苹果充值异常怎么回事(苹果充值异常)

苹果手机充电充不进去什么原因？2023最新解决方法！

“最近新买了一部苹果手机，才开心没两天呢，今天突然就发现苹果手机充电充不进了，这是为什么呢？有没有朋友知道呀？”

苹果手机作为目前年轻人比较喜欢的一款手机，也渐渐走进我们的生活。但在使用苹果手机时，我们也许也会遇到各种各样的问题。苹果手机充电充不进去什么原因？今天小编就给大家分析分析，同时给出一些实用的解决方法！

原因1：充电接口脏污

当苹果手机长期使用却未定期清理时，充电接口可能会积累灰尘、污垢和细微物质，从而导致充电插头无法完全插入接口。此时可以这样解决：

关机：确保手机处于关机状态，避免清洁时发生意外；清洁接口：使用塑料或木质小棒轻轻清理充电接口，切勿使用金属工具以免造成损坏；用风吹：用气罐或吹风机将接口吹干，确保没有水分残留。

原因2：充电线或插头损坏

苹果充半天开不了机怎么办？也可能是由于充电线或插头损坏了。这可能是由于我们长时间使用或操作不当导致的，我们可以这样做：

更换充电线：尝试使用全新的官方或认证的苹果充电线，避免使用廉价的非官方充电线；检查插头：检查充电插头是否弯曲、损坏或有异物，确保插头无异常。原因3：软件出现问题

很多时候，我们发现手机显示充电但不增加电量，这可能是由软件故障引起的，比如系统崩溃或者应用程序冲突。我们可以这样做！

重启手机：长按电源键，滑动【滑块关机】，等待片刻后再重新启动手机；更新软件：确保您的手机系统和应用程序都是最新版本，更新可能修复已知的充电问题。

原因4：电池老化

手机无法充电的一个重要原因可能是由于电脑老化了。随着我们使用时间的增加，苹果手机电池的性能会逐渐下降，这就可能导致充电速度变慢或者充不进电。可以这样解决：

查看电池健康：在【设置】中选择【电池】→【电池健康】，了解电池的最大容量和性能状况；更换电池：如电池健康状况较差，建议联系苹果授权维修服务中心更换新电池。原因5：硬件故障

极少数情况下，苹果手机充电问题也可能由硬件故障引起，例如充电芯片损坏。可以联系苹果官方维修中心或者授权维修服务商。

上述小编所指出的5种是比较常见的原因。苹果手机充电充不进去什么原因？可以根据实际情况对照来解决问题哦！希望本文对你有帮助!

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一条SQL引发的“血案”：与SQL优化相关的4个案例

导读：笔者早年间从事了多年开发工作，后因个人兴趣转做数据库。在长期的工作实践中，看到了数据库工作（特别是SQL优化）面临的种种问题。本文通过几个案例探讨一下SQL优化的相关问题。

作者：马立和 高振娇 韩锋

来源：华章科技

案例01 一条SQL引发的“血案”

1. 案例说明

某大型电商公司数据仓库系统，正常情况下每天0～9点会执行大量作业，生成前一天的业务报表，供管理层分析使用。但某天早晨6点开始，监控人员就频繁收到业务报警，大批业务报表突然出现大面积延迟。原本8点前就应跑出的报表，一直持续到10点仍然没有结果。公司领导非常重视，严令在11点前必须解决问题。

DBA紧急介入处理，通过TOP命令查看到某个进程占用了大量资源，杀掉后不久还会再次出现。经与开发人员沟通，这是由于调度机制所致，非正常结束的作业会反复执行。

暂时设置该作业无效，并从脚本中排查可疑SQL。同时对比从线上收集的ASH/AWR报告，最终定位到某条SQL比较可疑。

经与开发人员确认系一新增功能，因上线紧急，只做了简单的功能测试。正是因为这一条SQL，导致整个系统运行缓慢，大量作业受到影响，修改SQL后系统恢复正常。

具体分析

SELECT /*+ INDEX (A1 xxxxx) */ SUM(A2.CRKSL),  SUM(A2.CRKSL*A2.DJ) ...FROM xxxx A2, xxxx A1 WHERE A2.CRKFLAG=xxx AND A2.CDATE>=xxx AND A2.CDATE<xxx;

这是一个很典型的两表关联语句，两张表的数据量都较大。下面来看看执行计划，如图1-1所示。

执行计划触目惊心，优化器评估返回的数据量为3505T条记录，计划返回量127P字节，总成本9890G，返回时间999:59:59。

▲图1-1 执行计划

分析结论

从执行计划中可见，两表关联使用了笛卡儿积的关联方式。我们知道笛卡儿连接是指两表没有任何条件限制的连接查询。一般情况下应尽量避免笛卡儿积，除非某些特殊场合，否则再强大的数据库也无法处理。

这是一个典型的多表关联缺乏连接条件，导致笛卡儿积，引发性能问题的案例。

2. 给我们的启示

从案例本身来讲并没有什么特别之处，不过是开发人员疏忽导致了一条质量很差的SQL。但从更深层次来讲，这个案例可以给我们带来如下启示。

开发人员的一个疏忽造成了严重的后果，原来数据库竟是如此的脆弱。需要对数据库保持“敬畏”之心。电脑不是人脑，它不知道你的需求是什么，只能根据写好的逻辑进行处理。不要去责怪开发人员，谁都会犯错误，关键是如何从制度上保证不再发生类似的问题。

3. 解决之道

1）SQL开发规范

加强对数据库开发人员的培训工作，提高其对数据库的理解能力和SQL开发水平。将部分SQL运行检查的职责前置，在开发阶段就能规避很多问题。要向开发人员灌输SQL优化的思想，在工作中逐步积累，这样才能提高公司整体开发质量，也可以避免很多低级错误。

2）SQL Review制度

对于SQL Review，怎么强调都不过分。从业内来看，很多公司也都在自己的开发流程中纳入了这个环节，甚至列入考评范围，对其重视程度可见一斑。其常见典型做法是利用SQL分析引擎（商用或自研）进行分析或采取半人工的方式进行审核。审核后的结果可作为持续改进的依据。

SQL Review的中间结果可以保留，作为系统上线后的对比分析依据，进而可将SQL的审核、优化、管理等功能集成起来，完成对SQL整个生命周期的管理。

3）限流/资源控制

有些数据库提供了丰富的资源限制功能，可以从多个维度限制会话对资源（CPU、MEMORY、IO）的使用，可避免发生单个会话影响整个数据库的运行状态。

对于一些开源数据库，部分技术实力较强的公司还通过对内核的修改实现了限流功能，控制资源消耗较多的SQL运行数量，从而避免拖慢数据库的整体运行。

案例02 糟糕的结构设计带来的问题

1. 案例说明

这是某公司后台的ERP系统，系统已经上线运行了10多年。随着时间的推移，累积的数据量越来越大。随着公司业务量的不断增加，数据库系统运行缓慢的问题日益凸显。

为提高运行效率，公司计划有针对性地对部分大表进行数据清理。在DBA对某个大表进行清理时出现了问题。这个表本身有数百吉字节，按照指定的清理规则只需要根据主键字段范围（运算符为>=）选择出一定比例（不超过10%）的数据进行清理即可。

但在实际使用中发现，该SQL是全表扫描，执行时间大大超出预期。DBA尝试使用强制指定索引方式清理数据，依然无效，整个SQL语句的执行效率达不到要求。为了避免影响正常业务运行，不得不将此次清理工作放在半夜进行，还需要协调库房等诸多单位进行配合，严重影响正常业务运行。

为了尽量减少对业务的影响，DBA求助笔者帮助协同分析。这套ERP系统是由第三方公司开发的，历史很久远，相关的数据字典等信息都已经找不到了，只能从纯数据库的角度进行分析。这是一个普通表（非分区表），按照主键字段的范围查询一批记录并进行清理。

按照正常理解，执行索引范围扫描应该是效率较高的一种处理方式，但实际情况都是全表扫描。进一步分析发现，该表的主键是没有业务含义的，仅仅是自增长的数据，其来源是一个序列。

但奇怪的是，这个主键字段的类型是变长文本类型，而不是通常的数字类型。当初定义该字段类型的依据，现在已经无从考证，但实验表明正是这个字段的类型“异常”，导致了错误的执行路径。

下面通过一个实验重现这个问题。

1）数据准备

两个表的数据类型相似（只是ID字段类型不同），各插入了320万数据，ID字段范围为1~3200000。

create table t1 as select * from dba_objects where 1=0;alter table t1 add id int primary key;create table t2 as select * from dba_objects where 1=0;alter table t2 add id varchar2(10) primary key;insert into t1 select 'test','test','test',rownum,rownum,'test',sysdate,sysdate,'test','test','','','',rownum from dual connect by rownum<=3200000;insert into t2 select 'test','test','test',rownum,rownum,'test',sysdate,sysdate,'test','test','','','',rownum from dual connect by rownum<=3200000;commit;execdbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'hf',tabname => 't1',cascade =>true,estimate_percent => 100);execdbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'hf',tabname => 't2',cascade =>true,estimate_percent => 100);

2）模拟场景

相关代码如下：

select * from t1 where id>= 3199990;11 rows selected.--------------------------------------------------------------------------------| Id | Operation                | Name       |Rows |Bytes|Cost (%CPU)|  Time    |---------------------------------------------------------------------------------|  0 | SELECT STATEMENT         |            | 11  | 693 |   4  (0) | 00:00:01 ||  1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1         | 11  | 693 |   4  (0) | 00:00:01 ||* 2 | INDEX RANGE SCAN         |SYS_C0025294| 11  |     |   3  (0) | 00:00:01 |---------------------------------------------------------------------------------Statistics----------------------------------------------------------1  recursive calls0  db block gets6  consistent gets0  physical reads

对于普通的采用数值类型的字段，范围查询就是正常的索引范围扫描，执行效率很高。

select * from t2 where id>= '3199990';755565 rows selected.--------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation         | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |--------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT  |      |  2417K|   149M|  8927   (2)| 00:01:48 ||*  1 |  TABLE ACCESS FULL| T2   |  2417K|   149M|  8927   (2)| 00:01:48 |--------------------------------------------------------------------------Statistics----------------------------------------------------------1  recursive calls0  db block gets82568  consistent gets0  physical reads

对于文本类型字段的表，范围查询就是对应的全表扫描，效率较低是显而易见的。

3）分析结论

字符类型在索引中是“乱序”的，这是因为字符类型的排序方式与我们的预期不同。从“select * from t2 where id>= '3199990'”执行返回755 565条记录可见，不是直观上的10条记录。这也是当初在做表设计时，开发人员没有注意的问题。字符类型还导致了聚簇因子很大，原因是插入顺序与排序顺序不同。详细点说，就是按照数字类型插入（1..3200000），按字符类型（'1'...'32000000'）t排序。

select table_name,index_name,leaf_blocks,num_rows,clustering_factorfrom user_indexeswhere table_name in ('T1','T2');TABLE_NAME         INDEX_NAME      LEAF_BLOCKS   NUM_ROWS    CLUSTERING_FACTOR-------------- -------------- ---------------- ---------- ---------------------T1               SYS_C0025294             6275    3200000                 31520T2               SYS_C0025295            13271    3200000                632615在对字符类型使用大于运算符时，会导致优化器认为需要扫描索引大部分数据且聚簇因子很大，最终导致弃用索引扫描而改用全表扫描方式。

4）解决方法

具体的解决方法如下：

select * from t2 where id between '3199990' and '3200000';--------------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation                 | Name         |Rows|Bytes |Cost(%CPU)| Time   |--------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT          |             |   6|  390 |   5 (0)|00:00:01||   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T2           |   6|  390 |   5 (0)|00:00:01||*  2 |   INDEX RANGE SCAN        | SYS_C0025295 |   6|      |   3 (0)|00:00:01|--------------------------------------------------------------------------------Statistics----------------------------------------------------------1  recursive calls0  db block gets13  consistent gets0  physical reads

将SQL语句由开放区间扫描（>=），修改为封闭区间（between xxx and max_value）。使得数据在索引局部顺序是“对的”。如果采用这种方式仍然走全表扫描，还可以进一步细化分段或者采用“逐条提取+批绑定”的方法。

2. 给我们的启示

这是一个典型的由不好的数据类型带来的执行计划异常的例子。它给我们带来如下启示：

糟糕的数据结构设计往往是致命的，后期的优化只是补救措施。只有从源头上加以杜绝，才是优化的根本。在设计初期能引入数据库审核，可以起到很好的作用。

案例03 规范SQL写法好处多

1. 案例说明

某大型电商公司数据仓库系统，开发人员反映作业运行缓慢。经检查是一个新增业务中某条SQL语句导致。经分析是非标准的SQL引起优化器判断异常，将其修改成标准写法后，SQL恢复正常。

1）具体分析

看下面的代码：

select ... from ...where(    ( 　　　  order_creation_date>= to_date(20120208,'yyyy-mm-dd') and     order_creation_date<to_date(20120209,'yyyy-mm-dd')    ) or    ( 　　　  send_date>= to_date(20120208,'yyyy-mm-dd') and send_date<to_date(20120209,　'yyyy-mm-dd')    ))andnvl(a.bd_id,0) = 1--------------------------------------------------------------------------------|  Id | Operation              | Name   |Cost (%CPU)| Time   |Pstart | Pstop |--------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT       |        | 2470K(100)|        |       |       ||   1 |  SORT GROUP BY         |        |           |        |       |       ||   2 |   TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID                                  |  XXXX  |     5 (0) | 00:00:01 | ROW L | ROW L ||   3 |    NESTED LOOPS         |        | 2470K (1) | 08:14:11 |       |       ||   4 |     VIEW               |VW_NSO_1| 2470K (1) | 08:14:10 |       |       ||   5 |      FILTER            |        |           |          |       |       ||   6 |       HASH GROUP BY    |        |  2470K (1)| 08:14:10 |       |       ||   7 |        TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID                                |  XXXX  |      5 (0)| 00:00:01 | ROW L | ROW L ||   8 |         NESTED LOOPS    |        |  2470K (1)| 08:14:10 |       |       ||   9 |          SORT UNIQUE    |        |  2340K (2)| 07:48:11 |       |       ||  10 |           PARTITION RANGE ALL                                  |        |  2340K (2)| 07:48:11 |    1  |    92 ||  11 |            TABLE ACCESS FULL                                |  XXXX  |  2340K (2)| 07:48:11 |    1  |    92 ||  12 |          INDEX RANGE SCAN                                 |  XXXX  |      3 (0)| 00:00:01 |       |       ||  13 |     INDEX RANGE SCAN    |  XXXX  |      3 (0)| 00:00:01 |       |       |--------------------------------------------------------------------------------

这个SQL中涉及的主要表是一个分区表，从执行计划（Pstart、Pstop）中可见，扫描了所有分区，分区裁剪特性没有起效。

2）解决方法

见下面的代码：

select ...from ...where     order_creation_date >= to_date(20120208,'yyyy-mm-dd') and     order_creation_date<to_date(20120209,'yyyy-mm-dd')union allselect ...from ...wheresend_date>= to_date(20120208,'yyyy-mm-dd') and     send_date<to_date(20120209,'yyyy-mm-dd') and nvl(a.bd_id,0) = 5

尝试通过引入union all来分解查询，以便于优化器做出更准确的判断。采用这个方法后，确实起效了，当然不可避免会扫描两遍表。

select ...from ...where(    (         order_creation_date>= to_date(20120208,'yyyymmdd') and         order_creation_date<to_date(20120209,'yyyymmdd')    ) or    (         send_date>= to_date(20120208,'yyyymmdd') and         send_date<to_date(20120209,'yyyymmdd')    ));--------------------------------------------------------------------------------|  Id   | Operation           | Name | Cost(%CPU)|Time      | Pstart  | Pstop   |--------------------------------------------------------------------------------|     0 | SELECT STATEMENT    |      |  42358 (1)| 00:08:29 |         |         ||     1 |  SORT AGGREGATE     |      |           |          |         |         ||     2 |   CONCATENATION     |      |           |          |         |         ||     3 |    PARTITION RANGE SINGLE                              |      |  17393 (1)| 00:03:29 |      57 |     57 ||*    4 |     TABLE ACCESS FULL                              | XXXX |  17393 (1)| 00:03:29 |      57 |     57 ||*    5 |    TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID                               | XXXX |  24966 (1)| 00:05:00 |   ROWID |  ROWID ||*    6 |     INDEX RANGE SCAN                                | XXXX |    658 (1)| 00:00:08 |         |         |---------------------------------------------------------------------------------

通过调整日期FORMAT格式，优化器很精准地判断了分区（Pstart=57、Pstop=57），整体SQL性能得到了很大的提高，作业运行时间从8个多小时缩减到8分钟。

3）分析结论

对于非标准的日期格式，Oracle在复杂逻辑判断的情况下分区裁剪特性无法识别，不起作用。这种情况下，会走全表扫描，结果是正确的，但是执行效率会很低。通过使用union all，简化了条件判断。使得Oracle在非保准日期格式下也能使用分区裁剪特性，但最佳修改方式还是规范SQL的写法。

2. 给我们的启示

规范的SQL写法，不但利于提高代码可读性，还有利于优化器生成更优的执行计划。分区功能是Oracle应对大数据的利器，但在使用中要注意是否真正会用到分区特性；否则，可能适得其反，使用分区会导致效率更差。

案例04 “月底难过”

1. 案例说明

某大型电商公司数据仓库系统经常出现在月底运行缓慢的情况，但在平时系统运行却非常正常。这是因为月底往往有月报等大批量作业运行，而就在这个时间点上，常常会出现缓慢情况，所以业务人员一到月底就非常紧张。这也成了一个老大难问题，困扰了很长时间。

DBA介入处理，发现一个很奇怪的现象：某条主要SQL是造成执行缓慢的主因，其执行计划是不确定的，也就是说因为执行计划的改变，导致其运行效率不同。而往往较差的执行计划发生在月底几天，且由于月底大批作业的影响，整体性能比较饱和，更突显了这个问题。

针对某个出现问题的时间段做了进一步分析，结果表明是由于统计信息的缺失导致了优化器产生了较差的执行计划，并据此指定了人工策略，彻底解决了这个问题。

1）具体分析

先来看下面的代码：

select...from xxx a join xxx b on a.order_id = b.lyywzdidleft join xxx c on b.gysid = c.gysidwhereb.cdate>= to_date('2012-03-31', 'yyyy-mm-dd') – 3 and ...a.send_date>= to_date('2012-03-31', 'yyyy-mm-dd') - 1 and 　　　　a.send_date<to_date('2012-03-31', 'yyyy-mm-dd');--------------------------------------------------------------------------------|Id  | Operation          |Name  |  Rows  |  Bytes  | Cost (%CPU) |Pstart|Pstop|--------------------------------------------------------------------------------|  0 | SELECT STATEMENT   |      |      1 |     104 |      9743(1)|      |     ||  1 |  HASH JOIN OUTER   |      |      1 |     104 |      9743(1)|      |     ||  2 |   TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID                          | XXXX |      1 |      22 |         0(0)| 1189 | 1189||  3 |    NESTED LOOPS    |      |      1 |      94 |      9739(1)|      |     ||  4 |     PARTITION RANGE ITERATOR                              |      |   1032 |   74304 |      9739(1)|  123 | 518 ||  5 |      TABLE ACCESS FULL                           | XXXX |   1032 |   74304 |      9739(1)|  123 | 518 ||  6 |     PARTITION RANGE SINGLE                          |      |      1 |         |         0(0)| 1189 | 1189 ||  7 |      INDEX RANGE SCAN                           | XXXX |      1 |         |         0(0)| 1189 | 1189 ||  8 |   TABLE ACCESS FULL                          | XXXX |    183 |    1830 |         3(0)|      |     |--------------------------------------------------------------------------------

执行计划中，多表关联使用了嵌套循环，这点对于OLAP系统来说是比较少见的。一般优化器更倾向于使用和HJ。进一步检查发现其成本竟然是0，怪不得优化器使用了嵌套循环。

2）深入分析

检查发现索引数据统计信息异常，这是分区索引，仅两天的分区统计信息都是0。导致优化器认为嵌套循环的执行效率更高，而不是使用哈希连接。结合业务发现，月底是业务高峰期，对于系统统计信息的作业收集，在指定的时间窗口内无法完成。最后导致统计信息不完整，优化器采用了错误的执行计划。

3）解决方法

解决的代码如下：

exec dbms_stats.gather_index_stats(  ownname=>'xxx',   indname=>'xxx',  partname=>'PART_xxx',   estimate_percent => 10);

分析完对象的统计信息即恢复正常。

2. 给我们的启示

统计信息是优化器优化的重要参考依据，一个完整、准确的统计信息是必要条件。往往在优化过程中，第一步就是查看相关对象的统计信息。分区机制是Oracle针对大数据的重要解决手段，但也很容易造成所谓“放大效应”。即对于普通表而言，统计信息更新不及时可能不会导致执行计划偏差过大；但对于分区表、索引来说，很容易出现因更新不及时出现0的情况，进而导致执行计划产生严重偏差。

关于作者：马立和，研究员级高工，哈尔滨学院教师。主要研究方向数据库、图形图像处理。

高振娇，对金融行业的数据库具有丰富的运维管理经验。熟悉传统关系型数据库 Oracle 、MySQL，对NoSQL 以及 NewSQL 具有浓厚的兴趣。同时对自动化运维也有较为深刻的理解，是 Themis 开源数据库审核平台的核心成员。

韩锋，CCIA（中国计算机协会）常务理事，Oracle ACE，腾讯云TVP，dbaplus等多家社群创始人或专家团成员。有多年一线数据库架构、软件研发、产品设计、团队管理经验。

本文摘编自《数据库高效优化：架构、规范与SQL技巧》，经出版方授权发布。

延伸阅读《数据库高效优化》

推荐语：本书以大量案例为依托，系统讲解了SQL语句优化的原理、方法及技术要点，尤为注重实践，在章节中引入了大量的案例，便于学习者实践、测试，反复揣摩。

苹果手机充电器充不进去电怎么办

如果苹果手机充电器无法充电，可能是充电器本身的问题，可以检查插头是否松动或接触不良、电源是否正常、充电器线头是否接触苹果手机的充电口正确，或更换其他正确的充电器进行尝试，如仍无法解决问题可前往苹果服务中心进行检测维修

苹果手机充电器充不进去电怎么办

如果苹果手机充电器充不进去电，首先应该从以下几点进行检查：

1、检查电源插头是否插好：要确认电源插头插牢，不要有脱落的现象；

2、检查手机电池是否可用：如果电源插头插牢，但手机仍然充不进去电，可能是因为手机电池失效，或者已经无法充电；

3、检查数据线是否有故障：如果手机电池可用，则需要检查手机数据线是否有故障，数据线若有损坏，会导致手机充电不起作用；

4、检查充电器是否输出电压过高：充电器输出电压过高会导致手机不能正常充电，如果电压超过手机所规定的范围，就会出现充电不起作用的情况。

最后，如果以上几点检查都没有问题，可以考虑更换原厂正品的充电器，这样才能确保手机的安全充电。

苹果手机充电充不上的原因

​iPhone充电可能会出现充不上的情况，这种情况可能是由于电源外设（如充电器、USB线、Lightning转接器）的问题造成的，比如这些外设的接头已损坏、有污渍，甚至是没有正确连接。此外，iPhone本身的接口也可能因为过多的灰尘、水分等问题而无常充电。此外，iPhone电池也可能被损坏，这将导致iPhone无常充电。如果你的iPhone收不到电，最好的建议是检查充电器、USB线和Lightning转接器，确保它们是完好无损的并没有污渍。然后检查iPhone本身的接口是否有积尘、水分等问题，确保它们是完好无损的。如果以上步骤都没有解决问题，您可以考虑将iPhone送到Apple Store进行检查，确保它的电池没有受损。

​扩展资料：

1. 电源有问题：充电器本身有问题或者输出功率不足，或者充电线故障；

2. 电池有问题：电池损坏或者充电口接触不良、短路；

3. 软件有问题：系统出现故障或者软件更新失败，影响到充电功能；

4. 部件有问题：电路部件出现烧毁或者损坏的情况；

5. 电脑病毒：电脑中出现病毒，会影响到充电功能；

6. 人为原因：充电时间过长，充电温度过高，或者有外力拔掉充电线。

总结：

​综上所述，苹果手机充电充不上的原因可能是电源线损坏、USB接口损坏、电池损坏、系统异常等，需要检查实际原因，采取有效的措施解决。

​

三国志战略版怎么充值抽卡最划算

很多小伙伴会有这样的疑问，为什么我充了一两万跟人家充了一套首冲的差不多？为什么我充钱了还没人家零氪的阵容好。首先说下结论三国志战略版充个几千或者一两万是拉不开和普通玩家的差距的。那么想氪金但预算有限的玩家到底充多少钱会比较划算呢？

每个赛季都会有双倍首充，也就是首次充值6480玉壁系统会赠送6480玉壁，首次充值赠送的机会每个赛季只有一个。那么在一赛季刚开区的时候可以将首冲和月卡充了。然后抽一抽开荒的武将（比如刘备，赵云，夏侯惇，张飞等），有了开荒的武将之后先开荒，剩余的金猪留着，新手期内会有很多玩家抽卡，这时可以时不时点点五连抽卡，不要一股脑抽完。如果经济条件比较好的可以在开区的时候再抽4-6个648，然后到赛季中途会出【群雄割据】的小卡包，这时有条件可以抽4-6个648，因为这个卡包的陆逊，赵云，华佗，夏侯渊，甘宁都很有用，是最值得抽的小卡包。其它小卡包尽量不要抽，哪怕有你很需要的将也不要抽，小卡包的水太深了。平时不要经常充值，根据实际情况1-2周充一点。这样算下来，一赛季充值会在一万以内，队伍也不会太差。切记千万不要上头，不然648充起来是很快的。

到了二赛季又会有首冲，加上一赛季留的一些金猪大概4万金猪，这时把20次的霸业包（割据包，历战包）抽完。剩下的金猪抽S2赛季名将包，没有锁卡的情况下基本上S2名将都会出。二赛季新出的武将大概1.5万——2万人民币能抽到高红满红。因为二赛季新出的武将是限定武将，如果没有庞统，司马懿，孙尚香这三个武将的话可以适当抽抽小卡包，当然也不能上头，这游戏锁卡很严重。至于其它武将有没有都没关系。

到了三赛季也是跟二赛季一样，需要抽的就是贾诩，凌统，鲁肃。特别是贾诩和鲁肃，很多队伍都需要他们，如果开区首充抽完没出的情况下，可以考虑赛季中的小卡包抽一抽。三赛季武将要高红满红也需要大概1.5-2万人民币。

总之想氪金但预算有限的朋友尽量每个赛季只充首充，有条件的每个赛季抽10个648，但一定要有目的性的抽，不要赛季中途去抽大卡包，因为大卡包武将太多了，就算出核心武将大概率也不是你想要的，这样10个648抽了跟没抽区别不大。

借数字人民币，骗局再起！“数字信用”疑似跑路，资金已无法提现

激活后就能拿到百万元信贷额度，不仅能随便花还能买车买房？这样办理信用卡业务的方式你信吗？

3月23日，北京商报记者调查发现，近期有一个名为数字信用的App活跃异常，不少推销人员蹭数字货币热点，借可以获取高额银行信用卡额度话术吸引用户入局。在用户充值后，再以应用程序正在升级对接企业、国企、央企各大支付平台为由暂停App运行，将用户资金冻结，将用户拉入陷阱。

借百万信用额度 “拉人头”引流

有一张虚拟信用卡，只要激活就能拥有百万元额度，还可以随便花，这样的业务你会不会心动？近日，有多位受害者在社交平台发布信息提到，被一个名为数字信用的App骗了，资金充入后打了水漂。

“现在我才意识到被骗了！”李文（化名）告诉北京商报记者，“不久前我接触到了数字信用App，推销人员告诉我这是国家发行的数字货币，相当于虚拟信用卡，注册激活就有信用额度可以提取、消费。我信以为真，就提交了身份证、姓名、电话号码、银行卡号等信息，然后花费了500元激活账户，但现在发现充入的资金无法提现，激活的总额度也无法使用。”

根据李文提供的截图信息，在充值500元后，李文激活的信用额度为500万元，也有多名受害者的情况和李文一致，都是在充值激活数字信用App之后获取了高额信用额度。

何为数字信用？百万元信用额度又由谁审核发放？顺着李文提供的线索，北京商报记者以用户身份进入了多个“数字信用”交流群，在进群后，群内管理员第一时间要求新进入的用户首先将账户名称以及头像替换为个人真实信息，不遵守的用户将被踢出群聊。

在交流群内，数字信用App的页面内容不断以刷屏形式吸引用户眼球。根据推销人员的介绍，数字信用App是通过下发额度，再去存款认证激活数字钱包，相当于虚拟信用卡，届时会有工作人员帮助办理数字通证＋数字密钥＋数字钱包支付端口，消费时进行人脸识别或输入密码或指纹认证，可以在任何支付场景购买产品，但需要首先进行激活操作。

从激活流程来看，虽然数字信用App的激活流程与申请信用卡流程相似，都需要提交身份证、姓名、电话号码等个人信息，但值得关注的是，激活数字信用App需要提前进行充值。根据推销人员介绍，用户可以自行选择充值额度，最高充值不超过500元，在激活账户后，用户最高可以领取500万元的信用额度，可以买车、买房运用到消费领域的任何场景，也就是说只要花费500元，就可以拿到银行审批的500万元授信额度。

对此，北京寻真律师事务所律师王德悦表示，银行对办理信用卡有严格的审批程序，通常要求办卡者信用良好，综合办卡者工作、收入、个人资产、银行信用卡使用情况，确定信用额度，不可能存在先花钱注册再批准信用额度的情况。用户在注册安装这类App后，为了激活,必然要根据App的要求，提供个人身份信息以及工作、银行卡账户等信息，在接收发送验证码、点击链接时，还可能导致银行卡内资金被非法划转。

疑似“跑路” 用户资金冻结无法提现

除了百万元信贷额度之外，数字信用App吸引用户入局的另一个宣传缘由还有国家开发、国家背书。

根据推销人员提供的信息，该应用程序外观仿照央行发布的数字人民币App应用程序。推销人员在交流群中的分工也有所不同，一部分推销人员不断用话术向投资者灌输数字信用与国家发行的数字货币一致的信息，另外一部分推销人员则在交流群中不断推送视频，演示央行数字人民币App注册方式，试图误导消费者。

王莉（化名）也是多位受害者其中的一员，在充值资金后，推销人员告诉她只要等到3月中旬，便可激活百万元信用额度，但时至今日，充值的资金无法取出，激活后的百万元信用额度也无法使用，数字信用App也无法打开了。

当北京商报记者以用户身份询问为何数字信用App无法打开不能提现后，一位推销人员提到，目前数字信用App正在升级对接企业、国企、央企各大中小企业，各大支付平台。“后续我们还要对接中国物联网，更新系统需要一定的时间，注意不要去点旧的数字信用App,否则你的数据会被黑客占领系统，账户也会被冻结。”这位推销人员说道。

在交流群中，也有不少已经充值的用户询问何时能够重启数字信用App，推销人员也给出了同样的说法。若有用户稍有质疑App的合规性就会被群内管理员反驳，并踢出群聊。记者发现，在安卓及iOS的App正规下载平台无法找到该软件，据受害用户介绍，当时下载是由推销人员提供的链接进行下载，但目前链接已经失效。推销人员也拒绝提供下载方式。

在博通分析金融行业资深分析师王蓬博看来，这个App盗用官方App的LOGO，涉嫌利用数字货币的热度进行。此类行为也往往伴随着个人信息盗用、资金受损，最重要的是当前数字货币根本不涉及到信用卡方向的应用，受骗用户应该马上报警。

严防炒作热点话题的跟风行为

近年来，由于数字货币拥有的官方背景和火热的试点活动，已经出现了不少套路和的案例，分析人士认为，数字信用App也是涉嫌假借央行数字货币名义进行。

北京商报记者在调查过程中注意到，在交流群中，源源不断有用户入群了解数字信用App的具体激活流程，且年龄大多为40-60岁左右，这类中老年群体往往对新型金融的识别力度较弱。

王德悦提醒投资者，我国禁止炒作任何虚拟数字货币，除央行发行数字人民币外，不认可其他任何数字货币的合法性。投资者参与炒作数字货币，由于交易网站、服务器、收款账户均在境外，产生亏损后，往往难以通过司法程序追回损失。

央行也曾发布风险提示表示，数字人民币不会在数字人民币App及银行App之外要求消费者提供注册账号、密码、支付密码等认证信息；应警惕仿冒应用程序和仿冒银行信息，不要访问或回复仿冒网站、电子邮件或手机短信息，避免感染病毒或泄露信息。

“对于此类借炒作热点话题跟风的行为，消费者一定要擦亮眼睛，不要盲目听信。在办理金融业务时一定要认准正规金融机构，选择合规产品。”王蓬博说道。

北京商报记者宋亦桐