MongoDb安装跟启动服务

本文详细介绍MongoDB的安装步骤及环境配置方法,包括配置环境变量、创建数据文件夹、启动服务、设置系统服务等内容,并提供了基本的数据库操作指令。

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1.MongoDB安装

        C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin

  •  在c盘根目录

        - 创建一个文件夹 data
        - 在data中创建一个文件夹db

  • dos命令输入mongo如图则安装成功

2.启动服务

  • dos命令下输入mongod启动服务
  • 如果安装的是32位:
                启动服务器时,需要输入如下内容
                    mongod --storageEngine=mmapv1
                    mongod --dbpath 数据库路径 --port 端口号
  •  在打开一个cmd窗口
            - 输入 mongo 连接mongodb ,出现 > 即连接成功

数据库(database)
        - 数据库的服务器
            - 服务器用来保存数据
            - mongod 用来启动服务器
            
        - 数据库的客户端
            - 客户端用来操作服务器,对数据进行增删改查的操作
            - mongo 用来启动客户端

3.优化服务启动 (将MongoDB设置为系统服务,可以自动在后台启动,不需要每次都手动启动)

  • 1.创建配置文件

            在目录 C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2 下添加一个配置文件
            mongod.cfg

  • 2.以管理员的身份打开命令行窗口    
  • 3.执行如下的命令
    sc.exe create MongoDB binPath= "\"C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin\mongod.exe\" --service --config=\"C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\mongod.cfg\"" DisplayName= "MongoDB" start= "auto"
    			

    sc.exe create MongoDB binPath= "\"mongod的bin目录\mongod.exe\" --service --config=\"mongo的安装目录\mongod.cfg\"" DisplayName= "MongoDB" start= "auto"

  • 4.启动mongodb服务

右击点击启动

  • 5.如果启动失败,证明上边的操作有误,

            在控制台输入 sc delete MongoDB 删除之前配置的服务
            然后从第一步再来一次

 

其他

- 基本概念
        数据库(database)
        集合(collection)
        文档(document)
            - 在MongoDB中,数据库和集合都不需要手动创建,
                当我们创建文档时,如果文档所在的集合或数据库不存在会自动创建数据库和集合
        
    - 基本指令
        show dbs
        show databases
            - 显示当前的所有数据库
        use 数据库名
            - 进入到指定的数据库中
        db
            - db表示的是当前所处的数据库
        show collections
            - 显示数据库中所有的集合

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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