MySQL使用LIKE索引是否失效的验证
1、简单的示例展示
在MySQL中,LIKE查询可以通过一些方法来使得LIKE查询能够使用索引。以下是一些可以使用的方法:
-
使用前导通配符(%),但确保它紧跟着一个固定的字符。
-
避免使用后置通配符(%),只在查询的末尾使用。
-
使用COLLATE来控制字符串比较的行为,使得查询能够使用索引。
下面是一个简单的例子,演示如何使用LIKE查询并且使索引有效
-- 假设我们有一个表 users,有一个索引在 name 字段上
CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255)
);-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON users(name);-- 使用 LIKE 查询,并且利用索引进行查询的例子
-- 使用前导通配符,确保它紧跟着一个固定的字符
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'A%'; -- 使用索引-- 避免使用后置通配符
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%A'; -- 不使用索引-- 使用 COLLATE 来确保比较符合特定的语言或字符集规则
SELECT * FROM users WHERE name COLLATE utf8mb4_unicode_ci LIKE '%A%'; -- 使用索引
在实际应用中,你需要根据你的数据库表结构、查询模式和数据分布来决定是否可以使用LIKE查询并且使索引有效。如果LIKE查询不能使用索引,可以考虑使用全文搜索功能或者其他查询优化技巧。
2、实验演示是否能正确使用索引
2.1、表及数据准备
准备两张表 t_departments 和 t_deptlist
(root@192.168.80.85)[superdb]> desc t_departments;
+-----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| DEPARTMENT_ID | int | NO | PRI | NULL | |
| DEPARTMENT_NAME | varchar(30) | YES | | NULL | |
| MANAGER_ID | int | YES | | NULL | |
| LOCATION_ID | int | YES | MUL | NULL | |
+-----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)(root@192.168.80.85)[superdb]> create table t_deptlist as select DEPARTMENT_ID,DEPARTMENT_NAME from t_departments;
Query OK, 29 rows affected (0.09 sec)
Records: 29 Duplicates: 0 Warnings: 0(root@192.168.80.85)[superdb]> desc t_deptlist;
+-----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| DEPARTMENT_ID | int | NO | | NULL | |
| DEPARTMENT_NAME | varchar(30) | YES | | NULL | |
+-----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)(root@192.168.80.85)[superdb]> alter table t_deptlist add constraint pk_t_deptlist_id primary key(DEPARTMENT_ID);
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0(root@192.168.80.85)[superdb]> create index idx_t_deptlist_department_name on t_deptlist(department_name);
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0(root@192.168.80.85)[superdb]> show index from t_departments;
+---------------+------------+-----------------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+---------------+------------+-----------------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| t_departments | 0 | PRIMARY | 1 | DEPARTMENT_ID | A | 29 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| t_departments | 1 | idx_t_department_name | 1 | DEPARTMENT_NAME | A | 29 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
+---------------+------------+-----------------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)(root@192.168.80.85)[superdb]> show index from t_deptlist;
+------------+------------+--------------------------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+------------+------------+--------------------------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| t_deptlist | 0 | PRIMARY | 1 | DEPARTMENT_ID | A | 29 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| t_deptlist | 1 | idx_t_deptlist_department_name | 1 | DEPARTMENT_NAME | A | 29 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
+------------+------------+--------------------------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
表t_departments有多个字段列,其中DEPARTMENT_ID是主键,DEPARTMENT_NAME是索引字段,其它是非索引字段列
表t_deptlist有两个字段,其中DEPARTMENT_ID是主键,DEPARTMENT_NAME是索引字段
2.2、 执行 where DEPARTMENT_NAME LIKE ‘Sales’
(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_departments where DEPARTMENT_NAME LIKE 'Sales';
+----+-------------+---------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | t_departments | NULL | range | idx_t_department_name | idx_t_department_name | 123 | NULL | 1 | 100.00 | Using index condition |
+----+-------------+---------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_deptlist where DEPARTMENT_NAME LIKE 'Sales';
+----+-------------+------------+------------+-------+--------------------------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+-------+--------------------------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_deptlist | NULL | range | idx_t_deptlist_department_name | idx_t_deptlist_department_name | 123 | NULL | 1 | 100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+------------+------------+-------+--------------------------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
执行计划查看,发现选择扫描二级索引index_name,表t_departments有多个字段列的行计划中的 Extra=Using index condition 使用了索引下推功能。MySQL5.6 之后,增加一个索引下推功能,可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,在存储引擎层直接过滤掉不满足条件的记录后再返回给 MySQL Server 层,减少回表次数,从而提升了性能。
2.3、 执行 where DEPARTMENT_NAME LIKE ‘Sa%’
(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_departments where DEPARTMENT_NAME LIKE 'Sa%';
+----+-------------+---------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+-------------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+-------------+------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | t_departments | NULL | range | idx_t_department_name | idx_t_department_name | 123 | NULL | 1 | 100.00 | Using index condition |
+----+-------------+---------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_deptlist where DEPARTMENT_NAME LIKE 'Sa%';
+----+-------------+------------+------------+-------+--------------------------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+-------+--------------------------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_deptlist | NULL | range | idx_t_deptlist_department_name | idx_t_deptlist_department_name | 123 | NULL | 1 | 100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+------------+------------+-------+--------------------------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
执行计划查看,发现选择扫描二级索引index_name
2.4、 执行 where DEPARTMENT_NAME LIKE ‘%ale%’
(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_departments where DEPARTMENT_NAME LIKE '%ale%';
+----+-------------+---------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_departments | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 29 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+---------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_deptlist where DEPARTMENT_NAME LIKE '%ale%';
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_deptlist | NULL | index | NULL | idx_t_deptlist_department_name | 123 | NULL | 29 | 11.11 | Using where; Using index |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
表t_departments有多个字段列的执行计划的结果 type= ALL,代表了全表扫描。
表t_deptlist 有两个字段列的执行计划的结果中,可以看到 key=idx_t_deptlist_department_name ,也就是说用上了二级索引,而且从 Extra 里的 Using index 说明用上了覆盖索引。
2.5、 执行 where DEPARTMENT_NAME LIKE ‘%ale’
(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_departments where DEPARTMENT_NAME LIKE '%ale';
+----+-------------+---------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_departments | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 29 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+---------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)(root@192.168.80.85)[superdb]> explain select * from t_deptlist where DEPARTMENT_NAME LIKE '%ale';
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_deptlist | NULL | index | NULL | idx_t_deptlist_department_name | 123 | NULL | 29 | 11.11 | Using where; Using index |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+--------------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
表t_departments有多个字段列的执行计划的结果 type= ALL,代表了全表扫描。
表t_deptlist 有两个字段列的执行计划的结果中,可以看到 key=idx_t_deptlist_department_name ,也就是说用上了二级索引,而且从 Extra 里的 Using index 说明用上了覆盖索引。
和上一个LIKE ‘%ale%’ 一样的结果。
3、为什么表t_deptlist where department_name LIKE ‘%ale’ 和 LIKE '%ale%'用上了二级索引
首先,这张表的字段没有「非索引」字段,所以 SELECT * 相当于 SELECT DEPARTMENT_ID,DEPARTMENT_NAME,这个查询的数据都在二级索引的 B+ 树,因为二级索引idx_t_deptlist_department_name 的 B+ 树的叶子节点包含「索引值+主键值」,所以查二级索引的 B+ 树就能查到全部结果了,这个就是覆盖索引。
从执行计划里的 type 是 index,这代表着是通过全扫描二级索引的 B+ 树的方式查询到数据的,也就是遍历了整颗索引树。
而 LIKE 'Sales’和LIKE 'Sa%'查询语句的执行计划中 type 是 range,表示对索引列DEPARTMENT_NAME进行范围查询,也就是利用了索引树的有序性的特点,通过查询比较的方式,快速定位到了数据行。
所以,type=range 的查询效率会比 type=index 的高一些。
4、为什么选择全扫描二级索引树,而不扫描聚簇索引树呢?
因为表t_deptlist 二级索引idx_t_deptlist_department_name 的记录是「索引列+主键值」,而聚簇索引记录的东西会更多,比如聚簇索引中的叶子节点则记录了主键值、事务 id、用于事务和 MVCC 的回滚指针以及所有的非索引列。
再加上表t_deptlist 只有两个字段列,DEPARTMENT_ID是主键,DEPARTMENT_NAME是索引字段,因此 SELECT * 相当于 SELECT DEPARTMENT_ID,DEPARTMENT_NAME 不用执行回表操作。
所以, MySQL 优化器认为直接遍历二级索引树要比遍历聚簇索引树的成本要小的多,因此 MySQL 优化器选择了「全扫描二级索引树」的方式查询数据。
5、数据表t_departments 多了非索引字段,执行同样的查询语句,为什么是全表扫描呢?
多了其他非索引字段后,select * from t_departments where DEPARTMENT_NAME LIKE ‘%ale’ OR DEPARTMENT_NAME LIKE ‘%ale%’ ; 要查询的数据就不能只在二级索引树里找了,得需要回表操作找到主键值才能完成查询的工作,再加上是左模糊匹配,无法利用索引树的有序性来快速定位数据,所以得在二级索引树逐一遍历,获取主键值后,再到聚簇索引树检索到对应的数据行,这样执行成本就会高了。
所以,优化器认为上面这样的查询过程的成本实在太高了,所以直接选择全表扫描的方式来查询数据。
如果数据库表中的字段只有主键+二级索引,那么即使使用了左模糊匹配或左右模糊匹配,也不会走全表扫描(type=all),而是走全扫描二级索引树(type=index)。
相关文章:
MySQL使用LIKE索引是否失效的验证
1、简单的示例展示 在MySQL中,LIKE查询可以通过一些方法来使得LIKE查询能够使用索引。以下是一些可以使用的方法: 使用前导通配符(%),但确保它紧跟着一个固定的字符。 避免使用后置通配符(%)&…...
封装日历uniapp,只显示年月不显示日
默认展示最新日期 子组件 <template><view class"date-picker"><picker mode"date" fields"month" change"onDateChange" :value"selectedDate"><view class"picker">{{ selectedDate…...
golang线程池ants-实现架构
1、总体架构 ants协程池,在使用上有多种方式(使用方式参考这篇文章:golang线程池ants-四种使用方法),但是在实现的核心就一个,如下架构图: 总的来说,就是三个数据结构: Pool、WorkerStack、goW…...
Mysql面试合集
概念 是一个开源的关系型数据库。 数据库事务及其特性 事务:是一系列的数据库操作,是数据库应用的基本逻辑单位。 事务特性: (1)原子性:即不可分割性,事务要么全部被执行,要么就…...
Android Gradle 开发与应用 (五): 构建变体与自定义任务
目录 1. 概述 2. 构建变体 2.1 构建变体的概念 2.2 构建类型 2.3 产品风味 2.4 构建变体的使用 3. 自定义任务 3.1 自定义任务的概念 3.2 创建自定义任务 3.3 配置任务依赖 3.4 任务类型 3.5 动态任务 3.6 自定义任务执行顺序 4. 案例 4.1 多渠道打包 4.2 自动…...
Django学习第六天
启动项目命令 python manage.py runserver 取消模态框功能 js实现列表数据删除 第二种实现思路 使用jquery修改模态框标题 编辑页面拿到数据库数据显示默认数据功能实现 想要去数据库中获取数据时:对象/字典 三种不同的数据类型 使用Ajax传入数据实现表单编辑&…...
docker部署mycat,连接上面一篇的一主二从mysql
一、docker下载mycat镜像 查看安装结果 这个名称太长,在安装容器时不方便操作,设置标签为mycat docker tag longhronshens/mycat-docker mycat 二、安装容器 先安装一个,主要目的是获得配置文件 docker run -it -d --name mycat -p 8066:…...
VUE2拖拽组件:vue-draggable-resizable-gorkys
vue-draggable-resizable-gorkys组件基于vue-draggable-resizable进行二次开发, 用于可调整大小和可拖动元素的组件并支持冲突检测、元素吸附、元素对齐、辅助线 安装: npm install --save vue-draggable-resizable-gorkys 全局引用: import Vue from vue import vdr fro…...
容器:stack
以下是关于stack容器的一些总结: stack容器比较简单,主要包括: 1、构造函数:stack [staName] 2、添加、删除元素: push() 、pop() 3、获取栈顶元素:top() 4、获取栈的大小:size() 5、判断栈是否为空&#x…...
跨平台Ribbon UI组件QtitanRibbon全新发布v6.7.0——支持Qt 6.6.3
没有Microsoft在其办公解决方案中提供的界面,就无法想象现代应用程序,这个概念称为Ribbon UI,目前它是使应用程序与时俱进的主要属性。QtitanRibbon是一款遵循Microsoft Ribbon UI Paradigm for Qt技术的Ribbon UI组件,QtitanRibb…...
(6) 深入探索Python-Pandas库的核心数据结构:DataFrame全面解析
目录 前言1. DataFrame 简介2. DataFrame的特点3. DataFrame的创建3.1 使用字典创建DataFrame3.2 使用列表的列表(或元组)创建DataFrame3.3 使用NumPy数组创建DataFrame3.4 使用Series构成的字典创建DataFrame3.5 使用字典构成的字典创建DataFrame 4. 从…...
在 Azure 云中开始使用适用于 Ubuntu 的 Grafana
介绍 Grafana 是一款开源工具,可用于可视化和分析数据。它特别适合跟踪计算机系统的运行情况。在构建微服务或其他类型的应用程序时,您可能需要分析日志数据、轻松可视化数据或设置特殊警报以接收有关系统中发生的某些事件的通知。 这就是为什么你可能…...
1.Python学习笔记
一、环境配置 1.Python解释器 把程序员用编程语言编写的程序,翻译成计算机可以执行的机器语言 安装: 双击Python3.7.0-选择自定义安装【Customize installation】-勾选配置环境变量 如果没有勾选配置环境变量,输入python就会提示找不到命令…...
中英双语介绍百老汇著名歌剧:《猫》(Cats)和《剧院魅影》(The Phantom of the Opera)
中文版 百老汇著名歌剧 百老汇(Broadway)是世界著名的剧院区,位于美国纽约市曼哈顿。这里汇集了许多著名的音乐剧和歌剧,吸引了全球各地的观众。以下是两部百老汇的经典音乐剧:《猫》和《剧院魅影》的详细介绍。 1.…...
RpcChannel的调用过程
目录 1. RPC调用方(caller)的调用(消费)过程 2.在caller下创建文件:calluserservice.cc 3.在src的include下创建文件:mprpcchannel.h 4.在src下创建mprpcchannel.cc 1. RPC调用方(caller)的调用(消费)过…...
东芝TB6560AHQ/AFG步进电机驱动IC:解锁卓越的电机控制性能
作为一名工程师,一直在寻找可靠且高效的组件来应用于你的项目中。东芝的TB6560AHQ/AFG步进电机驱动IC能够提供精准且多功能的电机控制,完全符合现代应用的高要求,保证高性能和易用性。在这篇文章中,我们将探讨TB6560AHQ/AFG的主要…...
免杀笔记 ----> DLL注入
这段时间我们暂时没什么事情干的话我们就继续更新我们的免杀笔记力!!! :今天我们讲DLL注入 目录 1.DLL注入 2.直接加载DLL? 3.远程线程注入 获取Handle 远程申请内存空间 将我们的CS的DLL加载入内存 创建远程线…...
奇迹MU 骷髅战士在哪
BOSS分布图介绍 我为大家带来各地区怪物分布图。在游戏前期,很多玩家可能会不知道该去哪里寻找怪物,也不知道哪些怪物值得打。如果选择了太强的怪物,弱小的玩家可能会无法抵御攻击。如果选择了低等级的boss,收益可能并不理想。所…...
leetcode力扣_贪心思想
455.分发饼干(easy-自己想得出来并写好) 假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i,都有一个胃口值 g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺…...
Vue中Class数据绑定
Class数据绑定 数据绑定的一个常见需求场景是操作CSS class列表,因为class是attribute(属性),我们可以和其他attribute一样使用v-bind 将它们和动态的字符串绑定。但是,在处理比较复杂的绑定时,通过拼接生…...
CentOS 7下‘Development Tools’和‘开发工具’组有区别吗?实测告诉你答案
CentOS 7下‘Development Tools’与‘开发工具’的隐藏关联:技术细节全解析在Linux系统管理中,yum的软件包组功能一直是个既实用又充满谜团的领域。特别是当系统语言环境与软件包元数据语言不一致时,开发者们常常会遇到一个有趣的现象&#x…...
用数字逻辑门复刻柏林钟:从二进制编码到硬件实现
1. 项目概述:用数字电路复刻“柏林钟”作为一个在柏林长大的孩子,我从小就对库达姆大街上的那座“柏林钟”着迷。它不像传统时钟那样用指针或数字告诉你时间,而是通过几排不同颜色的发光方块,以一种近乎艺术的方式呈现时间。这种独…...
BetterJoy完整配置指南:5分钟让Switch手柄在PC上完美运行
BetterJoy完整配置指南:5分钟让Switch手柄在PC上完美运行 【免费下载链接】BetterJoy Allows the Nintendo Switch Pro Controller, Joycons and SNES controller to be used with CEMU, Citra, Dolphin, Yuzu and as generic XInput 项目地址: https://gitcode.c…...
从入门到实践:EEG公开数据集分类与应用场景全解析
1. EEG公开数据集入门指南刚接触脑电信号分析的研究者,常常会被一个问题困扰:"我应该从哪里获取可靠的EEG数据?"作为一个在这个领域摸爬滚打多年的研究者,我完全理解这种困惑。记得我第一次接触EEG研究时,光…...
VMware ESXi 9.1.0.0集成NVME+网卡驱动版发布|新特性+驱动集成+部署升级+FAQ全指南
一、ESXi 9.1.0.0 正式版核心新特性 VMware ESXi 9.1.0.0(2026 年 5 月发布)是 vSphere 9.1 核心组件,聚焦硬件兼容扩展、性能跃升、安全加固、运维简化四大方向,重点强化 NVMe 存储与网卡生态适配,以下为关键更新&am…...
OpenIPC开源固件:5分钟解锁网络摄像头的终极控制权
OpenIPC开源固件:5分钟解锁网络摄像头的终极控制权 【免费下载链接】firmware Alternative IP Camera firmware from an open community 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fir/firmware 还在为网络摄像头的封闭系统而烦恼吗?想要完全掌控…...
全球无障碍宣传日:iOS 26 辅助功能大升级,这些实用小功能你用过吗?
辅助功能发展与升级很多人对辅助功能的印象还停留在 "小白点",但随着 iPhone 进入全面屏时代,它逐渐变得陌生。实际上,Apple 每年都会为其增添功能,方便身体有障人士使用 iPhone。而且,这些功能不仅惠及有障…...
为什么你的DeepSeek微调loss震荡不止?(Meta/DeepSeek联合团队未公开的梯度裁剪+LoRA初始化双校准协议)
更多请点击: https://codechina.net 第一章:DeepSeek微调loss震荡的根本归因剖析 DeepSeek系列模型在微调过程中频繁出现loss剧烈震荡现象,其本质并非单一因素所致,而是数据、优化器、梯度动态与模型结构四者耦合失稳的系统性表现…...
OmenSuperHub:基于WMI BIOS控制的高性能笔记本硬件管理方案
OmenSuperHub:基于WMI BIOS控制的高性能笔记本硬件管理方案 【免费下载链接】OmenSuperHub Control Omen laptop performance, fan speeds, and keyboard lighting, and unlock power limits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmenSuperHub 在惠…...
Claude端到端测试设计终极清单:覆盖17类非功能需求(含延迟敏感度分级、幻觉熔断阈值、多轮对话状态持久化验证)
更多请点击: https://kaifayun.com 第一章:Claude端到端测试设计的演进逻辑与核心范式 Claude端到端测试并非静态产物,而是随模型能力边界拓展、交互场景复杂化及可靠性要求升级而持续演化的工程实践。其演进逻辑根植于三个关键张力…...
