为什么要使用Redis做缓存？
1、为什么要使用redis做缓存？ 缓存的好处
使用缓存的目的就是提升读写性能。而实际业务场景下，更多的是为了提升读性能，带来更高的并发量。
redis的好处
读取速度快，单机轻松10w+并发。 支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合、哈希等 拥有其他丰富的功能，主从复制、集群、数据持久化等 可以实现其他功能，消息队列、分布式锁等 基于 spring boot + mybatis plus + vue & element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 rbac 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/yunaiv/ruoyi-vue-pro 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 2、为什么redis单线程模型效率也能那么高？ c语言实现，效率高： c语言程序运行时要比其他语言编写的程序快得多，因为它“离底层机器很近” 单线程的优势： 使用了单线程后可以省去多线程的cpu上下文会切换的时间，也不用去考虑锁导致的性能消耗等问题，可维护性高 pipeline： redis主要受限于内存和网络，几乎不会占用太多cpu。利用pipeline操作，减少命令在网络上的传输时间，将多次网络io缩减为一次网络io 存储实现优化： redis的基础数据结构每一种至少有2种及2种以上的实现，在不同的大小或长度下选用适合的数据类型，达到极致的存储效率，从而提高写入和读取速度 基于 spring cloud alibaba + gateway + nacos + rocketmq + vue & element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 rbac 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/yunaiv/yudao-cloud 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 3、redis6.0为什么要引入多线程呢？ 多线程只是针对io线程，执行命令还是单线程。
redis服务器可以处理80,000到100,000qps，对于80%的公司来说，单线程的redis已经足够使用了。但随着越来越复杂的业务场景，有些公司动不动就上亿的交易量，因此需要更大的qps。
所以redis作者在6.0引入了多线程，性能提升至少一倍以上。当然集群方案也可以解决更大qps的问题，但是集群方案还是有一些问题的：
常见集群方案是对数据进行分区并采用多个服务器，但该方案有非常大的缺点，例如要管理的redis服务器太多，维护代价大 某些适用于单个redis服务器的命令不适用于数据分区 数据分区无法解决热点读/写问题；数据倾斜、重新分配变得更加复杂等等 4、redis常见数据结构以及使用场景 字符串（string） 使用场景
计数： 使用redis 作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源 共享session： 使用redis将用户的session进行集中管理，避免在访问分布式服务时session不存在导致重新登录 限速： 短信接口不被频繁访问,例如一分钟不能超过5次 哈希(hash) java里提供了hashmap，redis中也有类似的数据结构，就是哈希类型。但是要注意，哈希类型中的映射关系叫作field-value，注意这里的value是指field对应的值，不是键对应的值。
使用场景
哈希类型比较适宜存放对象类型的数据，我们可以比较下，如果数据库中表记录user为：
id name age
1 test1 18
2 test2 20
使用string类型
set user:1 {id:1,name:test1,age:18}; 优点：简单直观，每个键对应一个值
缺点：键数过多，占用内存多，用户信息过于分散
使用hash类型
hmset user:1 name test1 age 18hmset user:2 name test2 age 20 优点：简单直观，使用合理可减少内存空间消耗
列表（list） 列表( list)类型是用来存储多个有序的字符串，a、b、c、c、b四个元素从左到右组成了一个有序的列表,列表中的每个字符串称为元素(element)，一个列表最多可以存储(2^32-1)个元素(4294967295)。
使用场景
每个用户有属于自己的文章列表，需要分页展示文章列表。 消息队列，redis的lpush+rpop命令组合即可实现阻塞队列。 集合（set） 集合( set）类型也是用来保存多个的字符串元素,但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素,并且集合中的元素是无序的,不能通过索引下标获取元素。
使用场景
集合类型比较典型的使用场景是标签(tag)。例如一个用户可能对娱乐、体育比较感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻比较感兴趣，这些兴趣点就是标签。有了这些数据就可以得到喜欢同一个标签的人，以及用户的共同喜好的标签，这些数据对于用户体验以及增强用户黏度比较重要。
除此之外，集合还可以通过生成随机数进行比如抽奖活动，以及社交图谱等等。
有序集合（zset） 有序集合给每个元素设置一个分数(score)作为排序的依据。提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能，合理的利用有序集合，能帮助我们在实际开发中解决很多问题。
适合场景
有序集合比较典型的使用场景就是排行榜系统。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单的维度可能是多个方面的:按照时间、按照播放数量、按照获得的赞数。
5、pipeline有什么好处，为什么要用 pipeline？ redis客户端执行一条命令分为如下4个部分:1）发送命令2）命令排队3）命令执行4）返回结果。
其中1和4花费的时间称为round trip time (rtt,往返时间)，也就是数据在网络上传输的时间，占用了绝大多的时间。
举个例子：redis的客户端和服务端两地直线距离约为800公里，那么1次rtt时间=800 x2/ ( 300000×2/3 ) =8毫秒，(光在真空中传输速度为每秒30万公里,这里假设光纤为光速的2/3 )。而redis命令真正执行的时间通常在微秒(1000微妙=1毫秒)级别，所以才会有redis性能瓶颈是网络这样的说法。
pipeline（流水线)机制能改善上面这类问题,它能将一组redis命令进行组装，通过一次rtt传输给redis，再将这组redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。
非pipeline和pipeline执行10000次set操作的效果，在执行时间上的比对如下：
差距有100多倍，可以得到如下两个结论:
pipeline减少了网络的开销，执行速度一般比逐条执行要快。 客户端和服务端的网络延时越大，pipeline的效果越明显。 6、redis官方为什么不提供 windows版本？ 目前linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。
7、redis 持久化方式有哪些？以及有什么区别？ redis 提供两种持久化机制 rdb 和 aof 机制
rdb rdb（redis database）持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程。所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。
优点：
只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。 相对于数据集大时，比aof的启动效率更高。 缺点：
数据安全性低。rdb是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候。
aof aof(append only file)持久化:以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行aof文件中的命令达到恢复数据的目的。aof的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是redis持久化的主流方式。
缺点：
aof 文件比 rdb 文件大，且恢复速度慢。 数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。 8、什么是redis事务？原理是什么？ redis 中的事务是一组命令的集合，将一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间。multi 命令代表事务开始，exec命令代表事务结束。它可以保证一次执行多个命令，每个事务是一个单独的隔离操作，事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。
但是要注意redis的事务功能很弱。在事务回滚机制上，redis只能对基本的语法错误进行判断。
如下，当语法命令错误时，会造成整个事务无法执行，事务内的操作都没有执行:
如下，当命令错误时，虽然有异常提示，但是事务执行成功。
9、如何在100个亿url中快速判断某url是否存在？ 传统数据结构hashmap
可以将值映射到 hashmap 的 key，然后可以在 o(1) 的时间复杂度内返回结果，效率极高。
但是 hashmap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，举个例子如果一个1000万个int类型，会占据hashmap多少空间呢？1.2个g。实际上，1000万个int型，只需要40m左右空间，占比3%，1000万个integer，需要161m左右空间，占比13.3%。可见一旦值很多例如上亿的时候，那hashmap 占据的内存大小就变得很可观了。
如果整个网页黑名单系统包含100亿个网页url，在数据库查找是很费时的，并且如果每个url空间为64b，那么需要内存为640gb，一般的服务器很难达到这个需求。
布隆过滤器
1970 年布隆提出了一种布隆过滤器的算法，用来判断一个元素是否在一个集合中。这种算法由一个二进制数组和一个 hash 算法组成。
相比于传统的 list、set、map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。
布隆过滤器广泛应用于网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫网址判重系统等，google 著名的分布式数据库 bigtable 使用了布隆过滤器来查找不存在的行或列，以减少磁盘查找的io次数，google chrome浏览器使用了布隆过滤器加速安全浏览服务。
布隆过滤器的误判问题
通过hash计算在数组上，因为hash冲突实际上可能不在，如下图中的d。 通过hash计算在数组上，因为数组中已存在，不能确定在不在，如下图中的c。 优化方案
增大数组(预估适合值) 增加hash函数，通过两次hash算法，都为1时确定为存在。 10、redis的数据结构组织? 为了实现从键到值的快速访问，redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。所以，我们常说，一个哈希表是由多个哈希桶组成的，每个哈希桶中保存了键值对数据。
哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 o(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。但是当往 redis 中写入大量数据后，哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞，这里的哈希冲突，两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。
redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
11、渐进式rehash是什么？ redis 默认使用了两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多，redis 开始执行 rehash。
给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍 把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中 释放哈希表 1 的空间 在上面的第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 redis 线程阻塞。在redis 开始执行 rehash，redis仍然正常处理客户端请求，但是要加入一个额外的处理：
处理第1个请求时，把哈希表 1中的第1个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中 处理第2个请求时，把哈希表 1中的第2个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中 如此循环，直到把所有的索引位置的数据都拷贝到哈希表 2 中。这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。
曝vivo即将发布首款弹出式全面屏的865旗舰 且延续NEX3瀑布屏方案
教你用PyTorch快速准确地建立神经网络
中新泰合“年产8000吨芯片封装材料生产线建设项目”投产
激光雷达能在哪些场景下发挥优势
mifoi2全能耳机体验 功能很全面很强大
为什么要使用Redis做缓存？
手机充电器焊接机设备的介绍，它的特点是什么
2018年7月份iOS设备性能性能排行榜
华为5G时代也要收专利费，可能参考高通标准
如何利用嵌入式仪器调试SoC？
苹果申请新专利，或将解决OLED屏幕烧屏问题
DIGITIMES：2023年至2028年全球笔记本电脑出货量复合年增长率为3%
vr技术的优势在哪里
满足智能汽车需求的新一代车用处理器出笼
采用机器视觉技术实现导览机器人控制系统总方案及软硬件设计
74HC046/74HCT4046各引脚功能及管脚电压
运动控制系统抗干扰分析
数字控制在工业照明装置中的重要性分析
中国联通：2015年以来宽带下载速率提升8倍 流量资费降幅超95%
教你如何调节显示器
使用缓存的目的就是提升读写性能。而实际业务场景下，更多的是为了提升读性能，带来更高的并发量。
redis的好处
读取速度快，单机轻松10w+并发。 支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合、哈希等 拥有其他丰富的功能，主从复制、集群、数据持久化等 可以实现其他功能，消息队列、分布式锁等 基于 spring boot + mybatis plus + vue & element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 rbac 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/yunaiv/ruoyi-vue-pro 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 2、为什么redis单线程模型效率也能那么高？ c语言实现，效率高： c语言程序运行时要比其他语言编写的程序快得多，因为它“离底层机器很近” 单线程的优势： 使用了单线程后可以省去多线程的cpu上下文会切换的时间，也不用去考虑锁导致的性能消耗等问题，可维护性高 pipeline： redis主要受限于内存和网络，几乎不会占用太多cpu。利用pipeline操作，减少命令在网络上的传输时间，将多次网络io缩减为一次网络io 存储实现优化： redis的基础数据结构每一种至少有2种及2种以上的实现，在不同的大小或长度下选用适合的数据类型，达到极致的存储效率，从而提高写入和读取速度 基于 spring cloud alibaba + gateway + nacos + rocketmq + vue & element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 rbac 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/yunaiv/yudao-cloud 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 3、redis6.0为什么要引入多线程呢？ 多线程只是针对io线程，执行命令还是单线程。
redis服务器可以处理80,000到100,000qps，对于80%的公司来说，单线程的redis已经足够使用了。但随着越来越复杂的业务场景，有些公司动不动就上亿的交易量，因此需要更大的qps。
所以redis作者在6.0引入了多线程，性能提升至少一倍以上。当然集群方案也可以解决更大qps的问题，但是集群方案还是有一些问题的：
常见集群方案是对数据进行分区并采用多个服务器，但该方案有非常大的缺点，例如要管理的redis服务器太多，维护代价大 某些适用于单个redis服务器的命令不适用于数据分区 数据分区无法解决热点读/写问题；数据倾斜、重新分配变得更加复杂等等 4、redis常见数据结构以及使用场景 字符串（string） 使用场景
计数： 使用redis 作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源 共享session： 使用redis将用户的session进行集中管理，避免在访问分布式服务时session不存在导致重新登录 限速： 短信接口不被频繁访问,例如一分钟不能超过5次 哈希(hash) java里提供了hashmap，redis中也有类似的数据结构，就是哈希类型。但是要注意，哈希类型中的映射关系叫作field-value，注意这里的value是指field对应的值，不是键对应的值。
使用场景
哈希类型比较适宜存放对象类型的数据，我们可以比较下，如果数据库中表记录user为：
id name age
1 test1 18
2 test2 20
使用string类型
set user:1 {id:1,name:test1,age:18}; 优点：简单直观，每个键对应一个值
缺点：键数过多，占用内存多，用户信息过于分散
使用hash类型
hmset user:1 name test1 age 18hmset user:2 name test2 age 20 优点：简单直观，使用合理可减少内存空间消耗
列表（list） 列表( list)类型是用来存储多个有序的字符串，a、b、c、c、b四个元素从左到右组成了一个有序的列表,列表中的每个字符串称为元素(element)，一个列表最多可以存储(2^32-1)个元素(4294967295)。
使用场景
每个用户有属于自己的文章列表，需要分页展示文章列表。 消息队列，redis的lpush+rpop命令组合即可实现阻塞队列。 集合（set） 集合( set）类型也是用来保存多个的字符串元素,但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素,并且集合中的元素是无序的,不能通过索引下标获取元素。
使用场景
集合类型比较典型的使用场景是标签(tag)。例如一个用户可能对娱乐、体育比较感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻比较感兴趣，这些兴趣点就是标签。有了这些数据就可以得到喜欢同一个标签的人，以及用户的共同喜好的标签，这些数据对于用户体验以及增强用户黏度比较重要。
除此之外，集合还可以通过生成随机数进行比如抽奖活动，以及社交图谱等等。
有序集合（zset） 有序集合给每个元素设置一个分数(score)作为排序的依据。提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能，合理的利用有序集合，能帮助我们在实际开发中解决很多问题。
适合场景
有序集合比较典型的使用场景就是排行榜系统。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单的维度可能是多个方面的:按照时间、按照播放数量、按照获得的赞数。
5、pipeline有什么好处，为什么要用 pipeline？ redis客户端执行一条命令分为如下4个部分:1）发送命令2）命令排队3）命令执行4）返回结果。
其中1和4花费的时间称为round trip time (rtt,往返时间)，也就是数据在网络上传输的时间，占用了绝大多的时间。
举个例子：redis的客户端和服务端两地直线距离约为800公里，那么1次rtt时间=800 x2/ ( 300000×2/3 ) =8毫秒，(光在真空中传输速度为每秒30万公里,这里假设光纤为光速的2/3 )。而redis命令真正执行的时间通常在微秒(1000微妙=1毫秒)级别，所以才会有redis性能瓶颈是网络这样的说法。
pipeline（流水线)机制能改善上面这类问题,它能将一组redis命令进行组装，通过一次rtt传输给redis，再将这组redis命令的执行结果按顺序返回给客户端。
非pipeline和pipeline执行10000次set操作的效果，在执行时间上的比对如下：
差距有100多倍，可以得到如下两个结论:
pipeline减少了网络的开销，执行速度一般比逐条执行要快。 客户端和服务端的网络延时越大，pipeline的效果越明显。 6、redis官方为什么不提供 windows版本？ 目前linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。
7、redis 持久化方式有哪些？以及有什么区别？ redis 提供两种持久化机制 rdb 和 aof 机制
rdb rdb（redis database）持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程。所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。
优点：
只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。 相对于数据集大时，比aof的启动效率更高。 缺点：
数据安全性低。rdb是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候。
aof aof(append only file)持久化:以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行aof文件中的命令达到恢复数据的目的。aof的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是redis持久化的主流方式。
缺点：
aof 文件比 rdb 文件大，且恢复速度慢。 数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。 8、什么是redis事务？原理是什么？ redis 中的事务是一组命令的集合，将一组需要一起执行的命令放到multi和exec两个命令之间。multi 命令代表事务开始，exec命令代表事务结束。它可以保证一次执行多个命令，每个事务是一个单独的隔离操作，事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。
但是要注意redis的事务功能很弱。在事务回滚机制上，redis只能对基本的语法错误进行判断。
如下，当语法命令错误时，会造成整个事务无法执行，事务内的操作都没有执行:
如下，当命令错误时，虽然有异常提示，但是事务执行成功。
9、如何在100个亿url中快速判断某url是否存在？ 传统数据结构hashmap
可以将值映射到 hashmap 的 key，然后可以在 o(1) 的时间复杂度内返回结果，效率极高。
但是 hashmap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，举个例子如果一个1000万个int类型，会占据hashmap多少空间呢？1.2个g。实际上，1000万个int型，只需要40m左右空间，占比3%，1000万个integer，需要161m左右空间，占比13.3%。可见一旦值很多例如上亿的时候，那hashmap 占据的内存大小就变得很可观了。
如果整个网页黑名单系统包含100亿个网页url，在数据库查找是很费时的，并且如果每个url空间为64b，那么需要内存为640gb，一般的服务器很难达到这个需求。
布隆过滤器
1970 年布隆提出了一种布隆过滤器的算法，用来判断一个元素是否在一个集合中。这种算法由一个二进制数组和一个 hash 算法组成。
相比于传统的 list、set、map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。
布隆过滤器广泛应用于网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫网址判重系统等，google 著名的分布式数据库 bigtable 使用了布隆过滤器来查找不存在的行或列，以减少磁盘查找的io次数，google chrome浏览器使用了布隆过滤器加速安全浏览服务。
布隆过滤器的误判问题
通过hash计算在数组上，因为hash冲突实际上可能不在，如下图中的d。 通过hash计算在数组上，因为数组中已存在，不能确定在不在，如下图中的c。 优化方案
增大数组(预估适合值) 增加hash函数，通过两次hash算法，都为1时确定为存在。 10、redis的数据结构组织? 为了实现从键到值的快速访问，redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。一个哈希表，其实就是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。所以，我们常说，一个哈希表是由多个哈希桶组成的，每个哈希桶中保存了键值对数据。
哈希表的最大好处很明显，就是让我们可以用 o(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。但是当往 redis 中写入大量数据后，哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞，这里的哈希冲突，两个 key 的哈希值和哈希桶计算对应关系时，正好落在了同一个哈希桶中。
redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。
11、渐进式rehash是什么？ redis 默认使用了两个全局哈希表：哈希表 1 和哈希表 2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表 1，此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多，redis 开始执行 rehash。
给哈希表 2 分配更大的空间，例如是当前哈希表 1 大小的两倍 把哈希表 1 中的数据重新映射并拷贝到哈希表 2 中 释放哈希表 1 的空间 在上面的第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 redis 线程阻塞。在redis 开始执行 rehash，redis仍然正常处理客户端请求，但是要加入一个额外的处理：
处理第1个请求时，把哈希表 1中的第1个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中 处理第2个请求时，把哈希表 1中的第2个索引位置上的所有 entries 拷贝到哈希表 2 中 如此循环，直到把所有的索引位置的数据都拷贝到哈希表 2 中。这样就巧妙地把一次性大量拷贝的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了耗时操作，保证了数据的快速访问。
曝vivo即将发布首款弹出式全面屏的865旗舰 且延续NEX3瀑布屏方案
教你用PyTorch快速准确地建立神经网络
中新泰合“年产8000吨芯片封装材料生产线建设项目”投产
激光雷达能在哪些场景下发挥优势
mifoi2全能耳机体验 功能很全面很强大
为什么要使用Redis做缓存？
手机充电器焊接机设备的介绍，它的特点是什么
2018年7月份iOS设备性能性能排行榜
华为5G时代也要收专利费，可能参考高通标准
如何利用嵌入式仪器调试SoC？
苹果申请新专利，或将解决OLED屏幕烧屏问题
DIGITIMES：2023年至2028年全球笔记本电脑出货量复合年增长率为3%
vr技术的优势在哪里
满足智能汽车需求的新一代车用处理器出笼
采用机器视觉技术实现导览机器人控制系统总方案及软硬件设计
74HC046/74HCT4046各引脚功能及管脚电压
运动控制系统抗干扰分析
数字控制在工业照明装置中的重要性分析
中国联通：2015年以来宽带下载速率提升8倍 流量资费降幅超95%
教你如何调节显示器