mongodb从下载到编写第一个demo

本文介绍了MongoDB的使用步骤,包括在官网下载MSI版本并安装,配置path环境变量,还说明了Java连接MongoDB的方法,如配置依赖、进行带认证或不带认证的连接,以及连接数据库、创建集合、插入和查询数据等操作,最后总结了使用步骤。

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注意:mongodb基于集合存储数据,对数据增删改查要先创建文档document文档对象

1、在官网下载mongodb的MSI版本

2、一直下一步,自定义路径时 注意 data数据库路径后面要加上\db\,不然无法启动mongodb服务器。

3、安装完成后,cmd进入mongodb的bin路径,查看是否安装成功

cd C:\11111111NewSoftware\MongoDB\server\4.0.10\bin

mongo

4、配置path环境变量,可以任何路径使用mongodb命令。

5、java连接mongodb

配置依赖

<dependency>

       <groupId>org.mongodb</groupId>

       <artifactId>mongo-java-driver</artifactId>

       <version>3.0.4</version>

</dependency>

6、连接mongodb

----不带认证的连接(ip和端口号可以不写,默认为localhost和27017)游客也是超级管理员的身份

MongoClient mongoClient = new MongoCLient("ip",port);

----带认证的连接--推荐

//用户名、密码、ip、端口号、数据库

String sURI = String.format("mongodb://%s:%s@%s:%d/%s", "zsmdb", "mongodb_root", "localhost", 27017, "admin");
MongoClient mongoClient = new MongoClient(new MongoClientURI(sURI));

----另外一种认证连接

List<ServerAddress> adds = new ArrayList<>();

ServerAddress serverAddress = new ServerAddress("localhost",27017);

adds.add(serverAddress); List<MongoCredential> credentials = new ArrayList<>(); //用户名、数据库名、密码 MongoCredential credential = MongoCredential.createCredential("username","database","password".toCharArray());

credentials.add(credential);

MongoClient mongoClient = new MongoClient(adds,credentials);

7、连接数据库----连接test数据库(数据库要已存在,之前没存在报错了)

MongoDatabase mongoDatabase = mongoClient.getDatabse("test")

8、创建集合collection用来存放数据,相当于table,没有则在第一次插入文档时自动创建

MongoCollection<Document> collection = mongoDatabase.getCollection("test_collect");

9、创建文档对象并插入数据

Document document = new Document();
document.append("name","zsm");
//collection.insertOne(document);//插入一条数据
Document document2 = new Document();
document2.append("name","zsm");
ArrayList list = new ArrayList<>();
list.add(document);
list.add(document2);
collection.insertMany(list);

10、查询数据

FindIterable findIterable = collection.find();//查询所有文档对象
System.out.println("++++++"+findIterable.first());
MongoCursor<Document> mongoCursor = findIterable.iterator();
while(mongoCursor.hasNext()){
    System.out.println("-------"+mongoCursor.next());
}

redis相同key值会覆盖、mongodb不会

总结mongodb步骤:导入依赖--认证连接mongodb服务--连接数据库--创建集合collection--创建文档document并append数据--文档对象插入到集合中。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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