mongodb入门-10删除
mongodb入门-10删除 mongodb入门-9查询4 http://www.2cto.com/database/201305/212201.html mongodb的查询基本结束了,算是增删改查完成了一半了,该介绍删除了. 在mongodb中删除还是比较简单的,只有一个remove方法.remove方法如果不加参数将会删除集合中所有
mongodb入门-10删除
mongodb入门-9查询4
http://www.2cto.com/database/201305/212201.html
mongodb的查询基本结束了,算是增删改查完成了一半了,该介绍删除了.
在mongodb中删除还是比较简单的,只有一个remove方法.remove方法如果不加参数将会删除集合中所有的文档.如果添加参数只会删除满足条件的文档.这里的参数基本跟我们在查询中介绍的一样.下面看一段代码介绍:
[html]
> db.test.find()
{ "_id" : 1, "name" : "user_1", "age" : 1 }
{ "_id" : 2, "name" : "user_2", "age" : 2 }
{ "_id" : 3, "name" : "user_3", "age" : 3 }
{ "_id" : 4, "name" : "user_4", "age" : 4 }
{ "_id" : 5, "name" : "user_5", "age" : 5 }
> db.test.remove({age:1}) -->删除age为1的文档
> db.test.find()
{ "_id" : 2, "name" : "user_2", "age" : 2 }
{ "_id" : 3, "name" : "user_3", "age" : 3 }
{ "_id" : 4, "name" : "user_4", "age" : 4 }
{ "_id" : 5, "name" : "user_5", "age" : 5 }
> db.test.remove({age:{$gte:4}}) -->删除age大于等于4的文档
> db.test.find()
{ "_id" : 2, "name" : "user_2", "age" : 2 }
{ "_id" : 3, "name" : "user_3", "age" : 3 }
> db.test.remove() -->无参数将删除该集合中的所有文档
> db.test.find() -->查找的时候 没有数据了
> db.test.find()
在高并发的时候,可能我们删除一个文档的时候,其它用户正在更新该文档,这样就不能删除这个文档,显然这个是不能满足我们的条件的.这时候我们可以在删除的方法中的参数中加上$atomic参数,并将其设置为true,这样就能实现删除了.这个方法由于本人只在本地不容易测试,所以不能确定是否能删除,只是文档中这么说的.测试代码如下:
[html]
> db.test.find();
{ "_id" : ObjectId("519a24e4008d26b3ff25dfe8"), "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("519a25e6008d26b3ff25dfe9"), "age" : 1 }
> db.test.remove({age:1,$atomic:true})
> db.test.find();
{ "_id" : ObjectId("519a24e4008d26b3ff25dfe8"), "age" : 2 }
删除比较简单,主要我们学好了查询就能学号删除了.

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Node.js ialah masa jalan JavaScript bahagian pelayan, manakala Vue.js ialah rangka kerja JavaScript sisi klien untuk mencipta antara muka pengguna interaktif. Node.js digunakan untuk pembangunan bahagian pelayan, seperti pembangunan API perkhidmatan belakang dan pemprosesan data, manakala Vue.js digunakan untuk pembangunan sisi klien, seperti aplikasi satu halaman dan antara muka pengguna yang responsif.

1. Buka apl Douyin, klik [Mesej] di bahagian bawah antara muka dan klik entri perbualan sembang yang perlu dipadamkan. 2. Tekan lama mana-mana rekod sembang, klik [Multiple Select], dan semak rekod sembang yang ingin anda padamkan. 3. Klik butang [Padam] di penjuru kanan sebelah bawah dan pilih [Sahkan pemadaman] dalam tetingkap pop timbul untuk memadam rekod ini secara kekal.

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA

1. Buka apl WeChat, klik [Saya] di penjuru kanan sebelah bawah, cari dan klik pilihan [Momen]. 2. Klik [Detik Saya] di penjuru kanan sebelah atas dan cari kandungan Detik yang anda mahu padamkan pada antara muka Detik Saya. 3. Klik untuk memasuki halaman butiran kalangan rakan ini dan klik ikon [tong sampah kecil] di sebelah kanan masa keluaran kandungan. 4. Pilih [OK] dalam tetingkap pop timbul, dengan itu melengkapkan operasi memadam kandungan dalam kalangan rakan.
