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在 12 月時,Apple 推出首款自家頭戴式降噪耳機 AirPods Max,讓旗下耳機陣容更豐富,極具設計感的外觀讓許多消費者趨之若鶩,但自推出以來越來越多用戶在國外論壇上反映手邊的 AirPods Max 出現電池消耗過快的問題,甚至放一晚電力就只剩 5%。

部分AirPods Max 用戶反映耗電嚴重,閒置一夜幾乎完全噴光

Apple 在一份支援文件中寫到,AirPods Max 被設計成在閒置五分鐘後進入「低耗電模式」(沒有放在收納盒中),如果沒有去碰觸拿取,AirPods Max 將以低耗電模式維持三天,之後進入「超低耗電」的狀態,自動切斷藍牙和查找功能。而在放入智慧收納盒時,AirPods Max 被設計為立即進入低耗電模式,不須等候閒置時間。

據國外媒體 MacRumors 的報導,目前有許多網友在論壇上回饋,表示 AirPods Max 的電池消耗極大,首先式一位網友 VL_424 表示,從推出後就一直在使用,但卻始終受到嚴重耗電的問題所苦,舉例來說,前一天晚上拿出殘餘電量還有 85% 的耳機用了大約 15 分鐘後放回收納盒裡,結果在早上 iPhone 就收到通知表示耳機剩下 5% 的電量,奇怪的是整個過程中,用戶都沒有嘗試連接到 AirPods Max,而是在房間用 HomePod 聽音樂,而 AirPods Max 似乎沒有近入低耗電狀態,一直保持使用中的耗電狀態。

從許多投訴中可以看到,AirPods Max 沒有正確進入低耗電模式,而且因為本身並沒有設置電源按鈕,無法為了節省耗電而強制關閉它。部分用戶認為,問題可能與產品在靜置時或進入低耗電模式後未中斷與設備的連接有關,因為沒有關機選項,所以才會出現 AirPods Max 即使在低耗電模式下似乎一夜之間耗盡所有電力的問題。

考慮到有關電量過度消耗的報告數量與日俱增,Apple 似乎必須盡快推出更新來解決這個軟體錯誤,但迄今為止,還沒有新的韌體版本,用戶就請靜候通知吧!

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◎資料來源:MacRumors

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緩存簡介

一般我們在系統中使用緩存技術是為了提升數據查詢的效率。當我們從數據庫中查詢到一批數據后將其放入到混存中(簡單理解就是一塊內存區域),下次再查詢相同數據的時候就直接從緩存中獲取數據就行了。這樣少了一步和數據庫的交互,可以提升查詢的效率。

但是一個硬幣都具有兩面性,緩存在帶來性能提升的同時也“悄悄”引入了很多問題,比如緩存同步、緩存失效、緩存雪崩等等。當然這些問題不是本文討論的重點。

本文主要討論MyBatis緩存這個比較雞肋的功能。雖然說MyBatis的緩存功能比較雞肋,但是為了全面了解MyBatis這個框架,學習下緩存這個功能還是挺有必要的。MyBatis的緩存分為一級緩存和二級緩存,下面就分別來介紹下這兩個特性。

一級緩存

在應用運行過程中,我們有可能在一次數據庫會話中,執行多次查詢條件完全相同的SQL,MyBatis提供了一級緩存的方案優化這部分場景,如果是相同的SQL語句,會優先命中一級緩存,避免直接對數據庫進行查詢,提高性能。

什麼是MyBatis一級緩存

一級緩存是 SqlSession級別 的緩存。在操作數據庫時需要構造 sqlSession 對象,在對象中有一個(內存區域)數據結構(HashMap)用於存儲緩存數據。不同的 sqlSession 之間的緩存數據區域(HashMap)是互相不影響的。

在應用運行過程中,我們有可能在一次數據庫會話中,執行多次查詢條件完全相同的SQL,MyBatis 提供了一級緩存的方案優化這部分場景,如果是相同的SQL語句,會優先命中一級緩存,避免直接對數據庫進行查詢,提高性能。

怎麼開啟一級緩存

MyBatis中一級緩存默認是開啟的,不需要我們做額外的操作。

如果你需要關閉一級緩存的話,可以在Mapper映射文件中將flushCache屬性設置為true,這種做法只會針對單個SQL操作生效

<select id="selectByPrimaryKey" parameterType="java.lang.String" resultMap="BaseResultMap" flushCache="true">
    select 
    <include refid="Base_Column_List" />
    from cbondissuer
    where OBJECT_ID = #{objectId,jdbcType=VARCHAR}
  </select>
> 還有一種做法是在MyBatis的主配置文件中,關閉所有的一級緩存
> ```xml
>   默認是SESSION,也就是開啟一級緩存
>   <setting name="localCacheScope" value="STATEMENT"/>
> ```

下面我們來寫代碼驗證下MyBatis的一級緩存。

```java
String id = "123";
SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
//同一個sqlSession創建的Mapper
CbondissuerMapper cbondissuerMapper10 = sqlSession1.getMapper(CbondissuerMapper.class);
CbondissuerMapper cbondissuerMapper11 = sqlSession1.getMapper(CbondissuerMapper.class);
//另外一個sqlSession創建的Mapper
CbondissuerMapper cbondissuerMapper20 = sqlSession2.getMapper(CbondissuerMapper.class);

//同一個Mapper,同樣的SQL查了兩次
Cbondissuer cbondissuer10 = cbondissuerMapper10.selectByPrimaryKey(id);
Cbondissuer cbondissuer101 = cbondissuerMapper10.selectByPrimaryKey(id);
//同一個sqlSession創建的Mapper,又查詢了一次同樣的SQL
Cbondissuer cbondissuer11 = cbondissuerMapper11.selectByPrimaryKey(id);
//不一樣的sqlSession創建的Mapper查詢了一次同樣的SQL
Cbondissuer cbondissuer20 = cbondissuerMapper20.selectByPrimaryKey(id);

System.out.println("cbondissuer10 equals cbondissuer101 :"+(cbondissuer10==cbondissuer101));
System.out.println("cbondissuer10 equals cbondissuer11 :"+(cbondissuer10==cbondissuer11));
System.out.println("cbondissuer10 equals cbondissuer21 :"+(cbondissuer10==cbondissuer20));

sqlSession1.close();
sqlSession2.close();
System.out.println("end...");

上面進行了四次查詢,如果你觀察日誌的話。會發現只進行了兩個數據庫查詢。因為第二和第三次的查詢都查詢了一級緩存,查出的其實是緩存中的結果。所以輸出的結果是

cbondissuer10 equals cbondissuer101 :true
cbondissuer10 equals cbondissuer11 :true
cbondissuer10 equals cbondissuer21 :false

哪些因素會使一級緩存失效

上面的一級緩存初探讓我們感受到了 MyBatis 中一級緩存的存在,那麼現在你或許就會有疑問了,那麼什麼時候緩存失效呢?

  • 通過同一個SqlSession執行更新操作時,這個更新操作不僅僅指代update操作,還指插入和刪除操作;
  • 事務提交時會刪除一級緩存;
  • 事務回滾時也會刪除一級緩存;

一級緩存源碼解析

其實MyBatis一級緩存的實質就是一個Executor的一個類似Map的屬性,分析源碼的方法就是看在哪些地方從這個Map中查詢了緩存,又是在哪些清空了這些緩存。

1. 查詢時使用緩存分析

public abstract class BaseExecutor implements Executor {

  private static final Log log = LogFactory.getLog(BaseExecutor.class);

  protected Transaction transaction;
  protected Executor wrapper;

  protected ConcurrentLinkedQueue<DeferredLoad> deferredLoads;
  //這個localCache變量就是一級緩存變量
  protected PerpetualCache localCache;
  protected PerpetualCache localOutputParameterCache;
  protected Configuration configuration;
  //..省略下面代碼
}

全局搜索代碼中哪些地方使用了這個變量,很容易找到BaseExecutor.query方法使用了這個緩存:

public abstract class BaseExecutor implements Executor {

// 省略其他代碼
 public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException {
    ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing a query").object(ms.getId());
    if (closed) {
      throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    }
    if (queryStack == 0 && ms.isFlushCacheRequired()) {
      clearLocalCache();
    }
    List<E> list;
    try {
      queryStack++;
      //先從緩存中查詢結果,如果緩存中已經存在結果直接使用緩存的結果
      list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;
      if (list != null) {
        handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
      } else {
        //緩存中沒有結果從數據庫查詢
        list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }
    } finally {
      queryStack--;
    }
    if (queryStack == 0) {
      for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) {
        deferredLoad.load();
      }
      // issue #601
      deferredLoads.clear();
      if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) {
        // issue #482
        clearLocalCache();
      }
    }
    return list;
  }
  //..省略下面代碼
}

上面的代碼展示了,BaseExecutor的query方法使用緩存的過程。需要注意的是查詢緩存時是根據cacheKey進行查詢的,我們可以將這個key簡單的
理解為sql語句,不同的sql語句能查出不同的緩存。(注意sql語句中的參數不同也會被認為是不同的sql語句)。

2. 導致一級緩存失效的代碼分析
查看BaseExecutor的代碼,我們很容易發現是下面的方法清空了一級緩存。(不要問我是怎麼發現這個代碼的,看代碼能力需要自己慢慢提升)

@Override
public void clearLocalCache() {
    if (!closed) {
        localCache.clear();
        localOutputParameterCache.clear();
    }
}

那麼我們只要查看哪些地方調用了這個方法就知道哪些情況下會導致一級緩存失效了。跟蹤下來,最後發現下面三處地方會使得一級緩存失效

BaseExecutor的update方法,使用MyBatis的接口進行增、刪、改操作都會調用到這個方法,這個也印證了上面的說法。

@Override
  public int update(MappedStatement ms, Object parameter) throws SQLException {
    ErrorContext.instance().resource(ms.getResource()).activity("executing an update").object(ms.getId());
    if (closed) {
      throw new ExecutorException("Executor was closed.");
    }
    clearLocalCache();
    return doUpdate(ms, parameter);
  }

BaseExecutor的commit方法,事務提交會導致一級緩存失敗。如果我們使用Spring的話,一般事務都是自動提交的,所以好像MyBatis的一級緩存一直沒怎麼被考慮過

@Override
  public void commit(boolean required) throws SQLException {
    if (closed) {
      throw new ExecutorException("Cannot commit, transaction is already closed");
    }
    clearLocalCache();
    flushStatements();
    if (required) {
      transaction.commit();
    }
  }

BaseExecutor的rollback方法,事務回滾也會導致一級緩存失效。

@Override
  public void rollback(boolean required) throws SQLException {
    if (!closed) {
      try {
        clearLocalCache();
        flushStatements(true);
      } finally {
        if (required) {
          transaction.rollback();
        }
      }
    }
  }

一級緩存使用建議

平時使用MyBatis時都是和Spring結合使用的,在整個Spring容器中一般只有一個SqlSession實現類。而Spring一般都是主動提交事務的,所以說一級緩存經常失效。

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還有就是我們也很少在一個事務範圍內執行同一個SQL兩遍,上面的這些原因導致我們在開發過程中很少注意到MyBatis一級緩存的存在。

不怎麼用並不是說不用,作為一個合格的開發者需要對這些心知肚明,要清楚的知道MyBatis一級緩存的工作流程。

二級緩存

什麼是MyBatis二級緩存

MyBatis 一級緩存最大的共享範圍就是一個SqlSession內部,那麼如果多個 SqlSession 需要共享緩存,則需要開啟二級緩存,開啟二級緩存后,會使用 CachingExecutor 裝飾 Executor,
進入一級緩存的查詢流程前,先在CachingExecutor 進行二級緩存的查詢,具體的工作流程如下所示:

當二級緩存開啟后,同一個命名空間(namespace) 所有的操作語句,都影響着一個 共同的 cache(一個Mapper映射文件對應一個Cache),也就是二級緩存被多個 SqlSession 共享,是一個全局的變量。當開啟緩存后,數據的查詢執行的流程就是 二級緩存 -> 一級緩存 -> 數據庫。

從上面的圖可以看出,MyBatis的二級緩存實現可以有很多種,可以是MemCache、Ehcache等。也可以是Redis等,但是需要額外的Jar包。

怎麼開啟二級緩存

二級緩存默認是不開啟的,需要手動開啟二級緩存,實現二級緩存的時候,MyBatis要求返回的POJO必須是可序列化的。開啟二級緩存的條件也是比較簡單,

step1:通過直接在 MyBatis 配置文件中通過

<settings>  
	<setting name = "cacheEnabled" value = "true" />
</settings>

step2: 在 Mapper 的xml 配置文件中加入 標籤

cache標籤下面有下面幾種可選項

  • eviction: 緩存回收策略,支持的策略有下面幾種

    • LRU – 最近最少回收,移除最長時間不被使用的對象(默認是這個策略)
    • FIFO – 先進先出,按照緩存進入的順序來移除它們
    • SOFT – 軟引用,移除基於垃圾回收器狀態和軟引用規則的對象
    • WEAK – 弱引用,更积極的移除基於垃圾收集器和弱引用規則的對象
  • flushinterval:緩存刷新間隔,緩存多長時間刷新一次,默認不清空,設置一個毫秒值;

  • readOnly: 是否只讀;true 只讀 ,MyBatis 認為所有從緩存中獲取數據的操作都是只讀操作,不會修改數據。MyBatis 為了加快獲取數據,直接就會將數據在緩存中的引用交給用戶。不安全,速度快。讀寫(默認):MyBatis 覺得數據可能會被修改

  • size : 緩存存放多少個元素

  • type: 指定自定義緩存的全類名(實現Cache 接口即可)

  • blocking:若緩存中找不到對應的key,是否會一直blocking,直到有對應的數據進入緩存。

cache-ref代表引用別的命名空間的Cache配置,兩個命名空間的操作使用的是同一個Cache。

哪些因素會使二級緩存失效

從上面的介紹可以知道MyBatis的二級緩存主要是為了SqlSession之間共享緩存設計的。但是我們平時開發過程中都是結合Spring來進行MyBatis的開發。在Spring環境下一般也只有一個SqlSession實例,所以二級緩存使用到的機會不多。所以下面就簡單描述下Mybatis的二級緩存。

還是以上面的列子為列

String id = "{0003CCCA-AEA9-4A1E-A3CC-06D884BA3906}";
SqlSession sqlSession1 = sqlSessionFactory.openSession();
SqlSession sqlSession2 = sqlSessionFactory.openSession();
//同一個sqlSession創建的Mapper
CbondissuerMapper cbondissuerMapper10 = sqlSession1.getMapper(CbondissuerMapper.class);
CbondissuerMapper cbondissuerMapper11 = sqlSession1.getMapper(CbondissuerMapper.class);
//另外一個sqlSession創建的Mapper
CbondissuerMapper cbondissuerMapper20 = sqlSession2.getMapper(CbondissuerMapper.class);

//同一個Mapper,同樣的SQL查了兩次
Cbondissuer cbondissuer10 = cbondissuerMapper10.selectByPrimaryKey(id);
Cbondissuer cbondissuer101 = cbondissuerMapper10.selectByPrimaryKey(id);
//同一個sqlSession創建的Mapper,又查詢了一次同樣的SQL
Cbondissuer cbondissuer11 = cbondissuerMapper11.selectByPrimaryKey(id);
//這邊需要提交事務才能讓二級緩存生效
sqlSession1.commit();
//不一樣的sqlSession創建的Mapper查詢了一次同樣的SQL
Cbondissuer cbondissuer20 = cbondissuerMapper20.selectByPrimaryKey(id);

System.out.println("cbondissuer10 equals cbondissuer101 :"+(cbondissuer10==cbondissuer101));
System.out.println("cbondissuer10 equals cbondissuer11 :"+(cbondissuer10==cbondissuer11));
System.out.println("cbondissuer10 equals cbondissuer21 :"+(cbondissuer10==cbondissuer20));
  • 二級緩存是以namespace(Mapper)為單位的,不同namespace下的操作互不影響。
  • insert,update,delete操作會清空所在namespace下的全部緩存。
  • 多表操作一定不要使用二級緩存,因為多表操作進行更新操作,一定會產生臟數據。

二級緩存使用建議

個人覺得MyBatis的二級緩存實用性不是很大。一個原因就是Spring環境下,一本只有一個SqlSession,不存在sqlSession之間共享緩存;還有就是
MyBatis的緩存都不能做到分佈式,所以對於MyBatis的二級緩存以了解為主。

簡單總結

一級緩存

  • 一級緩存的本質是Executor的一個類似Map的屬性;
  • 一級緩存默認開啟,將flushCache設置成true或者將全局配置localCacheScope設置成Statement可以關閉一級緩存;
  • 在一級緩存開啟的情況下,查詢操作會先查詢一級緩存,再查詢數據庫;
  • 增刪改操作和事務提交回滾操作會導致一級緩存失效;
  • 由於Spring中事務是自動提交的,因此Spring下的MyBatis一級緩存經常失效。(但是並不表示不生效,除非你手動關閉一級緩存)
  • 不能實現分佈式。

二級緩存

  • namesapce級別的緩存(Mapper級別或者叫做表級別的緩存),設計的主要目的是實現sqlSession之間的緩存共享;
  • 開啟二級緩存后,查詢的邏輯是二級緩存->已經緩存->數據庫;
  • insert,update,delete操作會清空所在namespace下的全部緩存;
  • 多表查詢一定不要使用二級緩存,因為多表操作進行更新操作,可能會產生臟數據。

總體來說,MyBatis的緩存功能比較雞肋。想要使用緩存的話還是建議使用spring-cache等框架。

參考

  • https://blog.csdn.net/zb313982521/article/details/79689169
  • https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4NDY5Mjc1Mg==&mid=2247489120&idx=2&sn=4694c4a359849d17354f85206768c25b&chksm=ebf6ce1fdc81470918515ff76c41d7aea9434226ef05e930fec59ed22dcc709030a6683c0d80&mpshare=1&scene=1&srcid=&sharer_sharetime=1566873637232&sharer_shareid=2040c1b4c62e1f430c804ebd0fe79fa3#rd

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近年許多手機品牌都為了讓手機擁有更大的螢幕占比,無論是早期的瀏海螢幕、水滴螢幕,到後來彈出升降式前鏡頭、翻轉鏡頭或挖孔螢幕,甚至是今年有望正式量產的螢幕下前鏡頭,不過上述做法都是解決螢幕體驗和前鏡頭的自拍需求。日前,小米也向美國專利商標局和世界智慧財產權組織申請了一項相機專利,藉由彈出式機構搭配反射透鏡,讓它同時能解決以往對於前後的鏡頭的拍攝需求。

▲圖片來源:LetsGoDigital

小米彈出式相機專利曝光,採反射鏡機構解決前後鏡頭拍攝需求

去年至今年目前這段期間,在螢幕挖孔的設計已經能說是目前中階、旗艦手機的趨勢。近日外媒 LetsGoDital 曝光了小米向美國專利商標局和世界智慧財產權組織申請最新的相機專利,則帶來不同以往的相機結構。這項新專利利用相似於彈出式相機的設計,但在升降出來的並非相機模組,而是一組帶有反射鏡的機構。
它將相機鏡頭本體隱藏於手機內部朝上,並透過彈出的反射鏡機構將外界光線反射至相機鏡頭進行拍攝。同時,小米也針對這項設計設計旋轉機構,可將反射鏡旋轉 180° ,完成正反面的影像拍攝需求。

▲圖片來源:LetsGoDigital

倘若這項專利正式量產至手機上,未來在機身正反面將不再有可見的相機鏡頭,機身背面設計也將更為簡化、甚至不排除能有更多空間配備像是小米 MIX 那般全環繞螢幕手機。目前還未確定小米這項專利將在何時才有機會實現並量產,不過傳聞在今年下半年將有多款採用螢幕下前鏡頭的手機會在市場推出。

消息來源:LetsGoDigital

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如果安裝 cURL 呢?

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CentOS / Fedora.

sudo yum install curl

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如果你已經安裝了 Git,那麼 Git Bash 自帶 cURL . 如果作為開發者你 git 都沒有,那麼只能官方手動下載。

1. 請求源碼

直接 curl 。

$ curl http://wttr.in/

上面請求的示例網址是一個天氣網站,很有意思,會根據你的請求 ip 信息返回你所在位置的天氣情況。

寫這篇文字時我所在的上海正在下雨,窗外飄雨無休無止。

2. 文件下載

使用 -o 保存文件,類似於 wget 命令,比如下載 README 文本保存為 readme.txt 文件。如果你需要自定義文件名,可以使用 -O自定使用 url 中的文件名。

$ curl -o readme.txt https://mirrors.nju.edu.cn/kali/README
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   159  100   159    0     0   1939      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  1939

下載文件會显示下載狀態,如數據量大小、傳輸速度、剩餘時間等。可以使用 -s 參數禁用進度表。

$ curl -o readme.txt https://mirrors.nju.edu.cn/kali/README
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   159  100   159    0     0   1939      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  1939
$ 
$ curl -o readme.txt https://mirrors.nju.edu.cn/kali/README -s

也可以使用 --process-bar 參數讓進度表显示為進度條。

$ curl -o readme.txt https://mirrors.nju.edu.cn/kali/README --progress-bar
########################################################################################## 100.0%

cURL 作為強大的代名詞,斷點續傳自然手到擒來,使用 -C - 參數即可。下面是斷點續傳下載 ubuntu20.04 鏡像的例子。

$ curl -O https://mirrors.nju.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ubuntu-20.04-desktop-amd64.iso --progress-bar
##                                                                                               1.7%
^C
$ curl -C - -O https://mirrors.nju.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ubuntu-20.04-desktop-amd64.iso --progress-bar
###                                                                                              2.4%
^C
$ curl -C - -O https://mirrors.nju.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ubuntu-20.04-desktop-amd64.iso --progress-bar
###                                                                                               2.7%
^C
$ 

什麼?下載時不想佔用太多網速?使用 --limit-rate 限個速吧。

curl -C - -O https://mirrors.nju.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ubuntu-20.04-desktop-amd64.iso --limit-rate 100k

什麼?你又要從 FTP 服務器下載文件了?不慌。

curl -u user:password -O ftp://ftp_server/path/to/file/

3. Response Headers

使用 -i 參數显示 Response Headers 信息。使用 -I 可以只显示 Response Headers 信息。

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$ curl -I http://wttr.in
HTTP/1.1 200 OK
Server: nginx/1.10.3
Date: Sat, 30 May 2020 09:57:03 GMT
Content-Type: text/plain; charset=utf-8
Content-Length: 8678
Connection: keep-alive
Access-Control-Allow-Origin: *

4. 請求方式(GET/POST/…)

使用 -X 輕鬆更改請求方式。

$ curl -X GET http://wttr.in
$ curl -X POST http://wttr.in
$ curl -X PUT http://wttr.in
...

5. 請求參數

以傳入參數 name 值為 未讀代碼 為例。

Get 方式參數直接url拼接參數。

$ curl -X GET http://wttr.in?name=未讀代碼

Post 方式使用 --data 設置參數。

$ curl -X POST --data "name=未讀代碼" http://wttr.in

請求時也可以自定義 header 參數,使用 --harder 添加。

$ curl --header "Content-Type:application/json" http://wttr.in

6. 文件上傳

cURL 的強大遠不止此,表單提交,上傳文件內容也不在話下,只需要使用 -F 或者 -D參數,-F 會自動加上請求頭 Content-Type: multipart/form-data ,而 -D 則是 Content-Type : application/x-www-form-urlencoded.

比如上傳一個 protrait.jpg 圖片。

$ curl -F profile=@portrait.jpg https://example.com/upload

提交一個具有 name 和 age 參數的 form 表單。

curl -F name=Darcy -F age=18 https://example.com/upload

參數對應的內容也可以從文件中讀取。

curl -F "content=<達西的身世.txt" https://example.com/upload

上傳時同時指定內容類型。

curl -F "content=<達西的身世.txt;type=text/html" https://example.com/upload

上傳文件的和其他參數一起。

curl -F 'file=@"localfile";filename="nameinpost"' example.com/upload

7. 網址通配

cURL 可以實現多個網址的匹配,你可以使用 {} 結合逗號分割來標識使用 url 中的某一段,也可以使用 [] 來表示範圍參數。

# 請求 www.baidu.com 和  pan.baidu.com 和 fanyi.baidu.com
$ curl http://{www,pan,fanyi}.baidu.com
# 虛構網址1-10開頭的baidu.com,然後請求
$ curl http://[1-10].baidu.com
# 虛構網址a-z開頭的baidu.com,然後請求
$ curl http://[a-z].baidu.com

這種方式有時候還是很有用處的,比如說你發現了某個網站的 url 規律。

8. 使用 cookie

請求時使用 -c 參數存儲響應的 cookie,使用 -b 可以在請求時帶上指定 cookie.

$ curl -c wdbyte_cookies http://www.wdbyte.com
$ curl -b wdbyte_cookes http://www.wdbyte.com

總結

以上就是 cURL 的常見用法了,最後告訴你一個小技巧,Chrome、Firefox 等瀏覽器可以直接拷貝請求為 cURL 語句。保存之後下次請求測試非常方便。

參考資料

  1. https://curl.haxx.se/docs/manpage.html

最後的話

文章已經收錄在 Github.com/niumoo/JavaNotes ,歡迎Star和指教。更有一線大廠面試點,Java程序員需要掌握的核心知識等文章,也整理了很多我的文字,歡迎 Star 和完善,希望我們一起變得優秀。

文章有幫助可以點個「」或「分享」,都是支持,我都喜歡!
文章每周持續更新,要實時關注我更新的文章以及分享的乾貨,可以關注「 未讀代碼 」公眾號或者我的博客。

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台東縣池上鄉一家五星級渡假村今天傍晚驚傳6歲男童險溺斃別墅型飯店水池,消防人員趕抵,男童已無生命跡象,經送往關山慈濟醫院急救,才恢復心跳和呼吸,住院觀察中。

救護人員緊急將溺水男童送往關山慈濟醫院,經搶救恢復生命跡象。(記者陳賢義翻攝)

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男童溺水水池位於飯店獨棟villa外。(記者陳賢義翻攝)

這起溺水意外發生在今天傍晚5點26分左右,台東縣消防局勤指中心獲報,池上鄉一家五星級渡假村,有個6歲小朋友在飯店房間水池溺水,溺者已救出水池,立即出動池上消防分隊及通報關山高救隊馳援,抵達現場發現是飯店獨棟villa,男童已無生命跡象,施予救護處置,旋即送往關山慈濟急救。

消防單位說,事發當時,男童家長也在附近,可能是疏於注意,才會導致意外發生。警方則說,男童經搶救,恢復心跳和呼吸,但仍須住院觀察,家長是否涉及兒少法或相關刑責,須再調查釐清。

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目錄

  • 背景
  • ArrayList
  • LinkedList
  • 實例分析
    • 1、增加數據
    • 2、插入數據
    • 3、遍曆數據
      • 3.1、LinkedList遍歷改進
  • 總結

背景

ArrayList與LinkedList是Java編程中經常會用到的兩種基本數據結構,在書本上一般會說明以下兩個特點:

  • 對於需要快速隨機訪問元素,應該使用ArrayList
  • 對於需要快速插入,刪除元素,應該使用LinkedList

該文通過實際的例子分析這兩種數據的讀寫性能。

ArrayList

ArrayList是實現了基於動態數組的數據結構:

private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
...
transient Object[] elementData;
...
public ArrayList(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity > 0) {
            this.elementData = new Object[initialCapacity];
        } else if (initialCapacity == 0) {
            this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
        } else {
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                               initialCapacity);
        }
    }

LinkedList

LinkedList是基於鏈表的數據結構。

private static class Node<E> {
        E item;
        Node<E> next;
        Node<E> prev;

        Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
            this.item = element;
            this.next = next;
            this.prev = prev;
        }
    }
...    
transient Node<E> first;
transient Node<E> last;
...
private void linkFirst(E e) {
        final Node<E> f = first;
        final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);
        first = newNode;
        if (f == null)
            last = newNode;
        else
            f.prev = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }

實例分析

  • 通過對兩個數據結構分別增加、插入、遍歷進行讀寫性能分析
1、增加數據
public class ArrayListAndLinkList {
    public final static int COUNT=100000;
    public static void main(String[] args) {

        // ArrayList插入
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS");
        Long start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList插入開始時間:" + sdf.format(start));

        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            arrayList.add(i);
        }

        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList插入結束時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("ArrayList插入" + (end - start) + "毫秒");


        // LinkedList插入
        start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList插入開始時間:" + sdf.format(start));
        LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            linkedList.add(i);
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList插入結束時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("LinkedList插入結束時間" + (end - start) + "毫秒");
     }
}

輸出如下:
兩者寫入的性能相差不大!

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2、插入數據

在原有增加的數據上,在index:100的位置上再插入10萬條數據。

public class ArrayListAndLinkList {
    public final static int COUNT=100000;
    public static void main(String[] args) {

        // ArrayList插入
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS");
        Long start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList插入開始時間:" + sdf.format(start));

        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            arrayList.add(i);
        }
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            arrayList.add(100,i);
        }

        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList插入結束時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("ArrayList插入" + (end - start) + "毫秒");


        // LinkedList插入
        start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList插入開始時間:" + sdf.format(start));
        LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            linkedList.add(i);
        }
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            linkedList.add(100,i);
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList插入結束時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("LinkedList插入結束時間" + (end - start) + "毫秒");
     }
}

輸出如下:
ArrayList的性能明顯比LinkedList的性能差了很多。

看下原因:
ArrayList的插入源碼:

  public void add(int index, E element) {
        rangeCheckForAdd(index);

        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                         size - index);
        elementData[index] = element;
        size++;
    }

ArrayList的插入原理:在index位置上插入后,在index後續的數據上需要做逐一複製。

LinkedList的插入源碼:

public void add(int index, E element) {
        checkPositionIndex(index);

        if (index == size)
            linkLast(element);
        else
            linkBefore(element, node(index));
 }
 ...
  void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
        // assert succ != null;
        final Node<E> pred = succ.prev;
        final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
        succ.prev = newNode;
        if (pred == null)
            first = newNode;
        else
            pred.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }

LinkedList的插入原理:在原來相互鏈接的兩個節點(Node)斷開,把新的結點插入到這兩個節點中間,根本不存在複製這個過程。

3、遍曆數據

在增加和插入的基礎上,利用get方法進行遍歷。

public class ArrayListAndLinkList {
    public final static int COUNT=100000;
    public static void main(String[] args) {

        // ArrayList插入
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS");
        Long start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList插入開始時間:" + sdf.format(start));

        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            arrayList.add(i);
        }
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            arrayList.add(100,i);
        }

        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList插入結束時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("ArrayList插入" + (end - start) + "毫秒");


        // LinkedList插入
        start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList插入開始時間:" + sdf.format(start));
        LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            linkedList.add(i);
        }
        for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
            linkedList.add(100,i);
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList插入結束時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("LinkedList插入結束時間" + (end - start) + "毫秒");

        // ArrayList遍歷
        start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList遍歷開始時間:" + sdf.format(start));
        for (int i = 0; i < 2*COUNT; i++) {
            arrayList.get(i);
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("ArrayList遍歷開始時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("ArrayList遍歷開始時間" + (end - start) + "毫秒");

        // LinkedList遍歷
        start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList遍歷開始時間:" + sdf.format(start));
        for (int i = 0; i < 2*COUNT; i++) {
            linkedList.get(i);
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList遍歷開始時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("LinkedList遍歷開始時間" + (end - start) + "毫秒");

    }
}

輸出如下:

兩者的差異巨大:
我們看一下LInkedList的get方法:從頭遍歷或從尾部遍歷結點

public E get(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return node(index).item;
    }
 ...
 Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);

        if (index < (size >> 1)) {
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else {
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }
3.1、LinkedList遍歷改進

我們採用迭代器對LinkedList的遍歷進行改進:

		...
		// LinkedList遍歷
        start = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList遍歷開始時間:" + sdf.format(start));
        Iterator<Integer> iterator = linkedList.iterator();
        while(iterator.hasNext()){
            iterator.next();
        }
        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("LinkedList遍歷開始時間:" + sdf.format(end));
        System.out.println("LinkedList遍歷開始時間" + (end - start) + "毫秒");

再看下結果:
兩者的遍歷性能接近。

總結

  • List使用首選ArrayList。對於個別插入刪除非常多的可以使用LinkedList。
  • LinkedList,遍歷建議使用Iterator迭代器,尤其是數據量較大時LinkedList避免使用get遍歷。

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0L 155馬力/2。4L 186馬力+CVT。CR-V絕對算是國內SUV的先驅了,當時CR-V瘋狂加價的時候,途觀和翼虎還不知道在那裡玩呢。CR-V憑藉著非常不錯的口碑,一直熱銷到現在。推薦理由和凱美瑞一樣,也是一款非常省心的車子,經常可以看到十多年的CR-V依然在“服役”。

小編身邊不少30來歲的朋友諮詢我換車事宜,一般到了這個時候,工作都已經穩定了,也有了一定的積蓄,對於買車這個事情,很多時候都是想着要一步到位。

因為畢竟只是普通家庭,沒有那麼多的錢花在買車上面,所以想買一台更加綜合的車子。也就是一步到位,可以多開幾年。這時候小編一般都會推薦下面幾款車型,無論面子、做工、空間、實用性都足夠了。

廣汽豐田-凱美瑞

18.48-32.98萬

凱美瑞的車身尺寸為4850*1825*1480mm、4850*1825*1505mm,軸距為2775mm。凱美瑞車長在同級別出於中等水平,但是軸距處於中等偏下的水平。不過,因為日系車善於車內空間設計,所以就算凱美瑞的軸距不大,但是車內空間卻比較可觀。

凱美瑞的動力系統為2.0L 167馬力/2.5L 184馬力+6擋手自一體,混動車型為2.5L 160馬力+E-CVT無級變速。如果僅僅是家用,每年也跑不了多少公里的,不是特別推薦混動車型。當然如果是環保主義者或者行駛里程較多,混動車型還是比較划算的。

主推的還是2.0L車型,相對於混動車型和2.5L車型來說價格足夠便宜,動力也可以滿足日常使用。既然是要求一步到位,肯定質量要達到一定的標準,凱美瑞的質量不用我說大家也都明白吧。省心,省錢,耐用,這是推薦凱美瑞的主要理由。

東風本田-本田CR-V

17.98-24.98萬

CR-V的車身尺寸為4585*1820*1685mm,軸距為2620mm,由於CR-V的造型比較飽滿,所以看起來比較大,同時這樣的造型極大的保證了車內的空間。不過這也經常被人吐槽CR-V後面跟“駝背”一樣,太難看,雖然備受吐槽,但是每次看到CR-V的銷量之後,

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東本就又找到了極大的自自信。

CR-V的動力系統為2.0L 155馬力/2.4L 186馬力+CVT。CR-V絕對算是國內SUV的先驅了,當時CR-V瘋狂加價的時候,途觀和翼虎還不知道在那裡玩呢。CR-V憑藉著非常不錯的口碑,一直熱銷到現在。推薦理由和凱美瑞一樣,也是一款非常省心的車子,經常可以看到十多年的CR-V依然在“服役”。

據說第五代也就是新CR-V快要來了,車頭採用本田最新的設計風格,車子也會加長,取消了現款備受爭議的“駝背”尾部造型,有可能搭載1.5T發動機,現款的2.0L發動機可能會淘汰。

一汽-大眾-邁騰

18.99-31.69萬

邁騰的車身尺寸為4866*1832*1464mm,軸距為2871mm,無論是車身尺寸還是軸距在同級別中都處於優勢地位。新一代的邁騰確實可以驚艷來形容,因為是換代車型,所以從內到外邁騰都發生了巨大的變化。

邁騰的動力系統為1.4T 150馬力/1.8T 180馬力/2.0T 220馬力+7擋雙離合,

與凱美瑞和CR-V的居家風格不同的是,邁騰無論是外觀還是內飾,看起來都比較正式,屬於偏商務領域的。當然內在有着更大的不同,邁騰屬於典型的德系車,所以很注重操控和底盤,更多的強調駕駛。所以邁騰開起來會感到底盤很穩,這種感覺是日系車給不了你的。

不推薦1.4T車型,性價比不高,主推1.8T和2.0T車型,可能有很多消費者覺得雙離合不靠譜,但是大眾在被雙離合“坑了”這麼久之後,顯然已經進步很多了,無論是燒機油還是雙離合問題已經改善很多了。可這樣以說,普通民用車裡面的雙離合,大眾做的很好。

總結:凱美瑞和CR-V屬於相同類型的車子,用起來非常的省心,沒有什麼駕駛樂趣但是至少開着挺舒服,而且可靠的質量會讓你沒有換車的打算。邁騰價格稍貴,因為大眾“車標”更值錢,同時邁騰的安全配置也非常全面,造型更偏向商務,同時也有着不錯的舒適性,所以商用家用兩不誤。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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現在買思域是不是傻 加2萬直接買雅閣到底誰更值?_包裝設計

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雅閣的2775mm軸距在其他競爭對手之中並沒有太多的優勢,但幸好雅閣在人機工程學上做得比較優秀,加上舒適的座椅還是令人滿意的,作為中型車雅閣在腿部空間必然會大于思域,但最為明顯的是後排做三人的時候雅閣必然要比思域優秀太多。

前言

在如今很多年輕人都能有着一份工資不低的工作,所以能有着一定的積蓄,對於汽車也是會有着一定的追求。17萬,是他們普遍想要的購車價位,他們是要用這17萬買家庭的第一輛汽車,這輛車可能就是從他工作不久一直到結婚生子,所以一輛合適的轎車是非常重要的,但應該選擇最近大紅大紫的本田思域高配呢?還是選擇同是本田的雅閣低配呢?這應該會是困擾這些年輕人很久的事情。

外觀:思域動感,雅閣儒雅

本田思域有着緊湊型轎車中最為帥氣的外觀,溜背的造型令人過目難忘,加上動感的線條讓人覺得這是一輛小鋼炮的感覺。做為高配的思域,還使用了LED大燈,滿滿的科技感,但據用戶反饋,這款LED大燈在亮度上並不會比氙氣大燈亮多少,反而是因為光線分散被人稱為“白內障”。

雅閣的設計稱不上是動感,但是儒雅的氣質也是令人陶醉,在氣質上更適合一些沉穩的人,而且更大的車身尺寸讓雅閣有着更為大氣的感覺,而且比例也非常協調好看。2.0L車型並不會配備LED大燈,但是有着透鏡也是相當的不錯,在視覺體驗並不會給人廉價的感覺。

內飾:思域運動,雅閣典雅

內飾方面思域也是表達出自己更為年輕的特性,不對稱的儀錶台設計、紅色的一鍵啟動按鈕都表示出自己的叛逆特性。在儲物空間上下面還有一个中空的儲物格可以放置手機,加上檔把前後的空間,便利程度很高。

尺寸較大的四幅式方向盤表明雅閣自己的中型車屬性,沉穩才是適合它的駕駛風格。鋼琴漆以及鍍鉻運用適當,整體給人檔次感要高很多,不過就是容易成為“指紋收集器”,而且更容易刮花。

空間對比:雅閣壓倒性優勝

本田思域在緊湊型轎車有着較大的空間優勢,2700mm的軸距帶來了比較優秀的後排腿部空間,而因為偷空設計使得後排頭部空間也沒有想象的小,

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依然是屬於充裕的水平。

雅閣的2775mm軸距在其他競爭對手之中並沒有太多的優勢,但幸好雅閣在人機工程學上做得比較優秀,加上舒適的座椅還是令人滿意的,作為中型車雅閣在腿部空間必然會大于思域,但最為明顯的是後排做三人的時候雅閣必然要比思域優秀太多。

性能對比:思域毫無疑問獲勝

動力方面,本田思域使用的是一款最大功率130千瓦的渦輪增壓發動機,搭配起CVT變速箱,實測百公里加速時間不到8s,綜合油耗為8L,成績相當優秀。只是發動機噪音不小加上思域一般的隔音水平,在車內能明顯聽到發動機的嘶吼。

本田雅閣在低配上使用是一款2.0L自然吸氣發動機,最大功率為114千瓦,動力只能說是處於自然吸氣發動機的正常水平,油耗方面則是9L,對於該級別車型來說算的上是優秀的表現。相對於思域的“暴躁”,雅閣這副發動機沉穩很多,雖然輸出不突出但是非常線性,加上較好的隔音,質感上要比思域好上不止一個層次。

價格對比:思域加價嚴重,雅閣優惠較大

配置上思域處於高配有着很大的優勢,一鍵啟動、無鑰匙進入、電動天窗、电子駐車、自動空調以及LED大燈都使得本田思域在合資緊湊型轎車有着一定的優勢。15.59萬的售價並不低,總的來說的性價比還是比較高,但這必須建立在不加價的前提下,若是加價3000-10000的話性價比就只能說是比較一般。

作為本田雅閣的次低配車型,它在配置上並不是那麼的寒磣,4安全氣囊、上坡輔助、电子駐車等配置都能滿足我們日常的使用需要,雖然官方指導價為17.98萬,但是市場基本有着兩萬左右的優惠幅度,在實際上售價甚至要比思域還要低。15萬能買到一輛有着夠用配置的中型車,這款本田雅閣無疑是性價比最高的。

綜合而言,其實本田雅閣也是一個有着超強競爭力的產品,而且更為實用而且沉穩,對於準備購車成家立室、對空間有着一定要求的用戶,筆者是更為建議選擇本田雅閣。本田思域動力油耗表現優秀,但實際底盤表現依然是一輛家用車水準,想要將其當做小鋼炮的話必定會失望,對於一輛家用車來說它的價格又未免太高。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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Apple Watch 幫助國外一位男子發現自己有七個血塊,還好有即時治療

一直以來 Apple Watch 不時就會傳出救人一命的新聞,像我們曾報導過的大學生車禍受困車內、發現有敗血症等等,而最近又有國外一名男子,因為 Apple Watch 的心跳速度警示而送醫檢查,結果發現到自己有 7 個血塊,連醫生都說還好他有即時就醫,要不然後果真的不堪設想。

Apple Watch 幫助國外一位男子發現自己有七個血塊

根據外媒 wrdw 的報導,一名熱愛攝影的 43 歲 Keith Simpson 有著美滿家庭,一個妻子與兩個十幾歲的小孩,他表示使用 Apple Watch 最主要是希望變得更健康,因為它會鼓勵我出外走走,不僅能鍛鍊身體,還可以拍喜歡的照片。

不過在去年 11 月的某一天,他感到身體有一點不適,當他轉向妻子時,完全不用說話,她就能知道我的臉變紅,隨後低頭看 Apple Watch,發現到自己的心跳速度低於正常水平,跳動的非常慢,因此就趕快使用家裡的血壓計與打電話給醫生求助,醫生建議立即尋求醫療救助。

Keith Simpson 也說到:「到醫院給醫生檢查之後,他們發現到我有 7 個血塊,不是 1 個,經過一番治療之後,終於把這些血塊清除,醫生也說如果沒有趕緊就醫,那狀況可能會跟現在完全不同」。

為此 Keith Simpson 甚至還發送感謝電子郵件給 Tim Cook,並分享 Apple Watch 是如何挽救他的生命:

這次幫助 Keith Simpson 的心跳速度警示其實很多智慧型穿戴裝置都能做到,雖然不是醫療器材,但在這種緊急時刻,還是能提供一點幫助、線索。

今年預計登場的新款 Apple Watch Series 7,目前也有一些傳聞,有可能會加入血糖監測或血壓監測。

資料來源:wrdw

Apple Watch Series 6 開箱使用體驗:為全家人而來的新世代智慧錶

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