php中的使用mongodb

本文介绍了如何使用MongoDB实现PHP评论系统的搭建过程,包括安装配置、基本CRUD操作及性能优势。

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最近一直在看mongodb的相关内容,下午无事的时候就准备看看是否可以将mongodb用在文章的评论中,所以就在本地搭建了一下测试环境,先进性一些简单的测试,看看在php中的用法
安装启动好mongodb,然后安装好php_mongo扩展,具体参见:http://cn.php.net/mongo
view source
print?
1 $m = new Mongo("10.69.10.100");
2 $db = $m->comment;
3 $key = md5("17954");
4 $col = $db->$key;
5 $comment = array('author'=>'zeroq', 'timeline'=>1232312123, 'type'=>'Article', 'content'=>'Hello World', 'body_id'=>17954, 'body_title'=>'这是一篇文章');
6 $col->insert($comment);
7 $cursor = $col->findOne();
8 print $cursor;
运行后抛出异常:
PHP Fatal error: Uncaught exception ‘MongoException’ with message ‘non-utf8 string: 这是一篇文章’ in D:wwwtest.php:7
Stack trace:
#0 D:wwwtest.php(7): MongoCollection->insert(Array)
#1 {main}
thrown in D:wwwtest.php on line 7
经过GOOGLE之后发现,这是因为在mangodb中所有的字符串必须是UTF8编码,然后将文件编码转换成UTF-8之后,执行通过。。
简单的代码演示了mongodb的增、改、查(删除很容易):
view source
print?
01 $m = new Mongo("10.69.10.100");
02 $db = $m---&gtcomment;
03 //print_r($db);exit();
04 $key = md5("17954");
05 $col = $db->$key;
06 //$col->remove();exit();
07 //$comment = array('author'=>'zeroq', 'timeline'=>time(), 'type'=>'Article', 'content'=>'Hello World again', 'body_id'=>17954, 'body_title'=>'这是一篇文章', 'status'=>0);
08 //$col->insert($comment);
09 $cursor = $col->find(array("tag"=>"17954"));
10 $cursor->sort(array('timeline'=>-1));
11 $cursor->limit(2);
12 foreach ($cursor as $item) {
13    //$item['tag'] = array('文章', '评论', '17954');
14    //$col->save($item);
15    print_r($item);
16 }
刚刚又看了下评论的功能,觉得用mongodb还是比较合适的,将每个文章的评论作为一个集合,每个评论是一个文档,用文章ID的MD5值做为collection的名字。
每个IP针对每一篇文章,在1分钟内只能发表一次,这个记录可以放在memcache中,设置1分钟到期
这样完全摒弃了数据库的低效,在效率上应该会高不少
最起码每个文章的评论集合之间现在没啥关系,不会出现无谓的全表检索
最主要的是方便了对象操作

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DQN(Deep Q-Network)是一种使用深度神经网络实现的强化学习算法,用于解决离散动作空间的问题。在PyTorch中实现DQN可以分为以下几个步骤: 1. 定义神经网络:使用PyTorch定义一个包含多个全连接层的神经网络,输入为状态空间的维度,输出为动作空间的维度。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class QNet(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 2. 定义经验回放缓存:包含多条经验,每条经验包含一个状态、一个动作、一个奖励和下一个状态。 ```python import random class ReplayBuffer(object): def __init__(self, max_size): self.buffer = [] self.max_size = max_size def push(self, state, action, reward, next_state): if len(self.buffer) < self.max_size: self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) else: self.buffer.pop(0) self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) def sample(self, batch_size): state, action, reward, next_state = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) return torch.stack(state), torch.tensor(action), torch.tensor(reward), torch.stack(next_state) ``` 3. 定义DQN算法:使用PyTorch定义DQN算法,包含训练和预测两个方法。 ```python class DQN(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma, epsilon, lr): self.qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.target_qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.lr = lr self.optimizer = torch.optim.Adam(self.qnet.parameters(), lr=self.lr) self.buffer = ReplayBuffer(100000) self.loss_fn = nn.MSELoss() def act(self, state): if random.random() < self.epsilon: return random.randint(0, action_dim - 1) else: with torch.no_grad(): q_values = self.qnet(state) return q_values.argmax().item() def train(self, batch_size): state, action, reward, next_state = self.buffer.sample(batch_size) q_values = self.qnet(state).gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) target_q_values = self.target_qnet(next_state).max(1)[0].detach() expected_q_values = reward + self.gamma * target_q_values loss = self.loss_fn(q_values, expected_q_values) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() def update_target_qnet(self): self.target_qnet.load_state_dict(self.qnet.state_dict()) ``` 4. 训练模型:使用DQN算法进行训练,并更新目标Q网络。 ```python dqn = DQN(state_dim, action_dim, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=0.001) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() total_reward = 0 for step in range(max_steps): action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) dqn.buffer.push(torch.tensor(state, dtype=torch.float32), action, reward, torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)) state = next_state total_reward += reward if len(dqn.buffer.buffer) > batch_size: dqn.train(batch_size) if step % target_update == 0: dqn.update_target_qnet() if done: break dqn.epsilon = max(0.01, dqn.epsilon * 0.995) ``` 5. 测试模型:使用训练好的模型进行测试。 ```python total_reward = 0 state = env.reset() while True: action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state total_reward += reward if done: break print("Total reward: {}".format(total_reward)) ``` 以上就是在PyTorch中实现DQN强化学习的基本步骤。需要注意的是,DQN算法中还有很多细节和超参数需要调整,具体实现过程需要根据具体问题进行调整。
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