小编Mem*_*eam的帖子

这是代码：

import numpy as np

# sigmoid function
def nonlin(x,deriv=False):
    if(deriv==True):
        return x*(1-x)
    return 1/(1+np.exp(-x))

# input dataset
X = np.array([  [0,0,1],
                [0,1,1],
                [1,0,1],
                [1,1,1] ])

# output dataset            
y = np.array([[0,0,1,1]]).T

# seed random numbers to make calculation
# deterministic (just a good practice)
np.random.seed(1)

# initialize weights randomly with mean 0
syn0 = 2*np.random.random((3,1)) - 1

for iter in xrange(10000):

    # forward propagation
    l0 = X
    l1 = nonlin(np.dot(l0,syn0))

    # how much did we miss?
    l1_error = y …

在执行 find() 查询时，我可以传递限制和排序等选项。我认为，这意味着数据库将在找到有限数量的文档后停止尝试过滤匹配文档。

当尝试使用聚合管道完成相同的事情时，我将 find() 中的相同查询作为 $match 阶段，但我无法指定限制。

$limit 的问题在于它只发生在下一阶段，因此 mongo 将在将集合中的每个文档传递到下一阶段之前处理它，随着集合大小的增加，这可能会变得非常慢。