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安装
centos7安装mongodb并添加服务启动
centos7安装mongodb
mongodb的安装和启动
1.在mongodb的官网上下载安装包 https://www.mongodb.com/download-center 选择对应你的系统的安装包下载 如果下载不了 可以使用这个链接下载http://dl.mongodb.org/dl/win32/x86_64 2.解压安装包在d盘中，为了之后方便，对文件夹命名的时候尽量简单 3.在你的mongoDB中创建一个D://mo...
MongoDB安装及一键启动脚本教程
MongoDB是一种高性能、开源的NoSQL文档数据库，它的设计宗旨是支持易于扩展的数据存储，为开发者提供可伸缩的高性能数据存储解决方案。它使用了面向文档的数据模型，能够存储各种类型的数据，包括二进制数据和JSON-like的BSON数据格式。
MongoDb安装及启动
博主最近不知道怎么了，心神不宁，老出bug来犯小错误，烦死了 MongoDB下载中心 下载安装下一步就行了，只是你需要改一个东西，就是安装路径 这个里面可以选择安装路径，如果是第一个默认安装路径是：C:\Program Files（和安装jdk一样，也是这个默认路径）但是我喜欢安装到其他路径，自己修改就行了。 安装好后需要如下几步操作： 添加如下三个文件： 配置文件内容： ...
WD西部数据2TB，2.5寸移动硬盘，因为磁头坏了，长时间通电导致划片划伤，维修过程通过反复更换磁头
WD西部数据2TB，2.5寸移动硬盘，因为磁头坏了，长时间通电导致划片划伤，维修过程通过反复更换磁头，才能利用专业设备，里面找到，镜像，把内容数据恢复出来。 1.说一下经历，借用的别人移动硬盘，去帮别人维修，拷数据出来，别人的文件，数据比较多，且复杂，而且是在PE系统，接口什么的是2.0，没有很好的思考就全选复制拷贝了； 2，拷贝的过程，极其慢，文件多，且文件有损坏，移动硬盘一直处于通电的状态，大概从下午，两点多开始100多G的数据，一直卡住，到，晚上7 。8点拷完还是没拷完。打开的时候就已经，就一直
双有源桥DC-DC变换器：原理、软开关与移相控制深度解析
隔离型DC-DC变换器是电力电子系统的核心部件，通过高频变压器实现电气隔离与电压匹配，保障系统安全与灵活适配。其工作原理基于功率半导体器件的开关动作，通过调制策略控制能量传输。该技术的核心价值在于实现高效、高功率密度的电能转换，并支持双向能量流动，这对于提升系统整体能效和运行灵活性至关重要。在新能源储能、电动汽车V2G及数据中心供电等场景中，双向能量流成为刚性需求，推动了如双有源桥等先进拓扑的应用。本文聚焦于双有源桥这一实现高效双向隔离变换的“明星”方案，深入剖析其利用移相控制实现软开关的机理。通过分析谐振
【MongoDB】windows安装、配置、启动
安装过程会持续 1-2 分钟，结束后点击【Finish】点击【Connect】即可可视化访问本地 MongoDB。找到 MongoDB，右键可以启动、停止、重启服务。MongoDB 会被作为服务自动运行。你可以在任务管理器 → 服务里看到。点击【Install】然后点击【Next】
BUCK电路三种工作模式全解析：CCM、BCM、DCM到底怎么选？
本文深入解析BUCK电路的CCM、DCM和BCM三种工作模式，通过对比其电流波形、效率、纹波及环路特性，提供基于计算公式的量化判断方法。文章结合电池供电、高精度模拟等具体应用场景，给出明确的模式选型策略与实战设计指南，帮助工程师根据核心需求做出最优决策。
【MongoDb教程02】MongoDB安装和启动
1、下载MongoDB 下载地址：https://www.mongodb.com/download-center/community 2、安装MongoDB 在Linux平台的MongoDB为解压版，我们只要解压tgz文件就可以使用 2.1 安装openssl10依赖 MongoDB4.2.1需要依赖openssl10相关资源，必须先在Linux中安装openssl10 卸载wget yum remove wget 安装wget命令 yum -y install wget yum install wge
【新华三】通过路由复制实现Public与VRF路由互通
如上图所示，S6900设备里有两张表，一张是public路由表，默认所有的路由都存放在public路由表里；除此之外还创建了VRF test，因此此设备还有VRF test路由表。通过路由复制实现Public路由和VRF路由互通，默认情况下VRF里的路由单独一张路由表，默认情况下与public路由表相互隔离，两张表之间不可互访。此时的public路由表里面并没有test的路由表。public路由表与VRF路由表之间相互隔离。此时VRF test里的路由也没有其他VRF或Public里的路由，相互隔离。
2.6 SST的核心性能指标体系
本文构建了固态变压器（SST）的核心性能指标体系，涵盖电气性能、可靠性、经济性和环境适配性四大类指标。电气性能指标包括运行效率（≥97%）、功率密度（≥900kVA/m³）、谐波畸变率（≤3%）等关键参数；可靠性指标设定MTBF≥43800h、年均故障率≤1.2次/年等标准；经济性指标对比分析了初始购置成本（45-55万元）和全生命周期成本（48-55万元）；环境适配性指标则明确了温度、海拔等工况要求。该体系采用量化公式和国标限值，为SST的性能测试、选型和优化提供了统一标准。
mongodb启动成功连不上_在MacOS上安装和启动MongoDB的终极指南
介绍MongoDB是一个跨平台的面向文档的数据库程序。分类为NoSQL数据库程序，MongoDB使用带有可选模式的类似JSON的文档。在本教程中，我们将逐步在macOS上设置MongoDB。1.先决条件Homebrew：Homebrew是一个免费的开源软件包管理系统，可简化在Apple macOS操作系统和Linux上的软件安装。首先，你需要使用以下命令验证是否已安装homebrew：brew -...
STM32F407驱动OV2640摄像头全栈解析：DCMI+DMA+SCCB协同设计
图像采集是嵌入式视觉系统的基石，其核心在于传感器与MCU间的数据通路构建。原理上需理解并行接口（如DCMI）的硬件同步捕获机制、串行控制总线（如SCCB/I²C）的寄存器级配置逻辑，以及DMA在高吞吐数据搬运中的关键作用。技术价值体现在解放CPU、保障实时性、降低功耗，并支撑JPEG压缩与RGB565直显等差异化应用。典型场景包括智能终端实时预览、低带宽图像上传、工业现场视频监控及教学实验平台搭建。本文以STM32F407与OV2640集成实践为载体，深入剖析DCMI时序约束、SCCB软件模拟实现及DMA循
MongoDB 安装及启动
一 配置及安装1、下载 地址：https://www.mongodb.com/download-center2、解压并配置 mongod没有参数的情况下会使用默认数据目录/data/db(Windows为C:\data\db),若目录不存在或者不可写，服务会启动 失败。 MongoDB默认端口为27017二 启动1、前台启动 1)linux 运行mongod命令启动数据库服务器./
华为MetaERP Oracle EBS OM（订单管理）模块详解作为ERP财务解决方案架构师，理解OM模块的业务全景和数据模型至关重要。OM是EBS分销链路的核心引擎，贯穿“订单到收款“（Orde
Oracle EBS OM模块是管理销售订单全生命周期的核心模块，涵盖客户管理、订单执行、发运开票、定价及信用控制等功能。其标准流程包括订单录入、预订、发放、发运确认和自动开票等环节，核心数据表涉及订单、客户、发运和定价等业务对象。OM模块与库存、应收、发运等模块深度集成，架构师需重点设计订单类型、信用控制策略和自动开票接口等关键环节，确保业务流程高效流转。
电子元器件-三极管终终篇：三极管工作原理详解、参数/手册详解、开关应用详解、Ib电流研究、开关应用实例
三极管工作原理与应用摘要 三极管是一种电流控制器件，通过小基极电流控制大集电极电流。其内部结构由高掺杂发射区、薄低掺杂基区和中等掺杂集电区组成，形成NPN或PNP结。三极管有三种工作状态： 截止区：发射结和集电结均反偏，无放大作用 放大区：发射结正偏，集电结反偏，Ic=βIb 饱和区：两结均正偏，Ic不再随Ib增大 作为开关使用时，需确保三极管深度饱和（Vce≈0.2V）。设计要点包括： 基极电阻计算确保Ib足够大 集电极电阻控制Ic 基极加下拉电阻提高抗干扰 NPN管作地开关，PNP管作电源开关 典型应用
mongoDB的安装与启动
mongoDB
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
MongoDB安装与启动
window系统MongoDB安装 安装 双击mongodb-win32-x86_64-2008plusssl-3.2.10-signed.msi” 按照提示步骤安装即可。安装完成后，软件会安装在C:\ProgramFiles\MongoDB 目录中。 我们要启动的服务程序就是C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin目录下的mongod.exe，为了方便我们...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
MongoDB Linux下的安装和启动
<br />1. 下载MongoDB，此处下载的版本是：mongodb-linux-i686-1.8.1.tgz.tar。<br />2. 解压文件到某目录下,然后重命名：<br /> [root@localhost src]# tar -xzvf mongodb-linux-i686-1.8.1.tgz.tar [root@localhost src]# mv mongodb-linux-i686-1.8.1 /usr/local/mongodb/ <br />3. 查看安装后的文件情况：<br
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
MongoDB centos下的安装和启动
注意，上述我们启动MongoDB都是手动使用mongod来启动，这样关闭计算机后，下次再进来它又没启动了，所以还得手动启动，因此，为避免这种繁琐的工作，可以把mongod放到服务自启动项中，这样计算机一开启mongod服务也就启动了。因此，我们可以简化这点，将该命令文件copy到/usr/bin下，这样就可以在任何目录下使用mongo命令了。等待启动成功后，可查看是否启动成功了，默认端口号是27017，当然在启动时也可以指定未使用的其它端口。可以看到，已启动成功，现在使用mongo客户端访问一下该数据库。
mongoDB windows 安装，启动服务 + docker 安装
进入网址，找到对应版本下载安装。
Mongodb在windows下的安装和启动
Mongodb在windows下的安装和启动 Mongodb的安装与启动 下载链接：http://www.mongodb.org/downloads ---------------------------------------------------------------------------- Windows 安装 第一步：下载安装包 下载版本：2.0.2
在Ubuntu下mongodb的安装和启动
在Ubuntu下mongodb的安装和启动 1、终端输入命令：sudo apt-get install mongodb2、如果出现找不到的问题，请输入以下命令更新软件库：sudo apt-get update3、安装完成后，可以通过以下命令来查看是否已经启动mongodbpgrep mongo -l4、进入mongodbmongo5、退出mongodb（前提：已经进入mongodb的命令行）exit
Linux下安装、启动、停止mongodb
如果你是个优秀程序员并想做的更好，那么欢迎您关注微信公众号“程序员社区1024”，进入获取各类全套课程资料，这里不介绍具体是什么资料，有兴趣自己看 1.下载完安装包，并解压 tgz（以下演示的是 64 位 Linux上的安装） curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz # 下载 ta......
如何在Linux上安装MongoDB并成功启动
安装： 创建好必要的文件夹： sudo mkdir -p /opt/mongodb sudo mkdir -p /data/db 创建数据库文件夹(默认的数据库文件的位置是/data/db,启动时会自动创建) sudo mkdir -p /opt/mongodb/logs 创建目录 sudo touch /opt/mongodb/logs/mongodb.log 创建空文件！ 注意不是目录而是文件 1.下载MongoDB wget https://fastdl.
MAC下MongoDB的安装启动及停止
原文地址：https://blog.csdn.net/Fabulous1111/article/details/80102017 1、到官网下载安装包 地址：https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav#community 下载解压后的文件夹如下： 我们可以将其名称改为mongodb，显得更优雅： 2、移动解压后的文件...
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