6、MongoDB 技术深度解析:架构、操作与查询技巧

MongoDB 技术深度解析:架构、操作与查询技巧

1. MongoDB 基础概念

1.1 文档与集合

在 MongoDB 中,文档类似于记录,存储在集合里,集合类似于数据库表。集合中的文档通常结构相似,但并非强制要求,这体现了 NoSQL 或“无模式”数据库的本质。例如,可以在同一集合中存储不同结构的文档。集合还可以有作用域或命名空间,如 db.rack 及其子集合 db.rack.shelves db.rack.shelves.sections 等。

1.2 固定集合

固定集合包含固定数量的文档,可视为一个“队列”,当达到上限时会丢弃最旧的元素,日志条目就是典型例子。创建固定集合的代码如下:

Db.createCollection("myqueue", {capped: true, size: 10000})

1.3 日期存储

MongoDB 中的日期独立于时区保存,始终以纪元时间(从 1970 年 1 月 1 日起的秒数)存储。示例如下:

> new ISODate("2011-12-31T12:01:02+04:30")
ISODate("2011-12-31T07:31:02Z")
> new ISODate("sdf")                                        
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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