这篇文章主要介绍了mongodb基本命令,结合实例形式总结分析了MongoDB数据库切换、查看、删除、查询等基本命令用法与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了mongodb基本命令。分享给大家供大家参考，具体如下：
1、切换数据库
use admin;
2、查看当前数据库
db;
查看所有数据库
show dbs;
3、查看当前数据库下面的表
show collections;
4、删除数据库
use test;
...
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在tensorflow中，经常会遇到参数初始化问题，比如在训练自己的词向量时，需要对原始的embeddigs矩阵进行初始化，更一般的，在全连接神经网络中，每层的权值w也需要进行初始化。
tensorlfow中应该有一下几种初始化方法
1. tf.constant_initializer() 常数初始化
2. tf.ones_initializer() 全1初始化
3. tf.zeros_initializer() 全0初始化
4. tf.random_uniform_initializer() 均匀分布初始化
5. tf....
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extract()函数是PHP中的一个内置函数，用于从数组中将变量导入到当前的符号表。也就是说，它将数组键转换为变量名称，将数组值转换为变量值。针对数组中的每个元素，将在当前符号表中创建对应的一个变量。
php extract()函数怎么用?
extract() 函数从数组中将变量导入到当前的符号表，使用数组键名作为变量名，使用数组键值作为变量值。针对数组中的每个元素，将在当前符号表中创建对应的一个变量。
该函数返回...
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Unicode是一种字符编码方案，它为每种语言中的每个字符都设定了统一唯一的二进制编码，以实现跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求
Unicode是什么
Unicode给每个字符提供了一个唯一的数字，不论是什么平台、不论是什么程序、不论是什么语言。它在1994年正式公布，是计算机领域里一项业界标准，包括字符集，编码方案等。Unicode是为了解决传统字符编码方案的局限而产生的，为每种语言中的每个字符都设定了统一唯...
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正则表达式(英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE)使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串搜索模式。
搜索模式可用于文本搜索和文本替换。
正则表达式是由一个字符序列形成的搜索模式。
当你在文本中搜索数据时，你可以用搜索模式来描述你要查询的内容。
正则表达式可以是一个简单的字符，或一个更复杂的模式。
正则表达式可用于所有文本搜索和文本替换的...
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定义或者声明变量时，没有static修饰符的就是动态变量，有static修饰符的就是静态变量
静态变量
就是在定义的时候，有static修饰的变量，形式为：
static TYPE var_name = init_value;
动态变量，形式为：
TYPE var_name = init_value;
即没有static 修饰。其中的=init_value均可省略。
区分定义在函数外的全局变量，和函数内的局部变量，作用域，生命周期，及无显式初始化时的初始值，均有区...
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选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
#找到最小的元素defFindSmall(list):min=list[0]foriinrange(len(list)):iflist[i]
快速排序
快速排序的运行速度快于选择排序，它的工作原理是这...
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Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器
Nginx (engine x) 也是一个高性能的HTTP和反向代理服务，也是一个IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点(俄文：Рамблер)开发的 (推荐学习：nginx教程)
前后端nginx配置
1.打开 /etc/nginx/conf.d/文件夹，创建配置文件xxx.conf，内容如下：
server {
listen 80;
server_n...
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动态规划算法基本概念
动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
基本思想与策略
基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保...
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DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。
密度聚类原理
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他...
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