22、构建中间件:从 Mongoose 模型到服务测试

Mongoose模型与服务测试实践

构建中间件:从 Mongoose 模型到服务测试

1. 创建位置模型

在拥有了模式(schema)和所需接口后,就可以创建模型了。具体操作步骤如下:
1. 在 mongoose/location 文件夹中创建 model.ts 文件。
2. 将以下代码粘贴到该文件中:

import mongoose, { model } from "mongoose";
import { LocationSchema, LocationType } from "mongoose/locations/schema";
export default mongoose.models.locations ||
    model<LocationType>("locations", LocationSchema);

上述代码首先从 Mongoose 包中导入所需的依赖项,然后从之前创建的 schema.ts 文件中导入 LocationSchema LocationType 。接着使用这些来创建并导出 locations 模型,若已经存在名为 locations 的初始化模型,则返回现有的模型。

此时,我们已成功创建 Mongoose 模型并将其连接到数据库。可以通过 Mongoose 的 API 访问 MongoDB 实例,并对 locat

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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