无线键盘 有线鼠标 电竞键盘

本文分享了作者在笔记本电脑键盘损坏后,选购便携、兼容性强的无线键盘和鼠标的经历。评测了包括樱桃轴RKRoyal紧凑键盘、MicrosoftUSB转发键盘、Logitec键盘以及罗技102鼠标在内的多种产品,对比了它们在手感、重量、便携性和兼容性方面的表现。

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无线键盘

最优

笔记本电脑键盘快坏了,F时不时打不出。 选键盘考虑便携、适配电脑和手机。 买了3种,最后 蓝牙 樱桃轴 快速多配 有背光 有线无线两用 的RK Royal紧凑键盘胜出。
选了茶轴,比黑轴稍重,总算有点段落感。 机械键还是费力一些,手指得到锻炼,有些酸,但是得到清晰手感,值得!出差如果要写代码我也带。
唯一不满是 “?” "/"打字要结合Fn键。 因为他和箭头复用了。

办公室用

Microsoft USB 转发的轻便且有触摸板, 完美胜出。 可惜手机不能用。我常用来控制网络分析仪或者PXI仪器,临时用起来特别方便。

Logitec

这个红点奖产品太重。只能偶尔在家里连上手机打打微信。 就看在有个槽放手机的份上没有退货。

鼠标

我不是职业电竞玩家,看了网上鼠标文章,找不到原文了。个人体会,第一定位准,移动速度方便可调,尤其用了2500和4000高分辨率大屏,我喜欢3000左右的速度,这个和光头型号有关。 第二要轻,越轻约不伤手,有的青年装各种附件,我不喜欢。 第三线软,不给你额外摩擦力,特别发毛。
符合这些,又在200以内,只找到 罗技 102。
职业玩家可以在bing.com查职业电竞用什么鼠标,有60%-70%用同款。
祝你家中有矿。

电竞键盘

这个帖子讲解详细,挺有营养,但是针对电竞略有不足
https://dotesports.com/hardware/news/best-keyboards-competitive-gaming-4559

csgopedia.com帖子介绍很好,但是有个暴力video,所以不引用了。 简单说来,以前冠军常用Corsair Gaming K70 Lux, 现在流行HyperX Alloy FPS,雷蛇、SteelSeries、罗技都很好。 大多用樱桃轴,价格大几百到1千多。 国内电商平台都有,正品冒牌自重。
我用了上面讲的茶轴无线键盘,在办公室的亚百元键盘就感到粘滞了。 OK果断出手RK樱桃红轴87键有线键盘。 办公室桌面小,笔记本在左前,G102在右,104键放中间就挤到鼠标了,87键应该很好。茶轴用多了手指有些酸,改红轴行程短力度轻。
各色轴参数比较应该遍地都是,找不到可见RK淘宝旗舰店键盘详情。

在这里插入图片描述

<think>嗯,用户现在问的是“结构化数据是否可以模糊匹配”。之前我给他介绍了嵌入检索和结构化查询的区别,其中结构化查询是基于精准匹配的。用户可能现在想了解在结构化数据的情况下,是否也能进行模糊匹配,而不仅仅是精确查询。 首先,我需要确认用户的问题意图。结构化数据通常是指存储在数据库或表格中的有固定格式的数据,比如错误码和对应的解决方案,或者产品参数表。用户可能在使用结构化数据时遇到了需要模糊匹配的情况,比如部分信息不完整或存在拼写错误,这时候精确匹配无法找到结果,他们想知道是否有办法在这种情况下仍然查询到数据。 接下来,我需要解释结构化数据本身是支持模糊匹配的,但需要特定的方法。传统上,结构化查询确实依赖于精确的关键词或字段匹配,比如SQL中的等于操作符。不过,用户可能不知道数据库本身也提供了一些模糊匹配的功能,比如使用LIKE操作符进行部分匹配,或者更高级的正则表达式。此外,可能需要结合其他技术,比如文本相似度算法或引入向量搜索到结构化数据中,来实现更灵活的查询。 另外,用户可能在实际应用中遇到了结构化数据查询不够灵活的问题,例如用户输入的关键词有错别字,或者他们想根据部分信息查找记录。这时候,仅仅依赖精确匹配是不够的,需要结合模糊匹配的技术来提升系统的鲁棒性和用户体验。 还需要举例说明,比如在数据库中使用LIKE进行模糊查询,或者使用Levenshtein距离计算字符串的相似度,或者将结构化数据与非结构化数据结合,先进行模糊检索再精准查询。这些例子可以帮助用户理解不同的应用场景和解决方案。 同时,要区分结构化数据本身的特点,即字段明确、格式固定,但通过一些技术手段可以在查询时实现模糊匹配。这可能涉及到在数据库设计时加入冗余字段用于模糊搜索,或者使用外部工具进行处理。 最后,需要总结结构化数据模糊匹配的适用场景和限制,帮助用户根据实际需求选择合适的方法。比如,对于需要高精度的查询,精确匹配仍然是最佳选择,而在需要灵活性的情况下,可以结合模糊匹配技术。</think>好的!结构化数据**可以进行模糊匹配**,但需要结合特定方法。下面通过**定义解释、常见方法、实际案例**和**适用场景**详细说明: --- ### **一、结构化数据 vs. 模糊匹配的定义** 1. **结构化数据**: - **特征**:字段固定、格式规范(如数据库表格、Excel中的参数表)。 - **示例**: | 产品ID | 名称 | 价格 | 颜色 | |--------|------------|------|--------| | 001 | 无线鼠标 | 199 | 黑色 | | 002 | 机械键盘 | 599 | 白色 | 2. **模糊匹配**: - **目标**:允许**不精确但相似**的查询(例如输入“无綫鼠标”也能匹配“无线鼠标”)。 --- ### **二、结构化数据如何实现模糊匹配?** #### **方法1:基于字符串相似度的模糊查询** - **适用场景**:字段值存在拼写错误、简繁体差异、同音词等。 - **技术实现**: - **SQL的`LIKE`语句**: ```sql SELECT * FROM products WHERE 名称 LIKE '%鼠标%'; -- 匹配“无线鼠标”“有线鼠标” ``` - **正则表达式**: ```sql SELECT * FROM products WHERE 名称 REGEXP '^无线'; -- 匹配以“无线”开头的名称 ``` - **编辑距离算法(Levenshtein Distance)**: - 计算两个字符串的差异步数(如“鼠标”与“鼠標”编辑距离=1)。 - **示例工具**:PostgreSQL的`pg_trgm`模块、Python的`fuzzywuzzy`库。 #### **方法2:字段值的模糊标准化** - **适用场景**:字段值需归一化(如“颜色”字段含“黑色”“黑”“深黑”)。 - **步骤**: 1. 建立标准化词典(如“黑”映射到“黑色”)。 2. 查询时先将输入词转换为标准值,再精准匹配。 - **示例**: ```sql -- 用户输入“深黑”,映射为“黑色”后查询 SELECT * FROM products WHERE 颜色 = '黑色'; ``` #### **方法3:结合外部工具的混合搜索** - **适用场景**:需同时支持精准匹配和语义模糊匹配。 - **技术实现**: 1. **向量化字段内容**:将结构化字段(如“产品描述”)转为向量。 2. **向量相似度搜索**:用向量数据库(如Milvus)查找相似条目。 - **示例**: - 用户搜索“适合游戏键盘”,向量模型可能匹配到“机械键盘版)”。 --- ### **三、实际案例** #### **案例1:商产品搜索** - **需求**:用户搜索“苹果手机壳”,需匹配“iPhone手机保护套”。 - **方案**: - 结构化字段:产品名称、分类、标签。 - 模糊匹配方法: 1. 用`LIKE`匹配“%手机%壳%”。 2. 通过同义词表将“苹果”映射到“iPhone”。 #### **案例2:医疗诊断编码** - **数据结构**: | 疾病编码 | 疾病名称 | |----------|----------------| | J45.901 | 慢性阻塞性肺病 | | I10 | 原发性高血压 | - **模糊匹配需求**:用户输入“慢阻肺”需匹配“慢性阻塞性肺病”。 - **方案**: - 建立同义词表:慢阻肺 → 慢性阻塞性肺病。 - 查询时自动替换关键词后精准匹配。 --- ### **四、适用场景与局限性** | **场景** | **推荐方法** | **局限性** | |---|----------------------------|----------------------------| | 轻微拼写错误/同音词 | 字符串相似度算法 | 计算量大,需索引优化 | | 字段值归一化需求 | 标准化词典映射 | 需人工维护词典 | | 跨字段语义模糊匹配 | 向量化+混合搜索 | 依赖额外向量数据库 | --- ### **五、总结** - **可以模糊匹配**:结构化数据通过字符串处理、同义词映射、向量化等方法实现模糊匹配。 - **关键权衡**: - **精度** vs. **灵活性**:越模糊的匹配,可能返回越多无关结果。 - **性能**:模糊查询通常比精准查询更耗资源。 - **实用建议**: 1. 对高频模糊需求字段(如商品名称)预计算标准化值或向量。 2. 优先精准匹配,若无结果再触发模糊匹配。 如果有具体场景,可以进一步探讨技术选型! 🚀
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