Mac 装Mongodb步骤

本文详细介绍如何在Mac系统上使用Homebrew安装MongoDB数据库,并完成必要的环境配置步骤,包括安装验证、创建数据文件夹、配置环境变量及启用命令行访问。

我用的homebrew来装的- -

1. 打开终端 

brew update

brew install mongodb


安装完成后 输入 mongodb --version 查看是否安装成功,如果显示了版本号等信息就是安装好了


2.创建存放data的文件夹 mkdir  -p /data/db


3. 配置环境变量 touch .base_profile

                           vim .base_profile

然后insert模式下面 写入

export MONGO_PATH=/usr/loca/Cellar/mongodb    //这是我的mongodb目录

export PATH = $PATH:$MONGPO_PATH/bin

然后ESC退出,:wq保存配置文件并退出


4. source .base_profile 更新配置的PATH

5.接着就可以用mongod 在命令行 使用了


数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
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