MongoDB复习

内容概括 提供了一份MongoDB期末考试测试题，帮助学生复习MongoDB的相关知识和技能。该文档适合复习MongoDB课程的学生，尤其是备考期末的同学。题目内容涵盖了MongoDB的基础概念、数据建模、查询、索引优化等内容。通过完成测试题，学生可以深入理解MongoDB，并为考试做好准备。 适用人群 该文档适用于需要复习MongoDB的学生，特别是参加期末考试的同学。 使用场景及目标 这份文档可作为复习材料，帮助学生巩固所学知识。文档内的测试题涵盖以下方面： 数据库创建与数据插入：使用use命令切换数据库，并通过insert方法批量添加学生信息数据到member集合。 查询操作：使用find方法查找数据，条件查询可如age:{$gte:19,$lte:21}筛选出特定年龄段的学生信息。 OR逻辑查询：通过$or运算符查找指定条件的学生，如专业为“计算机科学与技术”或“网络工程”。 数组属性查询：利用索引查询数组中的特定内容，比如查找course数组中包含“Python”课程的学生。 统计与列表输出：distinct方法列出major字段的不同值，而count()方法统计集合中的文档数量。 排序操作：通过sort({age:-1})按年龄降序排列查询结果。 更新与插入操作：MongoDB中的update功能用于更新或插入数据。 其他说明 建议同学们结合教材、课堂笔记和其他相关资源进行复习。文档中可能存在的答案错误或不完整之处，学生可与老师或同学讨论，确保掌握正确答案。该文档仅供学习和复习，不代替正式教材。

复习本节所学的主要命令：clear、help、list、whelp、use、search、cd。找到附录 2 中主要命令的帮助信息，并计算 8 + 2*ln(100) - e³ / 5²。

本提纲涵盖数据挖掘课程重点，包含2013年考试题型预测、课程文件及教学资源。

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深度学习期末复习核心 从人工智能到深度学习 人工智能、机器学习和深度学习的关系 机器学习三要素：数据、模型、算法 神经网络发展历程：三次崛起与两次衰落 大模型的兴起与影响 机器学习基础 梯度下降算法原理及应用 数学和线性代数基础 线性模型：线性回归、逻辑回归 感知机模型及局限性 前馈神经网络 BP算法原理及推导 多层感知机的结构和训练方法 深度模型优化 非凸优化问题 学习率的选择与调整策略 数据预处理方法 正则化技术 过拟合问题及解决方案 L1、L2正则化方法 卷积神经网络 CNN基本概念 卷积运算原理 参数学习方法 感受野、稀疏交互、权值共享、平移不变性 池化操作 转置卷积和空洞卷积 循环神经网络 RNN基本概念及记忆能力 双向循环神经网络 长程依赖问题及解决方案：LSTM、GRU 深层循环神经网络 序列数据处理方法

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