MongoDB系列之二:简单操作

本文介绍如何在MongoDB中执行基本操作,包括连接数据库、插入数据、查询数据等,并提供了常用的MongoDB命令帮助读者快速上手。
第一步:先进入MongoDB安装目录下的bin目录,然后执行mongo命名,连接到MongoDB(注意,在执行此步之前,应该先启动MongoDB的服务net start "MongoDB")

可以看到,MongoDB默认连接的是test数据库,但是实际上,该数据目前是不存在的,只有在插入数据之后,MongoDB才会进行数据库创建操作,可以通过show dbs查看所有数据库

第二步:进行数据插入操作,
 创建局部变量:
person={"name":"michael","gender":"boy","age":25}
创建person局部变
 数据插入:
db. student .insert(student)
将数据保存在student集合中
 数据查询
db.student.find()
查询student集合中的所有文档
 查询一个文档
db.student.findOne()
查询student集合下的一个文档
 更新一个文档
person.address=””
先给person文档增加一个address属性
db.student.update({“name”:”michael”},person)
 删除数据
db.student.remove({“name”:”michael”})
删除一个文档
MongoDB常用命令
 Help:查看mongodb支持的命令。
 db.help:查看当前数据库支持哪些方法当前数据库下的表。
 db.dbname.help():查看当前表collection支持哪些方法。
 show dbs:列出所有数据库。
 use test: 使用数据库test ,即使这个数据库不存在也可以执行,但该数据库不会立刻被新建,要等到执行了insert之类的操作时,才会建立这个数据库。
 show collections : 列出当前数据库的所有文档。
 db : 显示当前数据库。
 show users : 列出用户。
 db.printShardingStatus() :将当前MongoDB分片的状态打印出来。
 db.runCommand({ xxxx}) :在当前DB上执行一些命令。
 db.xxx.stats() :显示当前db的某个collection的状态。
 db.xxx.find():显示当前db的某个collection的所有内容。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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