10、MongoDB数据模型与操作详解

MongoDB数据模型与操作详解

1. 电商数据模型基础

在电商数据模型中,存在多种关系和不同类型的文档结构,以下将详细介绍。

1.1 产品与类别关系

产品与类别之间存在多对多的关系。通过在产品文档的 category_ids 字段中存储类别对象ID,可以方便地进行相关查询。
- 查询特定类别下的所有产品:

db.products.find({category_ids: ObjectId('6a5b1476238d3b4dd5000048')})
  • 查询特定产品所属的所有类别:
product = db.products.findOne({"slug": "wheelbarrow-9092"})
db.categories.find({_id: {$in: product['category_ids']}})

类别文档通常包含 _id slug name description 等字段。为了避免在查询时进行额外的查询操作以获取父类别的信息,采用了非规范化设计,即在子文档中重复存储父类别的名称。虽然有些开发者可能认为这种非规范化程度不可接受,但在实际应用中,这种设计可以根据应用需求来确定,而不一定遵循理论上的规范。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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