【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
与典型的SQL一样，InterSystems IRIS支持惟一键和主键的概念。 InterSystems IRIS还能够定义IdKey，它是类实例(表中的行)的唯一记录ID。 这些特性是通过Unique、PrimaryKey和IdKey关键字实现的:
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例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据:
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中，数据插入是最基本的操作，在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档； document是文档数据，collection是存放文档数据的集合。 例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据: db.users.insert(user); 如果collection存在，document会添加到collection目录下， 如果collection不
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
最基本调用linq查询的方式是构造一个集合变量，通过调用AsQueryable<TDocument>() 后，你便可以正常调用linq了。
数据标注是监督学习方法应用于许多问题的主要瓶颈。因此，直接从无标签数据中学习的无监督方法显得越来越重要。对于与无监督句法分析相关的任务来说，离散生成模型近年来占据着主导地位，如词性标注（POS）归纳（Blunsom and Cohn, 2011; Stratos et al., 2016）和无监督依存分析（Klein and Manning, 2004; Cohen and Smith, 2009; Pate and Johnson, 2016）。尽管类似的模型在一系列无监督任务中取得了成功，但它们大多忽略了有监督自然语言处理应用中显而易见的连续词表示的作用（He et al., 2017; Peters et al., 2018）。本文着眼于利用并显式地表征句法结构的无监督模型中的连续词嵌入。
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在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。
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Spring Data 查询方法通常返回存储库管理的聚合根的一个或多个实例。但是，有时可能需要根据这些类型的某些属性创建投影。Spring Data 允许对专用返回类型进行建模，以更有选择地检索托管聚合的部分视图。
传统的关系型数据库，比如说MySQL，我们已经用的非常熟悉了，那么我们在什么时候需要用到MongoDB呢？传统的关系型数据库在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作（四） 1 查询方案（Query Plans） MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案。然后每次执行查询时，查询系统使用此查询方案。 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划。 对于每一个查询，查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案。如果没有匹配的查询方案，查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估。查询规划者选择获胜的方案，创建包含获胜
1、文档查询db.users.find()等价于db.users.find( {} ) 2、基于and运算符的多个组合条件可以省略and运算符的多个组合条件可以省略and，直接将条件组合即可 3、对于$and运算符内的条件，用[]括起来，相当于数组形式 4、对于数组查询，可以使用基于下标的方式精确配置特定的元素值 5、对于内嵌文档，可以使用”文档键.内嵌文档键”方式进行访问 6、对于数组内内嵌文档的方式，可以使用”数组名.下标.内嵌文档键”方式访问 7、对于哪些列名需要显示可以通过{ field1: <0|1>, … }来设定 8、本文参考:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/query-documents/
注：MongDB中默认的数据库为test，如果你没有选择数据库，集合将默认存放在test数据库中
MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB 的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格一致性等等。 MongoDB 能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用 MongoDB 来创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
MongoDB（来自于英文单词“Humongous”，中文含义为“庞大”）是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库，MongoDB 的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。与此同时，它也为开发人员 提供了传统数据库的功能：二级索引，完整的查询系统以及严格一致性等等。MongoDB 能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性，各种规模的企业都可以通过使用 MongoDB 来创建新的应用，提高与客户之间的工作效率，加快产品上市时间，以及降低企业成本。
注意：如果您正在查找调查报告，此博客文章也可作为arXiv上的一篇文章。
今天为大家带来斯坦福大学Jure Leskovec教授课题组发表在NeuIPS上的一篇论文。本文引入了一个框架GQE，以便在不完整的知识图谱上有效地对合取逻辑查询进行预测。在本文的方法中，作者在低维空间中对图节点进行嵌入，并在这个嵌入空间中将逻辑运算符表示为学习过的几何运算（例如平移、旋转）。本文通过在低维嵌入空间中执行逻辑运算，实现了线性时间复杂度的变量查询。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
【新智元导读】不同语言的数据量不同。一些数据较少的语言，嵌入模型的训练会遇到困难，而跨语言嵌入模型则允许研究者将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中，使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。今天为大家推荐的这篇论文，对跨语言嵌入模型进行了梳理。我们摘取论文的概要和评估部分为您做了介绍。 跨语言嵌入模型允许我们将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中。这使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。本文对跨语言嵌入模型
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
在MongoDB中文档是指多个键及其关联的值有序地放置在一起就是文档，其实指的就是数据，也是我们平时操作最多的部分。
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本文主要是参考《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications》和刘知远的《知识表示学习的研究与进展》做的总结，主要介绍了最近关于知识图谱嵌入所涉及到的研究方法，主要从融合事实信息、融合附加信息和KGE下游任务应用三方面展开。由于篇幅较长，下图是本文的结构，可以按照自己的需要有选择性的浏览。
22/10 周二 小雨转阴 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 参考地址: MongoDB 官网地址：https://www.mongodb.com/ MongoDB 官方英文文档：https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB 各平台下载地址：https://www.
查询 instock 数组中包含 { warehouse: "A", qty: 5 } 的所有文档
近年来，向量搜索席卷了搜索和信息检索领域。它能够将查询的语义与文档相匹配，合并文本的上下文和含义，并为用户提供前所未有的自然语言查询能力。向量搜索是促进大型语言模型 (LLM) 的重要上下文来源，它为生成式 AI 时代越来越多的现代搜索体验提供动力。
近期研究已证明：利用统一的多场景模型相比单场景模型更适用于场景复杂的大规模商业平台。然而大部分多场景模型都面临场景区分建模不充分、随着场景数量增加效果下降，缺乏可解释性等问题。并且现存的所有多场景模型在对各场景区分建模时，都没有考虑过显示特征交互问题，这限制模型的表达能力且影响到模型性能。
相信看了前两篇博客《最详细的Windows平台安装MongoDB教程》和《MongoDB可视化工具Robo 3T基础使用》之后，很多初学者对于MongoDB的使用也是比较地好奇。本篇博客，博主将正式为大家介绍MongoDB!
t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的；如果在高维空间中不具有可分性，可能是数据不可分，也可能仅仅是因为不能投影到低维空间。 下面会简单介绍t-SNE的原理，参数和实例。
你有没有MongoDB数据库的性能问题？常见的情况是运行查询时突然出现性能问题。显而易见的第一个解决方案是，“让我们创建一个索引！” 虽然这在某些情况下有效，但在尝试优化MongoDB时还需要考虑其他选项。
向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域，目前大部分向量数据库公司的估值乘着 AI 和 GPT 的东风从而飞速的增长，但是在实际的业务场景中，目前向量数据库的应用场景还比较少，抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。
如果指定了这个关键字(如果SqlComputed为真)，那么这个属性就是一个计算属性。
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
语法格式：db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)
本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。
下面的嵌入式SQL示例创建一个新表SQLUser.MyKids。下面的示例使用INSERT用数据填充此表。在插入示例之后，提供了一个删除SQLUser.MyKids的示例。
现在推荐系统，网络搜索和在线广告的数据大多是分类的，并包含多个字段，有一个典型的方法将他们转化成高维稀疏二进制特征表示就是通过one-hot编码。对于这些高维稀疏的特征，传统模型可能会限制它们从数据中挖掘浅层模式的能力，即低阶组合特征，另一方面，像深度神经网络这样的深度模型由于巨大的特征空间而不能直接应用于高维输入。所以本文提出了PNN这个模型，其中的embedding层学习种类特征的分布式表示，product层捕获种类特征之间的交互特征（学习filed之间的交互特征），全连接层捕获高阶交互特征。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库，它具有高性能，高可用性，自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
最近 leancloud 后台记录了部分页面访问是从 pages 目录来访的，这个目录是之前还没使用二级域名 blog 前使用的，后面加了 blog 之后就不再用 pages 目录来访问页面了，现在想要了解访问 pages 目录的源头都在哪里（一般在谷歌）一般来说，通过前端统计信息比较有限，我们想要拿到一部分访问者的信息需要一些特定的 api ，比如访问 ip 地段，用户基本访问源等等，这里主要聊下如何将获取到的信息储存到 leancloud 数组内。
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释：“三高”需求：
原标题：Spring认证|Spring Data JPA 参考文档五(内容来源：Spring中国教育管理中心）
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