导读：虚拟现实（VR）与混合现实（MR）技术，一直是科技圈的热门话题。2024年对于VR/MR头戴装置市场来说，是充满变化和挑战的一年。据TrendForce集邦咨询最新调查显示，2024年VR/MR头戴装置的出货量预计将达到约960万台，同比增幅达8.8%。Meta Quest系列产品凭借其长期积累的用户基础和高性价比优势，占据了73%的市场份额，位居第一。其中，Quest 3S以299美元的低价策略吸引了大量消 ……虚拟现实（VR）与混合现实（MR）技术，一直是科技圈的热门话题。2024年对于VR/MR头戴装置市场来说，是充满变化和挑战的一年。据TrendForce集邦咨询最新调查显示，2024年VR/MR头戴装置的出货量预计将达到约960万台，同比增幅达8.8%。Meta Quest系列产品凭借其长期积累的用户基础和高性价比优势，占据了73%的市场份额，位居第一。其中，Quest 3S以299美元的低价策略吸引了大量消费者，出货量同比增长了11%。索尼Play Station VR2则以9%的市占率位列第二，尽管索尼努力通过转接器拓展PC ...
导读： 11 月 6 日消息，苹果公司昨日（11 月 5 日）面向开发者，推送了 visionOS 2.2 Beta 1 预览版，主要为 Mac 虚拟显示器（Mac Virtual Display）添加了“宽”和“超宽”模式，让用户将 Vision Pro 用作 Mac 的外部显示器。科技媒体 MacRumors 昨日发布视频，详细上手了 Mac 虚拟显示器的全新宽屏布局，认为极大地提升了多任务处理的效率。在“宽屏”布局下，用户可以同时 …… 11 月 6 日消息，苹果公司昨日（11 月 5 日）面向开发者，推送了 visionOS 2.2 Beta 1 预览版，主要为 Mac 虚拟显示器（Mac Virtual Display）添加了“宽”和“超宽”模式，让用户将 Vision Pro 用作 Mac 的外部显示器。科技媒体 MacRumors 昨日发布视频，详细上手了 Mac 虚拟显示器的全新宽屏布局，认为极大地提升了多任务处理的效率。在“宽屏”布局下，用户可以同时打开四个应用程序，且窗口大小不受影响。
在“超宽屏”布局下，类似于拥有多个弯曲的 Mac 显示器，用户可以在更大的虚拟 ...
导读：在科技飞速发展的当下，虚拟现实（VR）技术作为一项前沿技术，正在迅速改变人类的生活和工作方式。它不仅在娱乐和游戏领域带来了革命性的变化，更在教育、医疗、工业、设计等众多领域展现出巨大的潜力。VR设备分头显和手柄两部分，头显的红外摄像头在短曝光图像上能够敏捷捕捉手柄上红外LED发射的红外光，通过检测光点借助多视图几何原理，先计算初步的位姿，再融合手柄的关键 ……在科技飞速发展的当下，虚拟现实（VR）技术作为一项前沿技术，正在迅速改变人类的生活和工作方式。它不仅在娱乐和游戏领域带来了革命性的变化，更在教育、医疗、工业、设计等众多领域展现出巨大的潜力。VR设备分头显和手柄两部分，头显的红外摄像头在短曝光图像上能够敏捷捕捉手柄上红外LED发射的红外光，通过检测光点借助多视图几何原理，先计算初步的位姿，再融合手柄的关键数据，从而实现精准的定位跟踪。这一技术突破让用户仿若置身于虚拟世界的中心，自如地进行抓取、物品操作、导航、模拟训练以及模拟设计等多样化交互，开启人机互动的全新维度。
图1 VR 头显&手柄在交互过程中，头显红外摄像头曝光与手柄红外 LED 开启的精准同步，是实现 “ ...
Windows 平台安装 MongoDB
MongoDB 下载MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community注意：在 MongoDB 2.2 版本后已经不再支持 Windows XP 系统。最新版本也已经没有了 32 位系统的安装文件。
MongoDB for Windows 64-bit 适合 64 位的 Windows Server 2008 R2, Windows 7 , 及最新版本的 Window 系统。
MongoDB for Windows 32-bit 适合 32 位的 Window 系统及最新的 Windows Vista。 32 位系统上 MongoDB 的数据库最大为 2GB。
MongoDB for Windows 64-bit Legacy 适合 64 位的 Windows Vista, Windows Server 2003, 及 Windows Server 2008 ...
Node.js 连接 MongoDBMongoDB是一种文档导向数据库管理系统，由C++撰写而成。本章节我们将为大家介绍如何使用 Node.js 来连接 MongoDB，并对数据库进行操作。如果你还没有 MongoDB 的基本知识，可以参考我们的教程：MongoDB 教程。
安装驱动本教程使用了淘宝定制的 cnpm 命令进行安装：
$ cnpm install mongodb
安装成功后 我们就可以使用 MongoClient 对象来连接数据库了：实例const { MongoClient } = require(‘mongodb’);
async function main() { // MongoDB 连接 URI const uri = “mongodb://localhost:27017”; // 如果你使用的是远程 MongoDB，请相应更改 URI
// 创建一个新的 MongoClient const client = new Mongo ...
NoSQL 简介
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即”不仅仅是SQL”。在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理。 1970年 E.F.Codd’s提出的关系模型的论文 “A relational model of data for large shared data banks”，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
关系型数据库遵循ACID规则事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：1、A (Atomicity) 原子性原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务 ...
MongoDB 高级索引考虑以下文档集合（users ）:
{ “address”: { “city”: “Los Angeles”, “state”: “California”, “pincode”: “123” }, “tags”: [ “music”, “cricket”, “blogs” ], “name”: “Tom Benzamin”}
以上文档包含了 address 子文档和 tags 数组。
索引数组字段假设我们基于标签来检索用户，为此我们需要对集合中的数组 tags 建立索引。在数组中创建索引，需要对数组中的每个字段依次建立索引。所以在我们为数组 tags 创建索引时，会为 music、cricket、blogs三个值建立单独的索引。使用以下命令创建数组索引：
db.users.ensureIndex({“tags”:1})
创建索引后，我们可以这样检索集合的 tags 字段：
db.users.find({tags:”cricket”})
为了验证我们使用使用了索引，可以使用 e ...
MongoDB 覆盖索引查询官方的MongoDB的文档中说明，覆盖查询是以下的查询：
所有的查询字段是索引的一部分所有的查询返回字段在同一个索引中
由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分，MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果。
因为索引存在于RAM中，从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多。
使用覆盖索引查询为了测试覆盖索引查询，使用以下 users 集合:
{ “_id”: ObjectId(“53402597d852426020000002”), “contact”: “987654321”, “dob”: “01-01-1991”, “gender”: “M”, “name”: “Tom Benzamin”, “user_name”: “tombenzamin”}
我们在 users 集合中创建联合索引，字段为 gender 和 user_name :
db.users.createIndex({gender:1,user_name:1})
注：5.0 之前版本可以使用 db.collection ...
MongoDB 自动增长MongoDB 没有像 SQL 一样有自动增长的功能，MongoDB 的 _id 是系统自动生成的12字节唯一标识。但在某些情况下，我们可能需要实现 ObjectId 自动增长功能。由于 MongoDB 没有实现这个功能，我们可以通过编程的方式来实现，以下我们将在 counters 集合中实现_id字段自动增长。
使用 counters 集合考虑以下 products 文档。我们希望 _id 字段实现从 1,2,3,4 到 n 的自动增长功能。
{ “_id”:1, “product_name”: “Apple iPhone”, “category”: “mobiles”}
为此，创建 counters 集合，序列字段值可以实现自动长：
db.createCollection(“counters”)
现在我们向 counters 集合中插入以下文档，使用 productid 作为 key:
{ “_id”:”productid”, “sequence_value”: 0}
sequence_value 字段是序列通过自动增长后的一个值。使用以下命 ...
MongoDB 聚合MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似 SQL 语句中的 count(*)。
aggregate() 方法MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。语法aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：
db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
实例集合中的数据如下：
{ _id: ObjectId(7df78ad8902c) title: ‘MongoDB Overview’, description: ‘MongoDB is no sql database’, by_user: ‘runoob.com’, url: ‘http://www.runoob.com‘, tags: [‘mongodb’, ‘database’, ‘NoSQL’], likes: 100},{ _id: ObjectId(7df78ad8902d) title: ‘NoSQL Overview’ ...
