Mongodb

MongoDB实战 – 用MongoDB Shell访问MongoDB数据库 MongoDB Shell用来连接和使用MongoDB,是最快捷的方式;用户可以使用Mongo Shell查询和更新数据以及执行管理操作。 Mongo Shell作为MongoDB Server安装的一部分包含在内。 阅读详情

Mongodb概述

知识点一:Mongodb的常用操作

Mongodb概述

端口号27017

mongosh #进入mongo
exit #退出

#显示数据库
show dbs
#显示当前数据库
db
#进入数据库创建数据库
use jianqidatabase
#创建集合
db.createCollection("students")
#查看集合
show collections
#删除库(一定要进入到库里面去)
db.dropDatabase()
#删除集合
db.students.drop()

知识点一:MongoDB的常用操作

#插入数据
db.students.insert({'name':'jianqi','age':20})
db.students.insert({'name':'fufu','age':21})

#查看数据
db.students.find()

#插入多行数据
db.students.insert([{'name':'jianqi','age':20},{'name':'fufu','age':21}])

#指定id
db.students.insert({name:"jianqi",_id:1,age:20,sex:"女"})

#格式化输出
db.students.find().pretty

#查询满足条件的数据
db.students.find({name:"jianqi"})
db.students.find({name:"jianqi"}).pretty()

-------------------------------------------------------------------------------------------
条件
#and条件
db.students.find(
    {$and:
        [
            {name:"jianqi"},
            {age:20}
        ]
    }
                )
db.students.find({$and:[{name:"jianqi"},{age:20}]})

#or条件
db.students.find({$or:[{name:"jianqi"},{age:20}]})

#and和or混用
db.students.find({$or:[{$and:[{name:'jianqi'},{age:20}]},{$and:[{name:fufu},{age:21}]}]})

#修改
第一个字典是条件,只会更新找到的第一条数据,而且是全部覆盖
db.students.update({"name":"jack"},{age:100})
#修改指定的数据
db.students.update({name:"jianqi"},{$set:{age:18}})             #有就修改,没有就不修改
db.students.update({name:"fufu"},{$set:{age:19}},{upsert:true}) #有就修改,没有就插入

#更新满足条件的所有文档
db.students.update({name:"jack"},{$set:{name:"beibei"}},{multi:true})

#删除
#删除满足条件的第一条文档
db.students.remove({name:"jack"},{justOne:true})
#删除满足要求的所有文档
db.students.remove({name:"jack"})
#删除所有文档
jianqidatabase> db.students.remove({})



知识点二:Python操作MongoDB

#如果没安装库先安装库命令如下
pip install pymongo

import pymongo

#建立连接
client=pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)

#指定数据库
db=client["jianqidatabase"]

#指定下集合
my_col=db["students"]

#增一条数据
my_col.insert_one({'name':"jianqi",'age':18})
#增多条数据
my_col.insert_many([{'name':"jianqi1",'age':19},
                     {'name':"jianqi2",'age':20},
                     {'name':"jianqi3",'age':21}])

#删除一条
res=my_col.delete_one({'name':'jianqi1'})
print(res)
#全删
res=my_col.delete_many({})

#查一条数据
res=my_col.find_one()
print(res)
#查多条数据
res=my_col.find()
for i in res:
    print(i)

#改
my_col.update_one({'name':"jianqi1"},{"$set":{'age':100}})
res=my_col.find_one({'name':'jianqi1'})
print(res)

linux 4.19在龙芯平台上编译出错解决方法 OS: Loongnix server 1.7 工具链为:系统自带的gcc-4.8.5 和 gcc-7.3 平台:3A3000/3A4000 源码:kernel: 4.19 编译步骤 ··· make loongson3_defconfig make -j4 ··· 出错信息: HOSTCC arch/mips/boot/compressed/calc_vmlinuz_load_addr arch/mips/boot/compressed/head.S: Assembler messages: arch/m 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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WuMingf_
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