8月5日 分布式缓存 周日

本文通过一系列MongoDB的实际操作示例,展示了如何进行数据插入、查询、更新和聚合等常见任务。从基本的数据增删改查到复杂的条件筛选及分组统计,涵盖了多种使用场景。
 for(var i=1;i<=100;i++){
... db.emp.insert({_id:i,name:"xiaoming"+i,age:100+i})}

db.emp.find({age:{$gt:50}})

> db.emp.find({age:{$lt:20}})
> db.emp.find({age:{$gt:80,$lt:100}})
> db.emp.find({age:{$gt:100,$lt:120}})
> db.emp.insert({_id:8},{phone:"13111223322"})
> db.emp.update({_id:8},{$set:{phone:"13111223322"}})
> db.emp.update({_id:8},{$set:{phone:"13888886666"}})
> db.emp.find().sort({_id:-1}).skip(30).limit(10)
> db.emp.find({name:{$regex:"g1"}})
> db.emp.remove({_id:99})
> db.emp.remove({_id:{$lt:20}})
> db.emp.find({age:{$mod:[2,1]}})
> db.emp.update({age:{$mod:[2,1]}},{$set:{school:"school"}},0,1)
> db.emp.update({_id:8},{$set:{info:{name:"xiaohong",address:"shanghai",time:"2020-01-01"}}},1,0)
> db.emp.update({_id:8},{$set:{info:{name:"xiaohong",address:"shanghai",time:"2222-22-22"}}},1,0)
> db.emp.update({_id:{$mod:[2,0]}},{$set:{type:002}},0,1)
> db.emp.update({_id:{$mod:[2,1]}},{$set:{type:001}},0,1)
> db.emp.aggregate([{$group:{_id:"$type",emp_avg:{$avg:"$age"}}}])
> db.emp.aggregate([{$group:{_id:"$type",emp_sum:{$sum:"$age"}}}])
> db.createCollection("student",{capped:true,size:100,max:20})
> for(var i=1;i<=30;i++){
... db.student.insert({_id:i,name:"name"+i})}
> db.student.find().count()

我们都熟悉这句话“读史使人明智,读诗使人灵秀,数学使人周密,科学使人深刻,伦理学使人庄重,逻辑修辞使人善辩,凡有所学,皆成性格”

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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