Java [ 基础 ] HashMap详解 ✨
目录
✨探索Java基础 HashMap详解✨
总述
主体
1. HashMap的基本概念
2. HashMap的工作原理
3. HashMap的常用操作
4. HashMap的优缺点
总结
常见面试题
常见面试题解答
1. HashMap的底层实现原理是什么?
2. 如何解决HashMap中的哈希冲突?
3. HashMap和Hashtable的区别是什么?
4. 在什么情况下HashMap会发生扩容?
5. 为什么HashMap不是线程安全的?如何实现线程安全的HashMap?
HashMap源码
1 put方法流程
2 扩容
3 get方法
✨探索Java基础 HashMap详解✨
总述
在Java中,HashMap
是一个常用的数据结构,它实现了Map
接口,允许我们通过键值对的形式存储和快速查找数据。HashMap
的底层是基于哈希表(hash table)的实现,它的高效性和灵活性使其在各种编程场景中广受欢迎。本文将详细介绍HashMap
的原理、使用方法、优缺点,并提供一些常见的面试题。
主体
1. HashMap的基本概念
HashMap
是一个散列表,它存储键值对(key-value pairs),每个键对应一个唯一的值。HashMap
不保证顺序,并且允许null
值作为键或值。
import java.util.HashMap;public class Main {public static void main(String[] args) {HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();map.put("one", 1);map.put("two", 2);map.put("three", 3);System.out.println(map.get("one")); // 输出: 1}
}
2. HashMap的工作原理
HashMap
使用哈希表来存储数据。键的哈希值通过hash()
方法计算,然后通过哈希函数将哈希值映射到数组的索引位置上。通过链地址法(chaining)来解决哈希冲突,即在每个数组索引处存储一个链表(Java 8及之后版本采用红黑树以提高性能)。
public int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
3. HashMap的常用操作
-
添加元素: 使用
put()
方法。 -
map.put("four", 4);
-
获取元素: 使用
get()
方法。int value = map.get("two");
-
移除元素: 使用
remove()
方法。map.remove("three");
-
遍历元素:
for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()); }
4. HashMap的优缺点
优点:
- 快速查找: 平均时间复杂度为O(1)。
- 灵活: 可以存储不同类型的对象,允许
null
键和值。
缺点:
- 非线程安全: 多线程情况下需要手动同步。
- 不保证顺序: 插入顺序和遍历顺序可能不同。
总结
HashMap
是Java中一个强大且高效的集合类,用于快速查找和存储键值对。理解其工作原理和常用操作对于提高编程效率和解决复杂问题非常有帮助。
常见面试题
HashMap
的底层实现原理是什么?- 如何解决
HashMap
中的哈希冲突? HashMap
和Hashtable
的区别是什么?- 在什么情况下
HashMap
会发生扩容? - 为什么
HashMap
不是线程安全的?如何实现线程安全的HashMap
?
常见面试题解答
1. HashMap的底层实现原理是什么?
HashMap
的底层是基于哈希表(hash table)实现的。它内部使用一个数组来存储元素,每个数组的元素被称为“桶”(bucket)。当我们向HashMap
中插入一个键值对时,会先根据键的hashCode()
方法计算出哈希值,然后通过哈希函数将哈希值映射到数组的索引位置上。HashMap
通过链地址法(chaining)来解决哈希冲突,即每个桶中存储一个链表(Java 8及之后版本采用红黑树以提高性能)。
public int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
2. 如何解决HashMap中的哈希冲突?
HashMap
采用链地址法(chaining)来解决哈希冲突。具体方法是,每个桶中存储一个链表(或者在Java 8及之后版本中,当链表长度超过一定阈值时,会转换成红黑树),所有映射到同一索引位置的键值对都会存储在这个链表或红黑树中。
当插入一个新的键值对时,如果该键值对的哈希值映射到的索引位置已经存在其它元素,则会将新的键值对添加到该位置的链表或红黑树中。
3. HashMap和Hashtable的区别是什么?
- 线程安全性:
Hashtable
是线程安全的,所有方法都是同步的,而HashMap
不是线程安全的,适用于单线程环境或通过外部同步来保证线程安全。 - null键和值:
HashMap
允许一个null
键和多个null
值,而Hashtable
不允许null
键和值。 - 性能: 由于
Hashtable
的方法是同步的,因此在单线程环境下性能比HashMap
差。 - 遗产:
Hashtable
是基于较老的Dictionary
类实现的,而HashMap
是从Java 1.2开始作为Map
接口的实现类。
4. 在什么情况下HashMap会发生扩容?
HashMap
会在容量达到阈值(默认是当前容量的0.75倍)时发生扩容。扩容时,HashMap
的容量会变为原来的两倍,并重新哈希已有的键值对,重新分配到新的桶中。扩容可以避免哈希冲突,保持HashMap
的高效性。
5. 为什么HashMap不是线程安全的?如何实现线程安全的HashMap?
HashMap
不是线程安全的,因为它的所有方法都不是同步的。在多线程环境下,多个线程同时修改HashMap
的结构可能导致数据不一致或出现死循环。
要实现线程安全的HashMap
,可以通过以下方法:
-
使用
Collections.synchronizedMap(Map<K, V> m)
方法: 这个方法返回一个线程安全的Map
。Map<String, Integer> synchronizedMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());
-
使用
ConcurrentHashMap
: 这是Java提供的线程安全的Map
实现,适用于高并发环境。它通过分段锁机制(Segmented Locking)来提高并发性能。ConcurrentHashMap<String, Integer> concurrentMap = new ConcurrentHashMap<>();
HashMap源码
1 put方法流程
public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;//判断数组是否未初始化if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//如果未初始化,调用resize方法 进行初始化n = (tab = resize()).length;//通过 & 运算求出该数据(key)的数组下标并判断该下标位置是否有数据if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//如果没有,直接将数据放在该下标位置tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//该数组下标有数据的情况else {Node<K,V> e; K k;//判断该位置数据的key和新来的数据是否一样if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果一样,证明为修改操作,该节点的数据赋值给e,后边会用到e = p;//判断是不是红黑树else if (p instanceof TreeNode)//如果是红黑树的话,进行红黑树的操作e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);//新数据和当前数组既不相同,也不是红黑树节点,证明是链表else {//遍历链表for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//判断next节点,如果为空的话,证明遍历到链表尾部了if ((e = p.next) == null) {//把新值放入链表尾部p.next = newNode(hash, key, value, null);//因为新插入了一条数据,所以判断链表长度是不是大于等于8if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st//如果是,进行转换红黑树操作treeifyBin(tab, hash);break;}//判断链表当中有数据相同的值,如果一样,证明为修改操作if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;//把下一个节点赋值为当前节点p = e;}}//判断e是否为空(e值为修改操作存放原数据的变量)if (e != null) { // existing mapping for key//不为空的话证明是修改操作,取出老值V oldValue = e.value;//一定会执行 onlyIfAbsent传进来的是falseif (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//将新值赋值当前节点e.value = value;afterNodeAccess(e);//返回老值return oldValue;}}//计数器,计算当前节点的修改次数++modCount;//当前数组中的数据数量如果大于扩容阈值if (++size > threshold)//进行扩容操作resize();//空方法afterNodeInsertion(evict);//添加操作时 返回空值return null;
}
2 扩容
//扩容、初始化数组
final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table;//如果当前数组为null的时候,把oldCap老数组容量设置为0int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//老的扩容阈值int oldThr = threshold;int newCap, newThr = 0;//判断数组容量是否大于0,大于0说明数组已经初始化if (oldCap > 0) {//判断当前数组长度是否大于最大数组长度if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果是,将扩容阈值直接设置为int类型的最大数值并直接返回threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}//如果在最大长度范围内,则需要扩容 OldCap << 1等价于oldCap*2//运算过后判断是不是最大值并且oldCap需要大于16else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold 等价于oldThr*2}//如果oldCap<0,但是已经初始化了,像把元素删除完之后的情况,那么它的临界值肯定还存在, 如果是首次初始化,它的临界值则为0else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;//数组未初始化的情况,将阈值和扩容因子都设置为默认值else { // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}//初始化容量小于16的时候,扩容阈值是没有赋值的if (newThr == 0) {//创建阈值float ft = (float)newCap * loadFactor;//判断新容量和新阈值是否大于最大容量newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}//计算出来的阈值赋值threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})//根据上边计算得出的容量 创建新的数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//赋值table = newTab;//扩容操作,判断不为空证明不是初始化数组if (oldTab != null) {//遍历数组for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;//判断当前下标为j的数组如果不为空的话赋值个e,进行下一步操作if ((e = oldTab[j]) != null) {//将数组位置置空oldTab[j] = null;//判断是否有下个节点if (e.next == null)//如果没有,就重新计算在新数组中的下标并放进去newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//有下个节点的情况,并且判断是否已经树化else if (e instanceof TreeNode)//进行红黑树的操作((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);//有下个节点的情况,并且没有树化(链表形式)else {//比如老数组容量是16,那下标就为0-15//扩容操作*2,容量就变为32,下标为0-31//低位:0-15,高位16-31//定义了四个变量// 低位头 低位尾Node<K,V> loHead = null, loTail = null;// 高位头 高位尾Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;//下个节点Node<K,V> next;//循环遍历do {//取出next节点next = e.next;//通过 与操作 计算得出结果为0if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果低位尾为null,证明当前数组位置为空,没有任何数据if (loTail == null)//将e值放入低位头loHead = e;//低位尾不为null,证明已经有数据了else//将数据放入next节点loTail.next = e;//记录低位尾数据loTail = e;}//通过 与操作 计算得出结果不为0else {//如果高位尾为null,证明当前数组位置为空,没有任何数据if (hiTail == null)//将e值放入高位头hiHead = e;//高位尾不为null,证明已经有数据了else//将数据放入next节点hiTail.next = e;//记录高位尾数据hiTail = e;}} //如果e不为空,证明没有到链表尾部,继续执行循环while ((e = next) != null);//低位尾如果记录的有数据,是链表if (loTail != null) {//将下一个元素置空loTail.next = null;//将低位头放入新数组的原下标位置newTab[j] = loHead;}//高位尾如果记录的有数据,是链表if (hiTail != null) {//将下一个元素置空hiTail.next = null;//将高位头放入新数组的(原下标+原数组容量)位置newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}//返回新的数组对象return newTab;}
3 get方法
public V get(Object key) {Node<K,V> e;//hash(key),获取key的hash值//调用getNode方法,见下面方法return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;//找到key对应的桶下标,赋值给first节点if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//判断hash值和key是否相等,如果是,则直接返回,桶中只有一个数据(大部分的情况)if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {//该节点是红黑树,则需要通过红黑树查找数据if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);//链表的情况,则需要遍历链表查找数据do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}
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PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习
本书基于真实数据集,全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践,涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分:一部分介绍神经网络和PyTorch的基础知识,以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络,包括输入数据缩放…...
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4D 生物打印:将时间维度融入,打造个性化动态组织
4D 生物打印技术将时间维度融入 3D 生物打印,赋予打印出的结构动态变化的能力,使其更接近于真实组织和器官的特性。要实现这一目标,需要使用智能生物材料和智能设计策略。 智能生物材料 目前用于 4D 生物打印的智能生物材料主要包括形状记忆…...
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银行清算业务功能测试解析
银行清算业务是指银行间通过账户或有关货币当地清算系统,在办理结算和支付中用以清讫双边或多边债权债务的过程和方法。按地域划分,清算业务可分为国内联行清算和国际清算。常见的清算模式包括实时全额清算、净额批量清算、大额资金转账系统及小额定时清…...
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CVE-2024-6387漏洞预警:尽快升级OpenSSH
OpenSSH维护者发布了安全更新,其中包含一个严重的安全漏洞,该漏洞可能导致在基于glibc的Linux系统中使用root权限执行未经身份验证的远程代码。该漏洞的代号为regreSSHion,CVE标识符为CVE-2024-6387。它驻留在OpenSSH服务器组件(也…...
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学习整理在php中使用PHPExcel读取excel表列数大于Z时读取不到的解决方案
php读取excel列数大于Z时读取不到 背景解决方案关键代码 背景 表格数据超过26列, 也就是在Z列之前没有AA列及以后的情况, 测试一直都没有问题,超过,就会获取不到数据了 解决方案 private function getExcelData(){//获取excel文…...
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python sklearn机械学习-数据预处理
🌈所属专栏:【机械学习】✨作者主页: Mr.Zwq✔️个人简介:一个正在努力学技术的Python领域创作者,擅长爬虫,逆向,全栈方向,专注基础和实战分享,欢迎咨询! 您…...
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搜索引擎常用语法
引号 (" "): 用双引号将词组括起来,搜索引擎将返回包含完全相同短语的结果。 示例:"人工智能发展趋势" 减号 (-): 在关键词前加上减号可以排除包含特定词语的结果。 示例:人工智能 -机器学习(排除包含 “机器…...
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华为智能驾驶方案剖析
华为ADS智驾方案始终坚持激光雷达毫米波雷达摄像头的多传感器融合路线,行业降本压力下硬件配置从超配逐步转向贴合实际需求,带动整体硬件成本下降。 1)单车传感器数量呈现下降趋势,包括激光雷达从3个减配至1个、毫米波雷达从6R减配至3R、摄像…...
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DDR3(一)
目录 1 SDRAM1.1 同步动态随机存储器1.2 位宽1.3 SDRAM结构1.4 SDRAM引脚图 2 SDRAM操作指令2.1 读写指令2.2 刷新和预充电2.3 配置模式寄存器2.4 读/写突发2.5 数据屏蔽 SDRAM是DDR3的基础,在学习DDR3之前,我们先来学习一下SDRAM的相关知识。 1 SDRAM …...
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Eureka与Spring Cloud Bus的协同:打造智能服务发现新篇章
Eureka与Spring Cloud Bus的协同:打造智能服务发现新篇章 在微服务架构中,服务发现是实现服务间通信的关键机制。Eureka作为Netflix开源的服务发现框架,与Spring Cloud Bus的集成,提供了一种动态、响应式的服务治理解决方案。本文…...
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Kafka入门到精通(三)-Kafka
Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动…...
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高校教师教学质量评估系统-计算机毕业设计源码03344
摘要 在高等教育中,教学质量是培养优秀人才的关键。为了提高教学质量,高校需要建立一套科学、有效的教师教学质量评估系统。本研究采用 SSM技术框架,旨在开发一款高校教师教学质量评估系统。 SSM框架作为一种成熟的Java开发框架,具…...
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币界网讯,预计以太坊现货 ETF 将于 7 月中旬推出
刚刚 ETF Store 总裁 Nate Geraci 在 X (前Twitter)平台上宣布,备受数字货币市场期待的SEC以太坊现货 ETF提案,将于7 月中旬通过美国证券交易委员会(SEC)批准。Nate Geraci透露修订后的 S-1 文件将于 7 月 …...
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【FFmpeg】avio_open2函数
【FFmpeg】avio_open2函数 1.avio_open21.1 创建URLContext(ffurl_open_whitelist)1.1.1 创建URLContext(ffurl_alloc)1.1.1.1 查找合适的protocol(url_find_protocol)1.1.1.2 为查找到的URLProtocol创建UR…...
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技术成神之路:设计模式(二)建造者模式
1.定义 建造者模式(Builder Pattern)是一种创建型设计模式,它允许你分步骤创建复杂对象,而不必直接调用构造函数。建造者模式特别适合那些包含多个组成部分并且构造过程复杂的对象。 2. 结构 建造者模式的主要组成部分包括&#…...
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基于Springboot+Vue+mysql仓库管理系统仓库进销存管理系统
博主介绍: 大家好,本人精通Java、Python、C#、C、C编程语言,同时也熟练掌握微信小程序、Php和Android等技术,能够为大家提供全方位的技术支持和交流。 我有丰富的成品Java、Python、C#毕设项目经验,能够为学生提供各类…...
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爬虫scrapy库精简使用大全
一、基本命令 创建项目 scrpay startproject myapp创建爬虫文件 scrapy genspider spider_name "https://www.baidu.com"运行爬虫文件 scrapy crawl spider_name一、使用代理ip 打开中间件middlewares.py,增加以下代码 class ProxyMiddleware:def process…...
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Linux 防火墙配置指南:firewalld 端口管理应用案例(二十个实列)
🏡作者主页:点击! 🐧Linux基础知识(初学):点击! 🐧🐧Linux高级管理专栏:点击! 🔐Linux中firewalld防火墙:点击! ⏰️…...
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深入理解 CSS 选择器:全面指南
简述:CSS(层叠样式表)选择器是网页设计和开发中至关重要的工具。它们用于选择 HTML 元素并应用样式,使得网页变得美观和具有交互性。这里来记录一下,各种 CSS 选择器及其使用方法。 一. Css各种选择器的权重 !importa…...
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flask-apscheduler 定时任务被执行两次
定时任务没有被多次调用,事实上如果多次调用的话,flask-apscheduler会抛出异常。 但一开始任务还是按时执行一次,重启flask或者修改部分代码后,就发送定时任务一次执行两次了。 之所以会发生这种情况,是因为在debug模…...
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基于CNN的股票预测方法【卷积神经网络】
基于机器学习方法的股票预测系列文章目录 一、基于强化学习DQN的股票预测【股票交易】 二、基于CNN的股票预测方法【卷积神经网络】 文章目录 基于机器学习方法的股票预测系列文章目录一、CNN建模原理二、模型搭建三、模型参数的选择(1)探究window_size…...
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ANSYS新能源汽车动力电池仿真应用案例
燃料电池是一种非燃烧过程的电化学能转换装置,将氢气(等燃料)和氧气的化学能连续不断地转换为电能,是发电设备而非储能设备。 根据电解质的不同,分为碱性燃料电池AFC、磷酸燃料电池PAFC、熔融碳酸盐燃料电池MCFC、固体…...
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Java | Leetcode Java题解之第205题同构字符串
题目: 题解: class Solution {public boolean isIsomorphic(String s, String t) {Map<Character, Character> s2t new HashMap<Character, Character>();Map<Character, Character> t2s new HashMap<Character, Character>(…...
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AI苦工卷向高学历
美国人马特拥有通信博士学位,他最近喜提一份自由职业:成为Scale AI公司的一员,在家训练AI模型。“通信博士”“训练AI模型”,马特是不是成了一名光荣的AI程序员?事实并非如此。马特的工作很无聊:他在Scale AI的系统中“接活”,以用户的角度浏览AI模型给用户的各种回复,判…...
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依米康300249.SZ:长期为百度提供数据中心温控设备和部分微模块的施
:长期为百度提供数据中心温控设备和部分微模块的施工、安装等服务)格隆汇6月14日丨有投资者于投资者互动平台向依米康提问,“百度是公司的重要客户吗?公司与百度的合作主要是在哪方面呢?”,公司回复称,百度一直都是公司重要客户,公司长期为百度提供数据中心温控设备和部分…...
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深圳建设“超充之城”提速
五分钟的时间可以做什么?也许只是白领喝一杯咖啡的时间,但在深圳,能给新能源汽车续航200公里。在深圳的超充站,“一杯咖啡,满电出发”的标语十分醒目。深圳随处可见的超充标语近日,记者从深圳市发展改革委获悉,截至5月17日,深圳累计建成超充站378座。深圳“超充之城”建…...
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华为举办鸿蒙生态春季沟通会,多款产品焕新亮相
2024年4月11日,华为举办鸿蒙生态春季沟通会,带来鸿蒙智行首款智慧轿车智界S7、全新华为MateBook X Pro领衔的多项新产品、新技术,并公布鸿蒙智行生态最新成绩,展示进一步完善的华为万物互联全场景生态。鸿蒙智行,全面引领智能汽车变革全场景智慧旗舰SUV问界M9上市短短三个…...
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上海数据交易所入选人民银行上海总部金融“五篇大文章”协同推进机制牵头机构
来自上海数据交易所的消息,上海数据交易所近日入选人民银行上海总部金融“五篇大文章”协同推进机制牵头机构之一。该机制设立的目的是,深入调研做好金融“五篇大文章”面临的热点、难点、堵点问题,合力探索切实可行的政策建议与行动方案。上海数据交易所一直致力于推动数据…...
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浅谈网络安全态势感知
前言 网络空间环境日趋复杂,随着网络攻击种类和频次的增加,自建强有力的网络安全防御系统成为一个国家发展战略的一部分,而网络态势感知是实现网络安全主动防御的重要基础和前提。 什么是网络安全态势感知? 态势感知一词来源于对…...