M101 Homework 2.2

本文介绍如何使用Python和pymongo库实现MongoDB中特定类型数据的批量删除操作,包括通过设置查询条件筛选数据并按指定字段排序,最后执行删除操作。
本人写的第一个python程序:
# M101 Week2 - CRUD Homework 2.2
import pymongo
import sys

# establish a connection to the database
connection = pymongo.Connection("mongodb://localhost", safe=True)
db = connection.students
grades = db.grades

def hw2_2():
    for i in range(0, 200):
        query = {'type':'homework', 'student_id': i}
        selector = {'student_id':1, '_id':1, 'score':1}
        
        try:
            cursor = grades.find( query, selector )
            cursor = cursor.sort([('student_id',pymongo.ASCENDING),('score',pymongo.ASCENDING)])
        
        except:
            print "Unexpected error:", sys.exc_info()[0]
            raise

        for hw in cursor:
            print "delete", hw
            grades.remove(hw)
            break

hw2_2()

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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