mysql语句中使用like后面的%（百分号）的问题_MySQL
问题：mysql语句中使用like后面的%（百分号） 是不是越多执行效率越慢！
总用时：0.0489秒 0.0691 0.0485 0.0467
SELECT `goods_name`, `goods_img`, `sku_id`, `import` FROM `goods` WHERE `goods_name` LIKE '%iPhone%iPod%' AND `stime` < 1413877244 AND `etime` > 1413877244 ORDER BY `flag` DESC
SELECT `goods_name`, `goods_img`, `sku_id`, `import` FROM `goods` WHERE `goods_name` LIKE '%iPhone%' AND `goods_name` LIKE '%iPod%' AND `stime` < 1413877367 AND `etime` > 1413877367 ORDER BY `flag` DESC
总用时：0.0458秒 0.0441秒 0.0449秒
SELECT `goods_name`, `goods_img`, `sku_id`, `import` FROM `goods` WHERE `goods_name` LIKE '%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%iPhone%iPod%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%' AND `stime` < 1413877997 AND `etime` > 1413877997 ORDER BY `flag` DESC
以上是我测试的结果。个人可根据自己的实际需求去选择写法！建议是最好选择第二种！
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Comment résoudre le problème selon lequel jQuery ne peut pas obtenir la valeur de l'élément de formulaire
Feb 19, 2024 pm 02:01 PM
Pour résoudre le problème selon lequel jQuery.val() ne peut pas être utilisé, des exemples de code spécifiques sont requis. Pour les développeurs front-end, l'utilisation de jQuery est l'une des opérations courantes. Parmi eux, utiliser la méthode .val() pour obtenir ou définir la valeur d'un élément de formulaire est une opération très courante. Cependant, dans certains cas précis, le problème de ne pas pouvoir utiliser la méthode .val() peut se poser. Cet article présentera quelques situations et solutions courantes, et fournira des exemples de code spécifiques. Description du problème Lorsque vous utilisez jQuery pour développer des pages frontales, vous rencontrerez parfois
Problèmes d'évaluation de l'effet de clustering dans les algorithmes de clustering
Oct 10, 2023 pm 01:12 PM
Le problème d'évaluation de l'effet de clustering dans l'algorithme de clustering nécessite des exemples de code spécifiques. Le clustering est une méthode d'apprentissage non supervisée qui regroupe des échantillons similaires dans une seule catégorie en regroupant les données. Dans les algorithmes de clustering, la manière d’évaluer l’effet du clustering est une question importante. Cet article présentera plusieurs indicateurs d'évaluation de l'effet de clustering couramment utilisés et donnera des exemples de code correspondants. 1. Indice d'évaluation de l'effet de clustering Coefficient Silhouette Le coefficient Silhouette évalue l'effet de clustering en calculant la proximité de l'échantillon et le degré de séparation des autres clusters.
Apprenez à diagnostiquer les problèmes courants de l'iPhone
Dec 03, 2023 am 08:15 AM
Connu pour ses performances puissantes et ses fonctionnalités polyvalentes, l’iPhone n’est pas à l’abri de contretemps ou de difficultés techniques occasionnelles, un trait commun aux appareils électroniques complexes. Rencontrer des problèmes avec votre iPhone peut être frustrant, mais aucune alarme n'est généralement nécessaire. Dans ce guide complet, nous visons à démystifier certains des défis les plus fréquemment rencontrés associés à l’utilisation de l’iPhone. Notre approche étape par étape est conçue pour vous aider à résoudre ces problèmes courants, en vous proposant des solutions pratiques et des conseils de dépannage pour remettre votre équipement en parfait état de fonctionnement. Que vous soyez confronté à un problème ou à un problème plus complexe, cet article peut vous aider à les résoudre efficacement. Conseils de dépannage généraux Avant de passer aux étapes de dépannage spécifiques, voici quelques conseils utiles
Le problème de la capacité de généralisation des modèles d'apprentissage automatique
Oct 08, 2023 am 10:46 AM
La capacité de généralisation des modèles d'apprentissage automatique nécessite des exemples de code spécifiques. Avec le développement et l'application de l'apprentissage automatique de plus en plus répandus, les gens accordent de plus en plus d'attention à la capacité de généralisation des modèles d'apprentissage automatique. La capacité de généralisation fait référence à la capacité de prédiction d'un modèle d'apprentissage automatique sur des données non étiquetées et peut également être comprise comme l'adaptabilité du modèle dans le monde réel. Un bon modèle d’apprentissage automatique doit avoir une grande capacité de généralisation et être capable de faire des prédictions précises sur de nouvelles données. Cependant, dans les applications pratiques, nous rencontrons souvent des modèles qui fonctionnent bien sur l'ensemble d'entraînement, mais qui échouent sur l'ensemble de test ou sur des modèles réels.
Problème d'acquisition d'étiquettes dans l'apprentissage faiblement supervisé
Oct 08, 2023 am 09:18 AM
Le problème d'acquisition d'étiquettes dans l'apprentissage faiblement supervisé nécessite des exemples de code spécifiques Introduction : L'apprentissage faiblement supervisé est une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des étiquettes faibles pour la formation. Différent de l’apprentissage supervisé traditionnel, l’apprentissage faiblement supervisé n’a besoin que d’utiliser moins d’étiquettes pour former le modèle, plutôt que chaque échantillon doit avoir une étiquette précise. Cependant, dans l’apprentissage faiblement supervisé, la manière d’obtenir avec précision des informations utiles à partir d’étiquettes faibles est une question clé. Cet article présentera le problème d'acquisition d'étiquettes dans l'apprentissage faiblement supervisé et donnera des exemples de code spécifiques. Introduction au problème d’acquisition de labels en apprentissage faiblement supervisé :
Problèmes de conception de récompense dans l'apprentissage par renforcement
Oct 08, 2023 pm 01:09 PM
Le problème de la conception des récompenses dans l'apprentissage par renforcement nécessite des exemples de code spécifiques. L'apprentissage par renforcement est une méthode d'apprentissage automatique dont l'objectif est d'apprendre à prendre des mesures qui maximisent les récompenses cumulatives grâce à l'interaction avec l'environnement. Dans l’apprentissage par renforcement, la récompense joue un rôle crucial. Elle constitue un signal dans le processus d’apprentissage de l’agent et sert à guider son comportement. Cependant, la conception des récompenses est un problème difficile, et une conception raisonnable des récompenses peut grandement affecter les performances des algorithmes d’apprentissage par renforcement. Dans l’apprentissage par renforcement, les récompenses peuvent être considérées comme l’agent contre l’environnement.
Quelles sont les questions de l'examen Rulong 8 Wine Master ?
Feb 02, 2024 am 10:18 AM
Quelles sont les questions impliquées dans l’examen Yulong 8 Wine Master ? Quelle est la réponse correspondante ? Comment réussir l’examen rapidement ? De nombreuses questions doivent trouver une réponse dans les activités de l'examen Master of Wine, et nous pouvons nous référer aux réponses pour les résoudre. Ces questions impliquent toutes la connaissance du vin. Si vous avez besoin d’une référence, jetons un œil à l’analyse détaillée des réponses aux questions de l’examen Yakuza 8 Wine Master ! Explication détaillée des réponses aux questions de l'examen Rulong 8 Wine Master 1. Questions sur le « vin ». Il s'agit d'une liqueur distillée produite par une distillerie créée par la famille royale. Elle est brassée à partir du sucre de canne à sucre cultivé en grande quantité à Hawaï. Quel est le nom de ce vin ? Réponse : Rhum 2. Question sur le « vin ». La photo montre une boisson à base de ginseng sec et de vermouth sec. Il se caractérise par l'ajout d'olives et est connu sous le nom de « cockney ».
Problèmes de maîtrise de la parole dans la technologie de synthèse vocale
Oct 09, 2023 pm 12:00 PM
Problèmes de maîtrise de la parole et exemples de codes dans la technologie de synthèse vocale Introduction : La technologie de synthèse vocale est une tâche complexe impliquant le traitement du signal vocal, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. L’un des problèmes de fluidité de la parole concerne la question de savoir si la parole synthétique générée semble naturelle, fluide et cohérente. Cet article abordera le problème de maîtrise de la parole dans la technologie de synthèse vocale et fournira des exemples de code pour aider les lecteurs à mieux comprendre ce problème et sa solution. 1. Causes des problèmes de fluidité de la parole : Les problèmes de fluidité de la parole peuvent être causés par les facteurs suivants :
