5、MongoDB查询与Python类型提示及Pydantic入门

MongoDB查询与Python类型提示及Pydantic入门

1. MongoDB查询基础

1.1 常用查询命令

MongoDB有许多常用的查询语言命令,以下是一些常见的命令及其功能:
| 命令 | 功能 |
| — | — |
| find() | 查找并选择符合简单或复杂条件的文档 |
| insertOne() | 向集合中插入一个新文档 |
| insertMany() | 向集合中插入一个文档数组 |
| updateOne() updateMany() | 根据某些条件更新一个或多个文档 |
| deleteOne() deleteMany() | 从集合中删除一个或多个文档 |

1.2 查询所有文档

sample_mflix.movies 集合为例,该集合中有21,349个文档。要查询所有文档,可在MongoDB Shell中输入以下命令:

db.movies.find()

控制台每次只会打印20个文档,并提示输入 “it” 以查看更多。此命令类似于SQL中的 SELECT * FROM TABLE

1.3 带过滤条件的查询

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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