mac install mongodb

最新推荐文章于 2025-01-16 12:28:17 发布
转载 最新推荐文章于 2025-01-16 12:28:17 发布 · 409 阅读 · 0

本文介绍如何在Mac操作系统上使用Homebrew安装MongoDB，并提供了运行MongoDB守护进程及Shell界面的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Step 1 - Installation

brew update
brew install mongodb

Step 2 - Run Mongo Daemon:

sudo mkdir -p /data/db
sudo mongod

Step 3 - Run Mongo Shell Interface:

mongo
天晟
关注
Mac安装MongoDb保姆级教程以及踩坑笔记
weixin_43589681的博客
07-10 6317
两种方式，亲测推荐！
mac安装mongoDB
KaryDean的博客
08-03 1812
mac安装mongoDB 千万不要采用brew install mongodb安装，太慢了-_-，而且开始之前还会自动brew update 那就更慢了。。。自己都没下好，还更新别人。。无奈 下载 我们直接从官网下载 https://www.mongodb.com/download-center#atlas 然后找到类似这种格式的东西 https://fastdl.mo...
Mac安装MongoDb
AlegFox的博客
01-16 523
Mac安装最新版mongodb及常用命令
在Mac上搭建MongoDB环境
Vermouth_00的博客
02-18 4069
最近工作中需要装MongoDB环境，搭建过程中遇到了一些问题，在这里记录一下安装MongoDB环境的方法以及问题的解决方法。有两种安装MongoDB的方法：brew安装和手动安装。
Mac安装MongoDB
qq_41288223的博客
03-26 652
5、刷新：source ~/.bash_profile。3、在mongdb目录下创建data和log目录。2、解压到usr/local目录下。7、查看mongdb是否安装成功。4、打开bash_profile。1、在官网下载安装包。
Mac安装mongodb-tools
无名小学渣的学渣笔记
06-29 741
mac平台的mongodb-tools安装
2024最新MacM1Pro安装MongoDB教程Mac,ARM芯片安装MongoDB教程Mac
l1347889755的博客
08-07 1970
最近使用了homebrew安装MongoDB，结果安装成功了。能够正常运行，但是就是连接不上，一堆问题。也使用了官方的网站安装教程，结果还是失败。原因就是M芯片问题。
在MACOX 上 安装MongoDB
weixin_67225910的博客
05-04 293
关于mongoDB的安装与使用
mac 下用 brew 安装mongodb
2401_84153285的博客
05-06 555
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数初中级Android工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此收集整理了一份《2024年Web前端开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Android开发知识点！
Mac中mongoDB的安装与卸载步骤详解
01-19
前言 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，旨在为 web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。本文主要介绍的是关于在mac中安装卸载mongoDB数据库的方法，更多关于mongoDB的使用...$ brew install mongodb
mac下安装和配置mongodb的步骤详解
09-09
接着，使用`brew install mongodb`命令来安装MongoDB。安装过程可能需要一段时间，安装完毕后，系统会显示相关的安装信息。 安装完成后，MongoDB并不会自动启动。你可以通过`brew services start mongodb`命令启动...
详解mac系统通过brew安装mongodb与使用
Hei, Welcome To vickie's Blog，Good Good Study, Day Day Up ~
10-16 4908
介绍了如何在mac系统通过brew安装mongodb数据库与简单使用。
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
Mac平台MongoDB可视化工具Robomongo指南
brew install mongodb-community ``` 安装完成后，可以使用`mongod`命令启动MongoDB服务，使用`mongo`命令来连接到数据库进行操作。 ### MongoDB可视化操作工具简介 虽然MongoDB命令行工具提供了强大的功能，但...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值