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我也要
1、修改mongodb的配置文件mongodb.conf
路径（视安装位置所决定）：/etc/mongodb.conf
修改内容如下：
bind_ip = 0.0.0.0 #监听所有ip
port = 27017 #绑定端口
auth=true #身份认证是否开启（true or false）
2、退出来，执行命令：sudo service mongodb restart #重启服务
3、连接
#本地连接
命令：mongo
#远程连接要连接IP：134.567.345.23
命令：mongo 134.567.345.23:2701
4、给数据库添加用户、访问权限
命令：db.addUser('user','pwd')命令：db.auth('user','pwd')
#远程连接到带访问权限的指定用户：
GUI软件:Robo 3T (以前叫Robomongo)
命令： mongo 134.567.345.23:27017/admin -uusername -p
输入password
命令：db.removeUser('username')
浅谈python反序列化漏洞
0x01 python序列化与反序列化 Python 的序列化和反序列化是将一个类对象向字节流转化从而进行存储和传输，然后使用的时候再将字节流转化回原始的对象的一个过程。python中的序列化操作是通过pickle模块，而该模块主要包含l dumps将dict转化为str格式，loads将str格式转化为dict格式。 dump和load与文件操作结合起来， pickle.dump(obj, f...
Mongodb远程访问配置
我专门弄了一台电脑装了ubuntu server当作家庭服务器用，流媒体服务
IGBT基础知识
IGBT
CentOS 7 安装 MongoDB 后如何使用及外网链接配置
一、使用MongoDB：1.启动MongoDB服务：使用以下命令启动MongoDB服务： 2.连接MongoDB：使用以下命令连接MongoDB： 3.创建数据库：使用以下命令创建一个名为test的数据库： 4.创建集合：使用以下命令创建一个名为users的集合： 5.插入文档：使用以下命令向users集合中插入一条文档： 6.查询文档：使用以下命令查询users集合中的所有文档： 7.更新文档：使用以下命令更新users集合中name为Tom的文档： 8.删除文档：使用以下命令删除users集合中name
Arcgis建筑面shp由DSM和DEM获取高度拉伸并可视化
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【即插即用模块】卷积篇 | CVPR 2025 | LSConv：大核捕全局，小核提速度，替换 3×3 卷积/自注意力，精度效率双飙升
文章摘要： LSConv是一种新型卷积模块，采用"大核感知+小核聚合"策略，在轻量级视觉任务中表现出色。该模块由两部分组成：7×7深度可分离卷积（LKP）捕捉全局信息，动态3×3卷积（SKA）实现高效特征聚合。相比传统卷积和自注意力机制，LSConv在降低计算量的同时提升了精度，尤其适合高分辨率视觉任务。实验表明，在轻量化模型中用LSConv替代3×3卷积或自注意力，可显著减少计算量并提高准确率。模块支持即插即用，提供Triton优化实现，可直接集成到现有卷积或Transformer架构
Ubuntu安装Mongodb（额外配置：修改端口、外网访问、启动鉴权并配置用户、开机自启、不带鉴权的复制集配置和带鉴权的复制集配置）
官网https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 第一步：下载公钥 sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 9DA31620334BD75D9DCB49F368818C72E52529D4 第二步：为Mongo...
【EB-03】 AUTOSAR builder与EB RTE集成
打开EB工具后，在EB的步骤是：执行MultiTask（2）-> Mapping Component to Partitions（4）->Task Mapping（5）-> SvcAs_Trigger（7）-> Code Generation（8）如涉及新增BSW Module，也需要重复以上步骤。
MongoDB –允许远程访问
在本教程中，我们将向您展示如何启用对MongoDB服务器的远程访问。 这是经过测试的环境： 1. MongoDB服务器 专用IP – 192.168.161.100 公用IP – 45.56.65.100 MongoDB 2.6.3，端口27017 iptables防火墙 2.应用服务器（同一局域网） 专用IP – 192.168.161.200 公共IP ...
VSCode 中搭建 Python 开发环境
**验证安装**：打开终端（CMD/PowerShell/终端），输入 `python --version`（Windows）或 `python3 --version`（macOS/Linux），显示版本号即成功。- **下载地址**：[Python 官网](https://www.python.org/downloads/)（选择对应系统的最新稳定版，推荐 3.8+）- **调试**：通过 `launch.json` 配置，设置断点后按 `F5` 启动，使用 `F10/F11` 控制流程。
一文吃透 SAP HANA JSON Document Store：从架构到实战的完整指南
本文详细介绍了SAP HANA的JSON Document Store功能，包括其定位、架构、典型场景以及具体使用方法。文章首先分析了半结构化数据场景下传统关系模型的局限性，说明Document Store如何通过集合(Collection)存储JSON文档来提供灵活性。随后详细阐述了启用方式、SQL语法、与Column Store的联动机制，并提供了大量可直接复用的实战案例。特别强调了Document Store作为HANA内建服务的优势，包括企业级一致性、备份恢复等能力。最后给出了数据类型处理和跨引擎协
mongodb远程连接配置
环境：ubuntu16.04 mongodb远程连接配置如下： 1.修改配置文件mongodb.conf 命令：vim /etc/mongodb.conf 把 bind_ip=127.0.0.1 这一行注释掉或者是修改成 bind_ip=0.0.0.0 2.重启mongodb服务 命令：/etc/init.d/mongodb restart 2.1防火墙开放27017...
无人机：DJI Matrice 200 Series_（13）.行业应用案例分析
在前一节中，我们介绍了DJI Matrice 200系列无人机的基本硬件配置和性能参数。本节将通过具体的行业应用案例，分析如何利用DJI Matrice 200系列无人机进行二次开发，以满足不同行业的需求。
mongodb配置远程连接
声明：服务器用的是window系统的 步骤： ① 进入到你安装的mongodb的bin文件夹下找到mongod.cfg文件，然后打开。 ②：找到里面的bindIp:在后面加上0.0.0.0(如下图) 保存 ③：新打开一个cmd(以管理员身份运行)进入到mongodb的bin文件夹 执行下面这个命令更新配置（把下面的路径换成你的） mongod.exe --config "C:\Program Files\MongoDB\Server\5.0\bin\mongod.cfg" --insta.
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
mongodb远程连接配置(亲测)
环境：ubuntu16.04 mongodb远程连接配置如下： 1.修改配置文件mongodb.conf 命令：vim /etc/mongodb.conf 把 bind_ip=127.0.0.1 这一行注释掉或者是修改成 bind_ip=0.0.0.0 假如没有mongodb.conf文件，因为mongodb是绿色版的，可以在启动的时候指定bind_ip,如下所示: mongod --dbpath /var/lib/mongo --logpath /var/log/mongodb/mongod.
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
MongoDB配置远程连接
这几天学习了mongodb,之后就在Ubuntu上面安装了mongodb3,下面就描述一下mongodb的远程连接配置 mongodb版本：3.4.7 操作系统版本：Ubuntu17.10 mongodb远程连接配置如下： 1.修改配置文件mongodb.conf 命令：sudo vim /etc/mongodb.conf 输入密码，把 bind_ip=127.0
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
安装与配置MongoDB 6.0以支持远程连接
本指南将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装MongoDB 6.0，并设置其为开机自启服务。确保你的系统已更新至最新状态，并拥有管理员权限。
【MongoDB远程连接配置】
MongoDB远程连接配置 windows下配置MongoDB远程连接配置 在MongoDB安装目录的bin目录下创建mongod.cfg文件，具体配置如下（更详细的配置可参考官方文档） systemLog: destination: file path: G:/Mongodb/logs/mongod.log#本地日志文件路径 logAppend: true storage: dbPath: G:/Mongodb/data#本地数据存路径 journal: en
MongoDB安装配置启动远程连接
MongoDB安装、配置、启动，远程连接 系统: ubuntu16.04 1. 安装依赖 sudo apt-get install libcurl3 openssl 2. 下载源码 源码下载地址 https://www.mongodb.com/download-center#community wget下载 wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.2.8.tgz 3. 解
连接远程linux mongodb数据库,ubuntu mongodb远程连接配置
环境：ubuntu16.04mongodb远程连接配置如下：1.修改配置文件mongodb.conf命令：vim /etc/mongodb.conf把 bind_ip=127.0.0.1 这一行注释掉或者是修改成 bind_ip=0.0.0.02.重启mongodb服务命令：/etc/init.d/mongodb restart2.1防火墙开放27017端口命令：iptables -A INPUT...
MongoDB远程连接配置
MongoDB的远程连接配置 1，下载 sudo apt install mongodb-server 默认安装即可 2，配置 如图1所示，路径（视安装位置所决定，默认）：在/ etc / mongodb.conf 修改内容如下： bind_ip = 0.0.0.0 #监听所有ip port = 27017 #绑定端口 auth=true #身份认证是否开...
mongodb的安装并配置远程连接
环境准备 ubutnu18.04 mongodb 1. 下载mongdb.deb包 下载网址 打开linux终端 wget https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu/dists/bionic/mongodb-org/4.2/multiverse/binary-amd64/mongodb-org-server_4.2.5_amd64.deb 2. 安装 由于下...
mongodb 配置远程连接
一、打开mongodb 安装地址 ①、如果你有安装Robot 3T的话可以轻易找到安装位置 step 1: step 2: 获取到相应的配置信息【也就是安装位置】 二、修改配置文件 ①、修改绑定Ip:0.0.0.0这样才能允许任何远程主机的访问 ②、开启认证 三、配置用户 ①、使用控制台到在安装路径/bin目录下、输入mon...
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