPipeline生成

  • ConfigSourcePipeline

  • 含义:责任链管道

  • 核心作用:将ConfigSourceHandler 串联成链表

  • ConfigSourceHandlerContext

  • 含义:Handler的上下文,相比传统责任链,新增了获取全局Pipeline的能力

  • AbstractConfigSourceHandlerContext

  • 含义:Handler的上下文的抽象类

  • 数据结构:主要由三个部分组成:pre、next、handler

  • 核心作用:通过handler().get(key , findNextCtx()) 实现了 String get(String key) 方法

  • DefaultConfigSourceHandlerContext

  • 持有ConfigSourceHandler对象的默认实现类

源码解读

目录

  • auto-pipeline-annotations

  • 框架包含的注解:AutoPipeline、PipelineDirection

  • AutoPipeline

  • 生成pipeline的核心注解

  • PipelineDirection

  • pipeline处理的顺序方向

  • auto-pipeline-processor

  • AutoPipelineProcessor

  • 生成pipeline的入口类

  • SourceGeneratorFacade

  • 源代码生成器

  • auto-pipeline-examples

  • 一些实例,比如获取配置、rpc、merger

生成原理

通过SPI的方式注册编译时注解@AutoPipelineProcessor,在编译过程中通过javapoet框架生成业务pipeline源代码。

注册编译时注解

  • 编写注解类:AutoPipelineProcessor
  • 继承JDK的 AbstractProcessor , 实现process 方法
  • 在resources目录下新建文件夹:META-INF/services
  • 在META-INF/services 里面新增spi文件:javax.annotation.processing.Processor,文件写入需要继承AbstractProcessor的全类名

相关类介绍:

  • Processor

  • 提供注解处理,它遵循SPI规约进行拓展

  • AbstractProcessor

  • 注解处理器主要拓展处理类

生成源代码

JDK术语介绍:

  • ProcessingEnvironment

  • 注解处理工具的集合

  • Element

  • 是一个接口,表示一个程序元素,它可以是包、类、方法或者一个变量

  • PackageElement

  • 表示一个包程序元素,提供对有关包及其成员的信息的访问。

  • ExecutableElement

  • 表示某个类或接口的方法、构造方法或初始化程序(静态或实例),包括注释类型元素。

  • TypeElement

  • 表示一个类或接口程序元素,提供对有关类型及其成员的信息的访问。注意,枚举类型是一种类,而注解类型是一种接口。

  • VariableElement

  • 表示一个字段、enum 常量、方法或构造方法参数、局部变量或异常参数。

  • Filer

  • 文件管理器,主要负责生成源代码、class 或者辅助文件

JavaPoet技术介绍:- TypeSpec

  • 用于生成类、接口、枚举的工具类

  • MethodSpec

  • 用于生成构造方法或者普通的方法的工具类

关键代码解读

生成入口:AutoPipelineProcessor#process


override fun process(annotations: Set<TypeElement>, roundEnv: RoundEnvironment): Boolean {
    val elements = roundEnv.getElementsAnnotatedWith(AutoPipeline::class.java)
    if (elements.isEmpty()) {
        return false
    }

    for (element in elements) {
        if (element.kind != ElementKind.INTERFACE) {
            error(element, "${(element as TypeElement).qualifiedName} is not a interface! Only interface can annotated with @${AutoPipeline::class.simpleName}")
            return false
        }

        if (!element.modifiers.contains(Modifier.PUBLIC)) {
            error(element, "interface ${(element as TypeElement).qualifiedName} is not public! Only public interface can annotated with @${AutoPipeline::class.simpleName}")
            return false
        }

        if (element is TypeElement) {
            doProcess(element)
        }
    }

    return false
}
  • 通过roundEnv 获取所有被AutoPipeline注释修饰的类,如果没有则直接返回
  • 遍历elements,处理每个element (被注解的类必须是public修饰的接口)

生成源码门户:

SourceGeneratorFacade#genSourceCode

生成相关源代码,一个源文件采用一个特定的代码生成器生成,各个类的生成器继承AbstractGenerator

源代码生成类:HandlerGenerator#gen

下面以HandlerGenerator#gen 为例:

fun gen() {
    // 生成类
    val handlerTypeBuilder = TypeSpec.interfaceBuilder(desc.handlerRawClassName)
        .addTypeVariables(desc.entityDeclaredTypeVariables)
        .addModifiers(Modifier.PUBLIC)

    // 构建handlerContext参数
    val contextParam = ParameterSpec.builder(
        desc.handlerContextTypeName, desc.handlerContextRawClassName.asFieldName()
    ).build()

    // 为原来接口的每个方法额外添加handlerContext参数
    desc.entityMethods.forEach {
        val operationMethod = createMethodSpecBuilder(it.executableElement)
            .addParameter(contextParam)
            .build()

        handlerTypeBuilder.addMethod(operationMethod)
    }

    // 生成源码
    javaFileBuilder(desc.handlerRawClassName.packageName(), handlerTypeBuilder.build())
        .build()
        .writeTo(filer)
}

编译Debug探秘

可以通过Idea Maven自带的Debug工具 调试编译过程

  • 在项目的maven compile上右键,点击Debug '${moduleName}'
  • 在AutoPipelineProcessor#process方法上加上断连,即可断点Debug源码

场景实战

下面举一个项目中真实的例子-消息分级限流。

消息发送的流量现状:

  • 同一个请求可能包含有多个AppKey的消息
  • 同一个请求可能包含多个消息分级的消息
  • 同一个请求的消息可能经过多个接口
  • 每个消息都会有对应的Appkey、消息分级

限流规则如下:

  • 需要对消息所属的AppKey进行单独限流
  • 仅对营销类消息进行限流,IM&实时类消息无需限流
  • 如果一个消息已经被一个接口限流过,经过下一个接口时不应该被限流
  • 对于同一个请求,只有整体限流和整体不限流 两种情况,不允许部分成功部分失败的情况(历史遗留问题)

面对这种的场景,该如何设计呢?

  1. 首先是将限流规则拆分成三个步骤:消息分级处理、去重处理、请求限流令牌处理
  2. 将整体限流和整体不限流抽象成合并策略,通过proxy的方式对外暴露

代码设计如下:

  • 限流接口类

/**
 * 消息限流器
 */
@AutoPipeline
public interface MessageThrottler {

    /**
     * 节流单个消息
     *
     * @param messageThrottlerToken 消息限流令牌
     * @return 是否被节流
     */
    boolean throttle(MessageThrottlerToken messageThrottlerToken);

    /**
     * 节流多个消息。任意一个消息被节流将返回true,否则返回false
     *
     * @param messageThrottlerTokens 多个消息限流令牌
     * @return 是否被节流
     */
    boolean anyThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens);

    /**
     * 节流多个消息。所有消息被节流才会返回true, 否则返回false
     *
     * @param messageThrottlerTokens 多个消息限流令牌
     * @return 是否被节流
     */
    boolean allThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens);
}
  • 将限流规则拆分成三个不同的处理类

  • ClassificationThrottlerHandler

/**
 * 消息分类节流器
 *
 * <p>
 * 目前仅针对营销消息进行节流
 */
public class ClassificationThrottlerHandler implements MessageThrottlerHandler {

    @Override
    public boolean throttle(MessageThrottlerToken messageThrottlerToken, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        if (!ClassificationConstant.MARKETING.equals(messageThrottlerToken.getClassification())) {
            return false;
        }
        return context.throttle(messageThrottlerToken);
    }

    @Override
    public boolean anyThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(messageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        // 获取营销消息
        List<MessageThrottlerToken> marketingMessageThrottlerTokens = messageThrottlerTokens.stream().filter(messageThrottlerToken -> {
            return ClassificationConstant.MARKETING.equals(messageThrottlerToken.getClassification());
        }).collect(Collectors.toList());

        // 如果营销消息为空,说明消息均不需要被限流,直接返回false
        if (CollectionUtils.isEmpty(marketingMessageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        return context.anyThrottle(marketingMessageThrottlerTokens);
    }

    @Override
    public boolean allThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(messageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        // 获取营销消息
        List<MessageThrottlerToken> marketingMessageThrottlerTokens = messageThrottlerTokens.stream().filter(messageThrottlerToken -> {
            return ClassificationConstant.MARKETING.equals(messageThrottlerToken.getClassification());
        }).collect(Collectors.toList());

        // 存在非营销消息,非营销消息不会被限流
        if (marketingMessageThrottlerTokens.size() < messageThrottlerTokens.size()) {
            return false;
        }

        return context.allThrottle(marketingMessageThrottlerTokens);
    }
}
  • DuplicateThrottlerHandler
@Slf4j
public class DuplicateThrottlerHandler implements MessageThrottlerHandler {

    @Override
    public boolean throttle(MessageThrottlerToken messageThrottlerToken, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        if (messageThrottlerToken.isThrottled()) {
            return false;
        }
        boolean throttleResult = context.throttle(messageThrottlerToken);
        messageThrottlerToken.markThrottled();
        return throttleResult;
    }

    @Override
    public boolean anyThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(messageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        // 过滤掉已经被限流的消息
        List<MessageThrottlerToken> needMessageThrottlerTokens = messageThrottlerTokens.stream()
                .filter(messageThrottlerToken -> !messageThrottlerToken.isThrottled()).collect(Collectors.toList());
        if (CollectionUtils.isEmpty(needMessageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        boolean throttleResult = context.anyThrottle(needMessageThrottlerTokens);
        needMessageThrottlerTokens.forEach(messageThrottlerToken -> messageThrottlerToken.markThrottled());
        return throttleResult;
    }

    @Override
    public boolean allThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(messageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        // 过滤掉已经被限流的消息
        List<MessageThrottlerToken> needMessageThrottlerTokens = messageThrottlerTokens.stream()
                .filter(messageThrottlerToken -> !messageThrottlerToken.isThrottled()).collect(Collectors.toList());
        if (CollectionUtils.isEmpty(needMessageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        boolean throttleResult = context.allThrottle(needMessageThrottlerTokens);
        needMessageThrottlerTokens.forEach(messageThrottlerToken -> messageThrottlerToken.markThrottled());
        return throttleResult;
    }
}
  • AcquireThrottlerHandler

/**
 * 请求令牌处理类
 */
public class AcquireThrottlerHandler implements MessageThrottlerHandler {

    private static final Logger apiThrottlerLog = LoggerFactory.getLogger("api.throttler.log");
    @Autowired
    private ThrottlerProxy throttlerProxy;

    @Autowired
    private ThrottlerModeConfiguration throttlerModeConfiguration;

    private boolean throttle(AcquireToken acquireToken) {
        // 获取限流模式
        ThrottlerMode throttlerMode = throttlerModeConfiguration.getThrottlerMode(acquireToken.getAppKey(), acquireToken.getThrottleTag());
        // 执行限流
        return !throttlerProxy.tryAcquireWithAppKey(throttlerMode, acquireToken.getAppKey(), acquireToken.getPermits());
    }

    @Override
    public boolean throttle(MessageThrottlerToken messageThrottlerToken, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        boolean throttled = throttle(new AcquireToken(messageThrottlerToken.getThrottleTag(), messageThrottlerToken.getAppKey(), messageThrottlerToken.getPermits()));

        // 限流日志埋点
        if (SendSwitch.THROTTLER_ONLY_WATCH || throttled) {
            log(messageThrottlerToken.getAppKey(), messageThrottlerToken.getPermits(), messageThrottlerToken.getThrottleTag(), throttled);
        }

        return throttled;
    }

    @Override
    public boolean anyThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens, MessageThrottlerHandlerContext context) {
        return throttle(messageThrottlerTokens, acquireTokens -> acquireTokens.stream().anyMatch(this::throttle)
        );
    }

    @Override
    public boolean allThrottle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens, MessageThrottlerHandlerContext messageThrottlerHandlerContext) {
        return throttle(messageThrottlerTokens, acquireTokens -> acquireTokens.stream().allMatch(this::throttle)
        );
    }

    private static boolean throttle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens, Function<List<AcquireToken>, Boolean> function) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(messageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        List<AcquireToken> acquireTokens = messageThrottlerTokens.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(messageThrottlerToken -> messageThrottlerToken.getAppKey()))
                .entrySet()
                .stream()
                .map(messageEntry -> {
                    String appKey = messageEntry.getKey();
                    int permits = messageEntry.getValue().stream()
                            .map(messageThrottlerToken -> messageThrottlerToken.getPermits())
                            .reduce(Integer::sum).orElse(1);
                    String throttlerTag = messageEntry.getValue().get(0).getThrottleTag();
                    return new AcquireToken(throttlerTag, appKey, permits);
                }).collect(Collectors.toList());

        boolean throttled = function.apply(acquireTokens);

        // 限流日志埋点
        if (SendSwitch.THROTTLER_ONLY_WATCH || throttled) {
            messageThrottlerTokens.forEach(messageThrottlerToken -> {
                log(messageThrottlerToken.getAppKey(), messageThrottlerToken.getPermits(), messageThrottlerToken.getThrottleTag(), throttled);
            });
        }

        return throttled;
    }

    private static void log(String appKey, int permits, String throttlerTag, boolean throtted) {
        List<String> metrics = new ArrayList<>();
        metrics.add(appKey);
        metrics.add(String.valueOf(permits));
        metrics.add(throttlerTag);
        metrics.add(String.valueOf(throtted));
        String logContent = StringUtils.join(metrics, "|");
        apiThrottlerLog.info(logContent);
    }

    @Data
    @AllArgsConstructor
    private static class AcquireToken {
        private final String throttleTag;
        private final String appKey;
        private final int permits;
    }
}
  • 消息限流代理
/**
 * 消息限流代理
 */
@Slf4j
public class MessageThrottlerProxy {

    @Autowired
    private AcquireThrottlerHandler acquireThrottlerHandler;
    private MessageThrottler messageThrottler;

    @PostConstruct
    public void init() {
        messageThrottler = new MessageThrottlerPipeline()
                .addLast(new ClassificationThrottlerHandler())
                .addLast(new DuplicateThrottlerHandler())
                .addLast(acquireThrottlerHandler);
    }

    /**
     * 限流单个消息
     *
     * @param messageThrottlerToken 单个消息令牌
     * @return 是否限流成功
     */
    public boolean throttle(MessageThrottlerToken messageThrottlerToken) {
        if (!SendSwitch.ENABLE_API_THROTTLER) {
            return false;
        }
        try {
            boolean throttled = messageThrottler.throttle(messageThrottlerToken);
            return SendSwitch.THROTTLER_ONLY_WATCH ? false : throttled;
        } catch (Exception e) {
            log.error("Failed to throttle messageSendDTO:" + messageThrottlerToken, e);
            // throttle内部异常不应该影响正常请求,遇到此情况直接降级限流通过
            return false;
        }
    }

    /**
     * 限流多个消息, 合并策略可通过 {@link SendSwitch#THROTTLER_MERGE_STRATEGY} 开关控制
     *
     * @param messageThrottlerTokens 多个消息令牌
     * @return 是否限流成功
     */
    public boolean throttle(List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens) {
        if (!SendSwitch.ENABLE_API_THROTTLER) {
            return false;
        }

        if (CollectionUtils.isEmpty(messageThrottlerTokens)) {
            return false;
        }

        MergeStrategy mergeStrategy = MergeStrategy.getByName(SendSwitch.THROTTLER_MERGE_STRATEGY);
        if (mergeStrategy == null) {
            log.error("illegal throttler mergeStrategy:" + SendSwitch.THROTTLER_MERGE_STRATEGY);
            return false;
        }

        try {
            boolean throttled = mergeStrategy.throttle(messageThrottler, messageThrottlerTokens);
            return SendSwitch.THROTTLER_ONLY_WATCH ? false : throttled;
        } catch (Exception e) {
            log.error("Failed to throttle messageSendDTO:" + messageThrottlerTokens, e);
            // throttle内部异常不应该影响正常请求,遇到此情况直接降级限流通过
            return false;
        }
    }

    public enum MergeStrategy {
        ALL {
            @Override
            public boolean throttle(MessageThrottler messageThrottler, List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens) {
                return messageThrottler.allThrottle(messageThrottlerTokens);
            }
        },
        ANY {
            @Override
            public boolean throttle(MessageThrottler messageThrottler, List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens) {
                return messageThrottler.anyThrottle(messageThrottlerTokens);
            }
        };

        public static MergeStrategy getByName(String name) {
            MergeStrategy[] values = values();
            for (MergeStrategy value : values) {
                if (value.name().equalsIgnoreCase(name)) {
                    return value;
                }
            }
            return null;
        }

        public abstract boolean throttle(MessageThrottler messageThrottler, List<MessageThrottlerToken> messageThrottlerTokens);
    }
}

ps: 相关类并未全部列出,仅展示主要逻辑

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/wR0NByDFWs5RDgWS2Jn6yA

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。”

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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。

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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’。

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