初级使用方法

本文详细介绍了MongoDB数据库的基本操作步骤,包括启动服务、连接数据库、创建及操作集合、批量插入文档、查询文档等核心功能,适合初学者快速上手。
1. 启动MONGODB

%mongodb_path%\bin\mongod.exe -dbpath e:\dbpath


2. 链接MONGODB

%mongodb_path%\bin\mongo.exe


3. 创建并打开数据库

use mydb


4. 创建集合并插入文件

db.testData.insert({x:1})
db.testData.insert({y:"mongo"})


5. 显示集合

show collections


6. 显示文件内容

db.testData.find()


7. 使用For Loops 或 JavaScript 函数批量插入文件

for (var i = 1; i <= 25; i++) db.testData.insert( { x : i } )


8. 使用Cursor查询

var c=db.testData.find()
while (c.hasNext()) printjson(c.next())
printjson(c[4])


9. 条件查询(Query)

db.testData.find({x:18})
db.testData.findOne()
db.testData.find().limit(3)


10. 自定义 mongo shell 函数批量插入文件

function insertData(dbName, colName, num) {
var col = db.getSiblingDB(dbName).getCollection(colName);
for (i = 0; i < num; i++) {
col.insert({x:i});
}
print(col.count());
}

shell>insertData("mydb","myTest",40)
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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