MongDB 数据库使用技巧及注意事项

说明

本文记录MongoDB数据库的使用技巧总结,特性发现。

利用TTL特性实现数据定时删除

限制:

  • 你不能创建TTL索引,如果要索引的字段已经在其他索引中使用。
  • 索引不能包含多个字段。
  • 索引的字段必须是一个日期的 bson 类型。
test:PRIMARY> db.runoob.createIndex({"createdAt":1},{expireAfterSeconds:5*60}) # 对createdAt字段,“顺序”设置索引,-1表示倒序,过期时间设置5分钟,默认创建了索引名是"createdAt_1"
test:PRIMARY> db.runoob.insert({ "createdAt":new Date(), "name":"michael", "wish":"free" }) # 插入一条新纪录
test:PRIMARY> db.runoob.getIndexes() # 查看索引设置信息
test:PRIMARY> db.runCommand({collMod:"runoob", index:{keyPattern:{createdAt:1}, expireAfterSeconds:2*60 }}) # 修改过期时间为2分钟
test:PRIMARY> db.currentOp()  # 当TTL线程被激活后,可以从db.currentOp()
test:PRIMARY> db.runoob.dropIndex("createdAt_1") # 删除创建的索引
test:PRIMARY> db.runoob.createIndex({"createdAt":1},{expireAfterSeconds:2*60,name:"time_to_drop"}) # 加一个"name"属性,可以指定索引的名字
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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