mongodb 的windows下的安装 eoe_blog_530826_author

(1)下载mongodb
       去 http://www.mongodb.org/下载合适的版本,windows下有32和64位的可选,现在已经更新的2.4.6了
 (2)把下载的zip包解压到一个目录下面,我的解压到了F:\mongodb\中
(3)安装
默认情况下,mongodb会把数据库文件放在/data/db中,
当我使用cmd.exe进入解压到的文件夹下 F:\mongodb\mongodb-win32-i386-2.4.6 时候运行
这个命令:bin\mongod.exe
会报dbpath路径不存在的错误
鉴于此,还是手工指定吧,
如下命令:
bin\mongod.exe --dbpath C:\data\db
这样就成功了,会出现如下界面

千万别把这个界面关闭了,否则就无法操作mongodb了。
(4)测试
   新打开一个cmd进程
   进入到解压目录,我的是F:\mongodb\mongodb-win32-i386-2.4.6
    敲这个命令:bin\mongo.exe  
   然后进入mongodb shell界面
测试下插入,更新操作
使用的是mongodb自带的test数据库,使用里面有foo集合
先插入一个文档:db.foo.insert({abc:20})
然后查看结果:db.foo.find()
再更新下这个文档:db.foo.update({abc:20}, {"cc":10})
最后再查看下结果:db.foo.find()

(5)设置为系统服务
  如果使用前面的方式去使用mongodb的话,每次都必须按照以上的步骤打开mongodb数据库,这样是非常麻烦的。
  所以可以把它设置成系统服务的方式。
新打开一个cmd,进入解压目录,输入如下命令:
  bin\ mongod --dbpath "C:\data\db" --logpath "C:\data\log\mongodb.log" --install --serviceName "mongodb"

解释: --dbpath "C:\data\db" 指定数据库目录
         --logpath "C:\data\log\mongodb.log" 指定日志文件
        --install --serviceName "mongodb" 把mongodb安装为系统服务,服务名称是 mongodb
之后会出现如下界面:
 

使用 net start mongodb启动服务:
出错了,为什么呢,因为没有关闭之前的那个cmd进程,关闭之后就可以了,
关闭后重测:
启动成功。
关闭服务:

配置成系统服务之后,就可以在系统中手动关闭启动服务了,当然了也可以使用命令开启关闭服务了。
如下:
新开启的cmd.exe

注意:停止MongoDB最稳妥的方式,处理完当前所有操作并将缓存的数据保存到磁盘上才停止

>use admin

>db.shutdownServer();

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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