Windows 安装Mongoliadb

本文详细介绍了如何下载、设置目录、启动以及将MongoDB作为Windows服务进行启动的步骤,包括具体命令和目录配置。

1. 下载

    下载地址: http://www.mongodb.org/downloads 

    我这里用的是:mongodb-win32-x86_64-2008plus-2.4.5.zip

2. 设置目录

    mongodb解压目录:E:\Tools\mongodb

    设置mongbdb启动时,db的目录。我的目录是:E:\Tools\mongodb\data

3. 启动

    E:\Tools\mongodb\mongod.exe --dbpath=E:\Tools\mongodb\data

4. 将MongoDB作为 Windows 服务启动并运行,命令行执行如下命令

    e:

    cd E:\Tools\mongodb\bin

    mongod --logpath E:\Tools\mongodb\logs\MongoDB.log --logappend --dbpath E:\Tools\mongodb\data --directoryperdb --serviceName MongoDB --install

    【或设置下Mongbdb的环境变量,直接在命令行直接敲mongodb的命令就行了,不用每次都要转到mongodb的bin里再执行命令】

5. 打开windows 服务

    开始 => 运行 => cmd => services.msc

6. 启动MongbDB服务。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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