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我也要
MongoDB默认是不需要添加用户认证的，一般在命令行工具直接输入mongo就可以登录，但出于对数据的安全考虑还是需要添加用户认证的
登录数据库(这个时候并没有设置用户认证可以直接登录)
mongo
查看一下数据库信息
show dbs
选择要设置的数据库
use admin
添加账号密码和权限，user指的就是设置的账号，pwd就是设置的密码，roles设置的就是用户权限
db.createUSer({user:'root',pwd:'root',roles:['root']})
查看一下用户信息就知道设置好没有
use admin
之后就能查看到自己设置的账号密码了
show users
Pseudobulk与FindMarkers单细胞差异基因分析实战对比
本文深入对比了单细胞差异基因分析中Pseudobulk与FindMarkers两种主流方法。通过实战演示，详细解析了二者在底层逻辑、数据准备、分析流程及结果解读上的核心差异，并提供了基于不同生物学问题与数据特点的选择策略，帮助研究者做出更精准的分析决策。
MongoDB的安全认证详解
内置角色只能控制User在DB级别上执行的操作，管理员可以创建自定义角色，控制用户在集合级别（Collection-Level）上执行的操作，即，控制User在当前DB的特定集合上执行特定的操作。Scope：角色作用的范围，创建在Admin中的角色，能够在其他DB中使用；在其他DB中创建的角色，只能在当前DB中使用；Resource：角色控制的资源，表示授予在该资源上执行特定操作的权限；
速腾R128雷达+海康全景相机ROS数据采集避坑实录：从‘雷达不转’到MATLAB标定的完整流程
本文详细记录了速腾R128激光雷达与海康威视全景相机在ROS环境下的数据采集与MATLAB标定全流程。从硬件配置的常见陷阱（如雷达旋转参数设置）、驱动编译的依赖管理，到多传感器同步的实战技巧和MATLAB标定方法，提供了完整的避坑指南和技术方案。特别针对RoboSense R128雷达和海康相机的特殊需求给出了具体解决方案。
MongoDB设置登录账号，密码及权限
readAnyDatabase（在所有数据库上都有读取数据的权限）、readWriteAnyDatabase（在所有数据库上都有读写数据的权限）、userAdminAnyDatabase（在所有数据库上都有管理user的权限）、dbAdminAnyDatabase（管理所有数据库的权限）；：clusterAdmin（管理机器的最高权限）、clusterManager（管理和监控集群的权限）、clusterMonitor（监控集群的权限）、hostManager（ 管理Server）；
低成本实现webhook接收端[python]
Webook本质上也是API，只不过是反向调用，即前端不主动发送请求，完全由后端推送。简单来说，Webhook是一个接受HTTP POST或是GET,PUT,DELETE的URL，一个实现了Webhook的API提供商就是在当事件发生的时候会向配置的URL发送信息，与请求-响应式不同，使用Webhook可以实时接收到变化。Ps:Webhook可能会发出大量的请求，确保接受的URL不被泄露或者应用能及时处理这些请求。
信贷审批中的那些坑：从零开始搭建风控策略体系的5个关键步骤
本文深入探讨了信贷审批中的风控策略体系搭建，从数据陷阱识别、规则冲突诊断到反欺诈攻防，提供了5个关键步骤的实战指南。重点解析了如何通过特征工程、决策树优化和模型可解释性技术，构建动态平衡的风控体系，有效降低逾期风险并提升审批效率。
用Mongo Shell登录MongoDB数据库
连接MongoDB数据库的方法有很多种，今天讲解在本地服务器上或ECS上安装Mongo Shell工具，通过Mongo Shell的方式登录MongoDB数据库。 操作步骤 登录MongoDB管理控制台。 在页面左上角，选择实例所在的地域。 在左侧导航栏，单击副本集实例列表。 找到目标实例，单击实例ID。 单击左侧导航栏的数据库连...
看完这篇爽文我终于学会了示波器（一）
示波器基础篇的介绍，希望对你有用，下次分享一下如何测试。
mongodb 删除用户_mongoDB启动方式、用户认证
训练大纲MongoDb1大家如果想快速有效的学习，思想核心是“以建立知识体系为核心”，具体方法是“守破离”。确保老师课堂上做的操作，反复练习直到熟练。第145次(MongoDb)学习主题：MongoDb学习目标：1.掌握什么是mongodb？2.掌握mongodb的配置安装3.mongodb的用户创建和认证4.mongodb更新用户删除用户5.mongodb创建集合 查看删除集合对应视频:http...
微信小程序利用Echarts加载中国地图的步骤
微信小程序如何利用Echarts加载地图？可按照如下四个步骤进行。（阅读时间大概3分钟）。
手把手教你ensp仿真搭建校园网（含防火墙及无线网络）系列（一）校园网核心交换机配置
本系列博客将带你从零开始，使用 华为 eNSP（Enterprise Network Simulation Platform） 仿真搭建一个完整的校园网络，涵盖 核心层、汇聚层、接入层、防火墙安全策略、无线AC+AP组网 等实战场景。无论你是网络初学者还是希望深化实战经验的工程师，都能通过本教程掌握企业级网络的规划、配置与排错技巧。
MongoDB 认证、添加用户、用户权限控制
1.创建管理账号 mongodb安装好后第一次进入是不需要密码的，也没有任何用户。 在安装MongoDB之后，先关闭auth认证，启动服务端： 现在需要创建一个帐号，该账号需要有grant权限，即：账号管理的授权权限。注意一点，帐号是跟着库走的，所以在指定库里授权，必须也在指定库里验证(auth)。 添加管理用户： use admin db.createUser...
SAP_PP模块定额工艺路线简介
在 SAP PP（生产计划）模块中，定额工艺路线（Routing） 是生产制造流程中的核心主数据之一，用于定义制造一个产品所需的标准操作步骤。工艺路线详细描述了生产过程中的各个工序、使用的工作中心、标准作业时间、资源分配等信息，是进行生产计划、成本核算、排产控制、车间执行等功能的基础。
mongodb添加用户和认证
Mongodb默认启动是不带认证，也没有账号，只要能连接上服务就可以对数据库进行各种操作，这样可不行。现在，我们得一步步开启使用用户和认证。 第一步，我们得定位到mongodb的安装目录。我本机的是C:\mongodb。 然后按着shift键右键点击窗口内的空白处，你会看到有个选项 “在此处打开命令窗口” ，一般人我不告诉他^ ^。在cmd内我们使用下面的命令 mong...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
简单的给mongodb添加用户和认证
Mongodb默认启动是不带认证，也没有账号，只要能连接上服务就可以对数据库进行各种操作，这样可不行。现在，我们得一步步开启使用用户和认证。 第一步，我们得定位到mongodb的安装目录。我本机的是C:\mongodb。 然后按着shift键右键点击窗口内的空白处，你会看到有个选项 “在此处打开命令窗口” ，一般人我不告诉他^ ^。在cmd内我们使用下面的命令 mongo
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
添加mongodb认证_mongoDB启动方式、用户认证
训练大纲MongoDb1大家如果想快速有效的学习，思想核心是“以建立知识体系为核心”，具体方法是“守破离”。确保老师课堂上做的操作，反复练习直到熟练。第145次(MongoDb)学习主题：MongoDb学习目标：1.掌握什么是mongodb？2.掌握mongodb的配置安装3.mongodb的用户创建和认证4.mongodb更新用户删除用户5.mongodb创建集合 查看删除集合对应视频:http...
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
添加mongodb认证_MongoDB各版本添加用户
背景MongoDB是没有默认管理员账号，所以需要在开启权限认证后添加管理员账号切换到admin数据库，添加/新建的账号才是管理员账号用户只能在用户所属数据库登录，包括管理员账号管理员可以管理所有数据库，但不能直接管理其他数据库，需在admin数据库认证一.mongo开启用户验证/usr/bin/mongod --config /etc/mongodb.conf --auth二.mongo用户认证登...
MongoDB4.0集群添加用户认证
MongoDB的集群搭建前边有写过就直接跳过了:还不会搭建的小伙伴超链接请点击 mongodb-4.0.4搭建集群 今天主要介绍的是给集群加上用户的验证 主机 角色 10.0.86.220 主节点 10.0.86.210 从节点 10.0.86.240 仲裁节点 这里对配置文件进行一下说明： MongoDB服务支持命令行配置参数和配置文件两种启动方式, 为便于管理, 推...
MongoDB添加用户认证
1、mongodb添加用户认证 mongodb默认是不添加用户认证的，但是出于对数据安全的考虑还是需要添加用户认证。先来展示一下有用户和无用户的情况： mongo 10.10.16.228:27017 #无用户可直接登录，默认可以不用添加ip和端口号mongo -uadmin -p'aqMkDuYbRAvfgJk' 10.10.16.228:27017/admin #有...
mongodb数据库怎么开启用户认证模式？mongodb怎么添加用户？
1、部署windows版的mongodb 从官网下载安装包并安装完成后，mongodb的目录如下，数据库的配置是默认，也没有开启用户认证模式，直接开启mongodb服务，就可以连上数据库，这并不是正常的使用方式，只能说适合学习。由于时间充足，我就折腾一下。 2、windows版mongodb开启用户认证模式 第一步：创建管理员账户 因为mongodb默认不需要认证就可以连接到数据库，所以应该创建了管理员账户后，再去开启认证模式。假设现在要为当前数据库（ldc）创建管理员账户，先切换到需要创建账户的数据库
mongodb安装、认证、添加用户
1、创建mongdb安装路径 mkdir /usr/local/mongoDB 2、下载地址 https://www.mongodb.org/dl/linux 3、解压到/usr/local/mongoDB tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-4.0.0-rc7.tgz -C /usr/local/mongoDB 4、重命名 mv mongodb-linux...
MongoDB中添加管理员和普通用户以及认证的方法
我参考了别人博客的内容（博客地址：http://hae.iteye.com/blog/2183478），并且结合我自己的学习实践，初步了解了如何为MongoDB添加管理员用户以及认证的方法。
mongodb3.0.3 添加认证用户和密码
mongodb安装好之后，如果不设置密码来访问，会有一些潜在的安全问题，现在为mongodb设置一个访问用户并用密码登录吧。
mongodb开启安全认证并添加用户
1、禁用安全认证 编辑配置文件MongoDB.conf，注释认证： #auth = true #开启认证 2、启动服务 mongo -f MongoDB.conf 3、创建带权限用户步骤： 只有在admin上才能创建高权限账户，即用于所有数据库管理权限的用户。 1）登录数据库 ./m...
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