mongodb

MongoDB安装与Python操作指南

mongodb安装:

  1. 配置yum源
    打开文件

     vim /etc/yum.repos.d/mongodb.new.repo
    

    编辑文件:

     [mongodb-org-3.4]
     name=MongoDB Repository
     baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.4/x86_64/
     gpgcheck=1
     enabled=1
     gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.4.asc
    
  2. 运行命令yum install mongodb-org -y安装

  3. 检查配置文件fork项 需要改为true

  4. 检查dbpath路径文件夹是否存在

配置文件位置:/etc/mongod.conf

启动mongod服务器 :-f:选择配置文件
mongod -f /etc/mongod.conf

启动mongo客户端:
mongo

使用python代码连接mongodb:

  1. 下载pymongo模块
  2. 导入模块 from pymongo import MongoClient
  3. 定义MongoClient对象: 数据类型:pymongo.mongo_client.MongoClient
    client = MongoClient(host=‘localhost’,port=27017)"
  4. 根据你要连接的数据库创建DB对象:
    db = client.databasename
  5. 用db对象操作mongodb: 数据类型pymongo.cursor.Cursor
    db.collectionname.find()…
    用for循环可以查看数据

命令:

获取所有数据库show databases
切换数据库、若数据库不存在则创建数据库(数据库没有表的时候不显示数据库)use databasename
创建collectiondb.createCollection(collectionname)
往collection中插入数据db.collectionname.insert({字典})
获取数据db.collectionname.find()
以pretty形式显示获取的数据db.collectionname.find().pretty()
删除collectiondb.collectionname.drop()
获取所有collectionshow collections
根据oldkey查找数据,使用newvalue替换oldvalue,若oldkey对应的oldvaue有多个重复的则只替换查找到的第一个db.collectionname.update({‘oldkey’:‘oldvalue’},{‘newkey’:‘newvalue’})
删除当前数据库db.dropDatabase()
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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