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產能尚未滿載 特斯拉要到 2020 年才可能獲利

特斯拉執行長 Elon Musk 在世界汽車業大會 (Automotive News World Congress) 中表示,以目前狀況看來,特斯拉的電動車在 2020 年前都無法開始獲利。   根據華爾街日報報導,特斯拉的 Model 3 電動車在現有會計原則下,至少要等到 2020 年產能滿載時才能正式轉盈。Model 3 是特斯拉功能性較少的電動車,一台可能售價約介於 3 萬到 4 萬美元之間,比起其他 Model S 系列一台動輒超過 10 萬美元來說相對便宜,Model 3 預計在 2017 年推出。特斯拉的股價盤後下跌 7%,來到 189.95 美元。   對於電動車的發展,Musk 也要求其他汽車公司盡速推出自家電動車。特斯拉目前電動車銷售量約為 35,000 台,預計到 2025 年可賣出數百萬台。

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python高級-閉包-裝飾器

閉包內容:

  1. 匿名函數:能夠完成簡單的功能,傳遞這個函數的引用,只有功能

  2. 普通函數:能夠完成複雜的功能,傳遞這個函數的引用,只有功能

  3. 閉包:能夠完成較為複雜的功能,傳遞這個閉包中的函數以及數據,因此傳遞是功能+數據

  4. 對象:能夠完成最複雜的功能,傳遞很多數據+很多功能,因此傳遞的是數據+功能

———————————————————

  1. 對全局函數進行修改:在函數當中加global,在閉包中外邊中的變量加nonlocal

  2. 閉包定義:有兩個函數嵌套使用,裏面的函數可以使用外面函數所傳輸的參數,最後可傳遞的是裏面函數的結構與數據(個人理解)。

  3. 最後閉包可以在python中引申出裝飾器 ———————————————————

 1 def closure():
 2     # 在函數內部再定義一個函數,
 3     # 並且這個函數用到了外邊函數的變量,那麼將這個函數以及用到的一些變量稱之為閉包
 4     def closure_in(x):
 5         print('---------我是打不死的%s--------' %x)
 6     return closure_in
 7  8 x = closure()
 9 x('小強')
10 11 print('*'*20)
12 # -----加餐---------
13 def closure_1(a,b,c):
14     def closure_on(x):
15         print('-----%s加餐-------' %b)
16         print(a*x + c)
17     return closure_on
18 19 demo = closure_1(2,'小強',3) #傳closure_1函數
20 demo(4) #傳clsure_on函數
21 22 #注:函數不加括號,調用的是函數本身【function】;函數加括號,調用的是函數的return結果。

 

裝飾器內容:

代碼要遵守‘開放封閉’原則;對已經寫好的函數遵守封閉,對功能擴展遵守開放;

 1 # 裝飾器的作用:為了對原來的代碼上進行擴展
 2 def decoration(func):
 3     def call_func():
 4         print('-------正在裝飾 -------' )
 5         func()
 6     return call_func
 7  8 #@decoration     #--->demo_new = decoration(demo)
 9 def demo():
10    print('demo----')
11 12 demo_new = decoration(demo)
13 demo_new()

 

使用裝飾器來測試一個函數的運行時:

 1 import time
 2 def set_func(func):
 3     def call_func():
 4         start_time = time.time()
 5         func()
 6         stop_func = time.time()
 7         print(‘alltimes is %f’ %(stop_func-start_fun))
 8     return call_func
 9 @set_func
10 def test1():
11     print(‘——-test1———’)    
12 test1()
13 14 #等價於:
15 @set_func==test1 = set_func(test1)
16

 

1. 沒有參數,沒有返回值的函數進行裝飾:
 1 def set_func(func):
 2     def call_func():
 3         print(‘———test2——-’)
 4         print(‘———-test3——’)
 5         func()
 6     return call_func
 7     
 8 @set_func
 9 def test1():
10     print(‘——test1——-   ’)

 

2. 對有參數無返回值的函數進行裝飾:
 1 def set_func(func):
 2     def call_func(a):  #
 3         print(‘———test2——-’)
 4         print(‘———-test3——’)
 5         func(a) #
 6     return call_func
 7     
 8 @set_func
 9 def test1(num):
10     print(‘——test1——- %d    ’ %num)
11 12 test1(100) —->call_func(100)
13 test1(200)——>call_func(200)

 

復現裝飾器原理:

————————————————————————-

只要遇到@函數 裝飾器(這句話),在程序中就已經執行了!!
3. 不定長參數的函數裝飾:
 1 def set_func(func):
 2     def call_func(*args,**kwargs):  #
 3         print(‘———test2——-’)
 4         print(‘———-test3——’)
 5         func(*args,**kwargs) #(拆包)將元祖拆開,每個進行傳輸;
 6         #func(args,kwargs)—>不行,相當於傳遞了兩個參數:一個元祖,一個字典。
 7     return call_func
 8     
 9 @set_func
10 def test1(num,*args,**kwargs):
11     print(‘——test1——- %d    ’ %num)
12     print(‘——test1——-   ’ , args)
13     print(‘——test1——- ’ ,kwargs )
14     
15 test1(100)  
16 test1(100,200)
17 test1(100,200,300,mm=100)

注意:*args保存不定長參數,以元祖保存,**kwargs保存字典形式(mm=…)

4.對應的返回值參數進行裝飾、通用裝飾器:
 1 #通用裝飾器
 2 def set_func(func):
 3     print(“開始進行裝飾———-”)
 4     def call_func(*args,**kwargs):  #
 5         print(‘———test2——-’)
 6         print(‘———-test3——’)
 7         return func(*args,**kwargs) #(拆包)將元祖拆開,每個進行傳輸;如果沒有return ret返回none。
 8         #func(args,kwargs)—>不行,相當於傳遞了兩個參數:一個元祖,一個字典。
 9     return call_func
10     
11 @set_func
12 def test1(num,*args,**kwargs):
13     print(‘——test1——- %d    ’ %num)
14     print(‘——test1——-   ’ , args)
15     print(‘——test1——- ’ ,kwargs )
16     return ‘ok’    #—-返回給上面的func(),然後return func—ret
17     
18 ret = test1(100)
19

 

5. 多個裝飾器對同一個函數進行裝飾:
 1 def add_qx(func):
 2     print(“——開始進行裝飾權限1———-”)
 3     def call_func(*args,**kwargs):  #
 4         print(‘這是權限驗證1’)
 5         return func(*args,**kwargs)
 6     return call_func
 7     
 8  9 def add_xx(func):
10     print(“——開始進行裝飾xx功能———-”)
11     def call_func(*args,**kwargs):  #
12         print(‘這是xx權限驗證’)
13         return func(*args,**kwargs)
14     return call_func
15     
16 @add_qx
17 @add_xx
18 def test1():
19     print(‘——test1——-’) 
20 21 test1()
22

 

首先執行第一個,但是第一個裝飾器下面不是函數(裝飾器原則:下面必須是函數,否則不執行),所以第一個函數先等待,等第二個裝飾器執行后形成函數在交給第一個裝飾器;所以運行結果是:

  1. 開始進行裝飾xx的功能,

  2. 開始進行裝飾權限1,

  3. 這是權限驗證1,

  4. 這是xx權限驗證,

  5. ——-test1——-,

——————裝飾器練習—————- 輸出格式:<td><h1>haha</h1></td>

 1 def set_func_1(func):
 2     def call_func():
 3         return ‘<h1>’ + func() + ’</h1> 4     return call_func
 5     
 6  7 def set_func_2(func):
 8     def call_func():
 9         return ‘<td>’ + func() + ’</td>10     return call_func
11     
12 @set_func_1()
13 @set_func_2()
14 def get_str():
15     return ‘haha’
16     
17 print(get_str()) 

18 最後執行的效果: <h1><td>haha</td></h1>
6. 用類對函數進行裝飾(了解):
 1 class Test(object):
 2     def __init__(self,func):
 3         self.func = fun
 4         
 5     def __call__(self):
 6         print(‘這裡是裝飾器的功能。。。。’)
 7         return self.func()
 8         
 9 @Test
10 def get_str():
11     return ‘haha’
12     
13 print(get_str())

 

以上就是裝飾器與閉包的全部內容,希望有所收穫,如果有錯誤,希望指出,感謝!!

 

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實時web應用方案——SignalR(.net core)

何為實時

先從理論上解釋一下兩者的區別。

大多數傳統的web應用是這樣的:客戶端發起http請求到服務端,服務端返回對應的結果。像這樣:

 

也就是說,傳統的web應用都是客戶端主動發起請求到服務端。

那麼實時web應用呢?它不需要主動發起請求,服務端可以主動推送信息到客戶端。

舉栗子的話,實時聊天工具、web遊戲等都可以算是實時應用。

什麼是SignalR

如果想做一個實時應用,最好用web socket。很早以前我也寫過web socket的實現方式,但不夠全面,這裏再補上一篇。

來說說signalR,它是一款開源的實時框架,可以使用三種方式實現通信(long polling、server sent events、web socket)。它很好的整合了底層技術,讓我們可以不用關注底層技術實現而把精力聚焦在業務實現上。一個完整的signalR包括客戶端和服務端,服務端支持net core/net framework,還支持大部分客戶端,比如瀏覽器和桌面應用。

回落機制

為了兼容不同瀏覽器(客戶端)和服務端,signalR採用了回落機制,使得它可以根據情況協商使用不同的底層傳輸方式。假如瀏覽器不支持web socket,就自動降級使用sse,再不行就long polling。當然,也可以禁用這種機制,指定其中一種。

三種通信方式

long polling(長輪詢)

長輪詢是客戶端發起請求到服務端,服務器有數據就會直接返回。如果沒有數據就保持連接並且等待,一直到有新的數據返回。如果請求保持到一段時間仍然沒有返回,這時候就會超時,然後客戶端再次發起請求。

這種方式優點就是簡單,缺點就是資源消耗太多,基本是不考慮的。

server sent events(sse)

如果使用了sse,服務器就擁有了向客戶端推送的能力,這些信息和流信息差不多,期間會保持連接。

這種方式優點還是簡單,也支持自動重連,綜合來講比long polling好用。缺點也很明顯,不支持舊的瀏覽器不說,還只能發送本文信息,而且瀏覽器對sse還有連接數量的限制(6個)。

web socket

web socket允許客戶端和服務端同時向對方發送消息(也就是雙工通信),而且不限制信息類型。雖然瀏覽器同樣有連接數量限制(可能是50個),但比sse強得多。理論上最優先使用。

進入正題

開始之前,還需要了解RPC和Hub的概念。

RPC:全程Remote Procedure Call,字面意思遠程服務調用,可以像調用本地方法一樣調用遠程服務。前端可以調用後端方法,後端也可以調用前端方法。

Hub:基於RPC,接受從客戶端發過來的消息,也同時負責把服務端的消息發送給客戶端。客戶端可以調用Hub裏面的方法,服務端可以通過Hub調用客戶端裏面的方法。

好了,概念已經理解清楚了,接下來上代碼。

在項目里新增Hub類:

using Microsoft.AspNetCore.SignalR;
using System.Threading.Tasks;

namespace SignalRDemo.Server
{
    public class SignalRHub : Hub
    {
        /// <summary>
        /// 客戶連接成功時觸發
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        public override async Task OnConnectedAsync()
        {
            var cid = Context.ConnectionId;

            //根據id獲取指定客戶端
            var client = Clients.Client(cid);

            //向指定用戶發送消息
            await client.SendAsync("Self", cid);

            //像所有用戶發送消息
            await Clients.All.SendAsync("AddMsg", $"{cid}加入了聊天室");
        }
    }
}

為了讓外部可以訪問,我們還需要一個控制器。在控制器里聲明隨便建一個:

using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.AspNetCore.SignalR;
using SignalRDemo.Server;
using System.Threading.Tasks;

namespace SignalRDemo.Controllers
{
    public class HomeController : Controller
    {
        private readonly IHubContext<SignalRHub> _countHub;

        public HomeController(IHubContext<SignalRHub> countHub)
        {
            _countHub = countHub;
        }

        /// <summary>
        /// 發送信息
        /// </summary>
        /// <param name="msg"></param>
        /// <param name="id"></param>
        /// <returns></returns>
        public async Task Send(string msg, string id)
        {
            await _countHub.Clients.All.SendAsync("AddMsg", $"{id}:{msg}");
        }
    }
}

再然後進入StartUp設置端點:

endpoints.MapHub<SignalRHub>("/hub");

完成以後,配置signalr客戶端:

setupConn = () => {
    conn = new signalR.HubConnectionBuilder()
        .withUrl("/hub")
        .build();

    conn.on("AddMsg", (obj) => {
        $('#msgPanel').append(`<p>${obj}</p>`);
    });

    conn.on("Finished", () => {
        conn.stop();
        $('#msgPanel').text('log out!');
    });

    conn.on("Self", (obj) => {
        $('#userId').text(obj);
    });

    conn.start()
        .catch(err => console.log(err));
}

要注意withUrl裏面的路徑就是之前設置好的端點。

運行效果:

 

 

 Hub還支持組操作,比如:

//將用戶添加到A組
await
Groups.AddToGroupAsync(Context.ConnectionId, "GroupA");
//將用戶踢出A組
await Groups.RemoveFromGroupAsync(Context.ConnectionId, "GroupA");
//向A組所有成員廣播消息
await Clients.Group("GroupA").SendAsync("AddMsg", "群組消息");

更多操作請參考官方文檔。

本文演示demo的源碼見git,地址:https://gitee.com/muchengqingxin/SignalRDemo.git

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十、深度優先 && 廣度優先

原文地址

一、什麼是“搜索”算法?

  • 算法是作用於具體數據結構之上的,深度優先搜索算法和廣度優先搜索算法都是基於“圖”這種數據結構的。
  • 因為圖這種數據結構的表達能力很強,大部分涉及搜索的場景都可以抽象成“圖”。
  • 圖上的搜索算法,最直接的理解就是,在圖中找出從一個頂點出發,到另一個頂點的路徑。
  • 具體方法有很多,兩種最簡單、最“暴力”的方法為深度優先、廣度優先搜索,還有A、 IDA等啟髮式搜索算法。
  • 圖有兩種主要存儲方法,鄰接表和鄰接矩陣。
  • 以無向圖,採用鄰接表存儲為例:
public class Graph {
    // 頂點的個數
    private int v;
    // 每個頂點後面有個鏈表
    private LinkedList<Integer>[] adj;

    public Graph(int v) {
        this.v = v;
        adj = new LinkedList[v];
        for (int i = 0; i < v; i++) {
            adj[i] = new LinkedList<>();
        }
    }

    /**
     * 添加邊
     * @param s 頂點
     * @param t 頂點
     */
    public void addEdge(int s,int t){
        // 無向圖一條邊存兩次(聯想微信好友)
        adj[s].add(t);
        adj[t].add(s);
    }
}

二、廣度優先搜索(BFS)

  • 廣度優先搜索(Breadth-First-Search),簡稱為 BFS。
  • 它是一種“地毯式”層層推進的搜索策略,即先查找離起始頂點最近的,然後是次近的,依次往外搜索

2.1、實現過程

/**
 * 圖的廣度優先搜索,搜索一條從 s 到 t 的路徑。
 * 這樣求得的路徑就是從 s 到 t 的最短路徑。
 *
 * @param s 起始頂點
 * @param t 終止頂點
 */
public void bfs(int s, int t) {
    if (s == t) {
        return;
    }
    // visited 記錄已經被訪問的頂點,避免頂點被重複訪問。如果頂點 q 被訪問,那相應的visited[q]會被設置為true。
    boolean[] visited = new boolean[v];
    visited[s] = true;
    // queue 是一個隊列,用來存儲已經被訪問、但相連的頂點還沒有被訪問的頂點。因為廣度優先搜索是逐層訪問的,只有把第k層的頂點都訪問完成之後,才能訪問第k+1層的頂點。
    // 當訪問到第k層的頂點的時候,需要把第k層的頂點記錄下來,稍後才能通過第k層的頂點來找第k+1層的頂點。
    // 所以,用這個隊列來實現記錄的功能。
    Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
    queue.add(s);
    // prev 用來記錄搜索路徑。當從頂點s開始,廣度優先搜索到頂點t后,prev數組中存儲的就是搜索的路徑。
    // 不過,這個路徑是反向存儲的。prev[w]存儲的是,頂點w是從哪個前驅頂點遍歷過來的。
    // 比如,通過頂點2的鄰接表訪問到頂點3,那prev[3]就等於2。為了正向打印出路徑,需要遞歸地來打印,就是print()函數的實現方式。
    int[] prev = Arrays.stream(new int[v]).map(f -> -1).toArray();

    while (queue.size() != 0) {
        int w = queue.poll();
        LinkedList<Integer> wLinked = adj[w]; // 表示:鄰接表存儲時頂點為w,所對應的鏈表
        for (int i = 0; i < wLinked.size(); ++i) {
            int q = wLinked.get(i);
            // 判斷頂點 q 是否被訪問
            if (!visited[q]) {
                // 未被訪問
                prev[q] = w;
                if (q == t) {
                    print(prev, s, t);
                    return;
                }
                visited[q] = true;
                queue.add(q);
            }
        }
    }
}

// 遞歸打印s->t的路徑
private void print(int[] prev, int s, int t) {
    if (prev[t] != -1 && t != s) {
        print(prev, s, prev[t]);
    }
    System.out.print(t + " ");
}

原理如下:

2.2、複雜度分析

  • 最壞情況下,終止頂點 t 離起始頂點 s 很遠,需要遍歷完整個圖才能找到。
  • 這個時候,每個頂點都要進出一遍隊列,每個邊也都會被訪問一次,所以,廣度優先搜索的時間複雜度是 O(V+E)
  • 其中,V 表示頂點的個數,E 表示邊的個數。
  • 對於一個連通圖來說,也就是說一個圖中的所有頂點都是連通的,E肯定要大於等於 V-1,所以,廣度優先搜索的時間複雜度也可以簡寫為 O(E)。
  • 廣度優先搜索的空間消耗主要在幾個輔助變量 visited 數組、queue 隊列、prev 數組上。
  • 這三個存儲空間的大小都不會超過頂點的個數,所以空間複雜度是 O(V)

三、深度優先搜索(DFS)

  • 深度優先搜索(Depth-First-Search),簡稱DFS。
  • 最直觀的例子就是“走迷宮,假設站在迷宮的某個岔路口,然後想找到出口。
  • 隨意選擇一個岔路口來走,走着走着發現走不通的時候,就回退到上一個岔路口,重新選擇一條路繼續走,直到最終找到出口。這種走法就是一種深度優先搜索策略。
  • 如下圖所示,在圖中應用深度優先搜索,來找某個頂點到另一個頂點的路徑。
  • 搜索的起始頂點是 s,終止頂點是 t,在圖中尋找一條從頂點 s 到頂點 t 的路徑。
  • 用深度遞歸算法,把整個搜索的路徑標記出來了。實線箭頭表示遍歷,虛線箭頭表示回退。
  • 從圖中可以看出,深度優先搜索找出來的路徑,並不是頂點 s 到頂點 t 的最短路徑。

3.1、實現過程

// 全局變量或者類成員變量,標記是否找到終點 t
boolean found = false;

/**
 * 深度優先搜索
 *
 * @param s 起始頂點
 * @param t 終止頂點
 */
public void dfs(int s, int t) {
    found = false;
    // 標記頂點是否被訪問
    boolean[] visited = new boolean[v];
    // prev 用來記錄搜索路徑,prev[w] = a 表示 w 頂點的上一級節點為 a
    int[] prev = Arrays.stream(new int[v])
            .map(f -> -1).toArray();

    recurDfs(s, t, visited, prev);
    print(prev, s, t);
}

private void recurDfs(int w, int t, boolean[] visited, int[] prev) {
    if (found == true) {
        return;
    }
    visited[w] = true;
    if (w == t) {
        found = true;
        return;
    }
    LinkedList<Integer> wLinked = adj[w];
    for (int i = 0; i < wLinked.size(); ++i) {
        int q = wLinked.get(i);
        if (!visited[q]) {
            prev[q] = w;
            recurDfs(q, t, visited, prev);
        }
    }
}

3.2、複雜度分析

  • 深度搜索中每條邊最多會被訪問兩次,一次是遍歷,一次是回退。
  • 所以,深度優先搜索算法的時間複雜度是 O(E), E 表示邊的個數。
  • 深度優先搜索算法的消耗內存主要是 visited、 prev 數組和遞歸調用棧。
  • visited、 prev 數組的大小跟頂點的個數V成正比,遞歸調用棧的最大深度不會超過頂點的個數,所以總的空間複雜度就是 O(V)

四,兩者對比

  • 廣度優先搜索和深度優先搜索是圖上的兩種最常用、最基本的搜索算法,比起其他高級的搜索算法,比如A、 IDA等,要簡單粗暴,沒有什麼優化,所以,也被
    叫作暴力搜索算法。
  • 所以,這兩種搜索算法僅適用於狀態空間不大,也就是說圖不大的搜索。
  • 廣度優先搜索,通俗的理解就是,地毯式層層推進,從起始頂點開始,依次往外遍歷。
  • 廣度優先搜索需要藉助隊列來實現,遍歷得到的路徑就是,起始頂點到終止頂點的最短路徑。
  • 深度優先搜索用的是回溯思想,非常適合用遞歸實現。換種說法,深度優先搜索是藉助棧來實現的。
  • 在執行效率方面,深度優先和廣度優先搜索的時間複雜度都是 O(E),空間複雜度是 O(V)。

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高雄鼓勵換電動機車 最高補助額達 2.3 萬

高雄市機車總數達 201 萬輛,成為都市的污染源之一,為了鼓勵機車族更換電動機車,高雄市政府環保局推動補助政策,換車最高可獲得 2.3 萬元的補助。   高雄市政府環境保護局空噪科長鄭嵐 26 日下午表示,根據交通部機動車輛統計資料,高雄市截至 103 年 12 月底掛牌的使用中機車,總數約 201 萬輛,為鼓勵民眾汰舊換購電動車輛,高雄市環保局持續推動淘汰補助方案,除了經濟部工業局補助純購電動機車,機車族可獲得補助 7,200 元到 10,000 元外,若搭配汰舊二行程機車,再加碼補助至 17,400 元到 23,000 元。   他表示,同時,為了提升友善充電環境,高雄環保局近年來也積極推動充電站架設,除了原有公用及私有充電站,103 年完成社區大樓與電動機車經銷商等 25 座,共有充電站 217 站,讓高雄市騎乘電動車市民處處皆有電可充,建構低碳生活圈。

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中國最大太陽能電動車充電站 於北京CBD首度投用

據報導,位於中國北京CBD地區華茂中心停車場的太陽能電動汽車公共充電站於近日正式建成並投入試運營。這座中國目前最大的電動汽車智慧充電站共有100台充電樁,包括兩座地面太陽能智慧充電站和地下充電站。   該電站太陽能模組轉換效率達22%,裝機容量目前為25kW,投資額約為1300萬元人民幣(下同)。 此充電站收費標準初步定在1.37元人民幣/kWh,其中含有0.57元人民幣的基礎電費。其提供快充和慢充兩種充電服務,慢充最長時間為兩個半小時,快充僅需20分鐘。該充電站不僅可為市場上幾乎所有類型的電動車充電,且車主可通過手機達到預約、支付等充電操作。

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發展電動車 梅克爾盼德國2030年前設百萬充電站

摘錄自2019年11月3日中央通訊社德國報導

德國總理梅克爾4日將與本國汽車工業代表會商,討論如何加速發展低碳排的電池驅動交通工具。她3日透過影片表示,德國在2030年前應設置100萬座電動車充電站。

德國境內目前僅有約2萬座電動車公共充電站。梅克爾指出:「為達此(發展電動車)目的,我們想在2030年前設置100萬座充電站,而產業界將必須加入相關計畫。我們要談的就是這個。」

路透社報導,預定明天在總理府舉行的會議,將是為相關議題舉辦的第二場,涉及儘速採取行動,以期交通運輸產業為德國達成國家碳排減量目標做出貢獻。會議將聚焦於汽油和柴油的替代方案,其中包括氫燃料和電池,以及政府和業界如何分攤給予消費者的補助,以刺激相關產品買氣。

梅克爾表示,政府也將致力於保障就業機會。

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印度南部核電廠曾遭網攻 所幸系統未受影響

摘錄自2019年10月31日中央社報導

曾有印度媒體披露,印度核電公司(The NuclearPower Corporation of India, NCPIL)的古丹庫蘭(Kudankulam)核電廠系統曾於9月遭植入惡意軟體(malware)並受到網路攻擊。印度核電公司31日發表聲明證實,位於印度南部坦米爾那都省(TamilNadu)的古丹庫蘭核電廠曾遭網路攻擊,但聲明也強調,核電廠系統沒有受到影響。

這份聲明也證實,公司的系統被植入惡意軟體,印度電腦緊急應變小組(CERT-In)9月4日發現這種狀況後已通知公司。

聲明說,全案已由印度原子能部(Department ofAtomic Energy)專家進行調查,初步發現受感染的電腦屬於同一用戶,這名用戶的電腦曾與用於管理系統的網絡連結;受感染部份目前與關鍵內部網路隔離,且網路持續被監控中。核電廠系統沒有受到影響。

原能會對此事件也發布新聞稿表示:我國運轉中核能電廠的發電及安全相關電腦數位設備都是獨立的系統,與外界實體隔離,阻絕網路攻擊的機會,並訂有隨身碟資訊設備及門禁管制程序,以避免駭客透過網際網路以外之其他方式入侵。

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民主剛果抗伊波拉鬥士家中遇害 凶手動機不明

摘錄自2019年11月4日中央社報導

法新社報導,剛果民主共和國軍方4日表示說,一名協助傳遞對抗伊波拉(Ebola)疫情資訊的電台主持人,35歲的馬罕巴(Papy Mumbere Mahamba),他的妻子受傷,住家被縱火燒毀他的家。

這起在動盪的伊圖里省(Ituri)魯汶巴鎮(Lwemba)發生的謀殺案,凶手犯案動機不明。

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無人駕駛電動車?傳蘋果正在研發車類產品

  據知情人士透露,蘋果公司早在一年前就成立了汽車研發團隊,目前該團隊共有 100 多名員工,正在研發一款代號為 Titan 的電動車,同時蘋果公司與汽車產業中無人駕駛方面的資深人士互動頻繁,研發方向很有可能是一款無人駕駛的電動車。   蘋果公司對於汽車類產品和服務的研發計劃不僅僅局限在軟體系統,而是以打造整車為目標。在研發方面蘋果並沒有與傳統汽車廠商建立太多聯繫,據知情人士透露蘋果正在與汽車零組件廠商諮詢,主要是電力和車聯網方面的公司,這些諮詢並沒有涉及合作的部分。   蘋果公司已經招募了不少汽車產業的資深人士,包括前 Benz 北美研發中心的總裁 Johann Jungwirth,他在 2014 年 9 月加入蘋果四,此前曾負責 Benz 的自動駕駛、用戶界面設計、產品風格設計等工作。     本文全文授權轉載自《科技新報》─〈〉

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