static int utest_gpio_dbtset(cmd_tbl_t *t, int argc, char *argv[])
时间: 2023-09-18 18:06:26 浏览: 58
### 回答1:
这是一个函数声明,声明了一个名为utest_gpio_dbtset的函数,该函数接受三个参数:一个指向cmd_tbl_t类型的指针t,一个表示参数个数的整数argc,一个表示参数列表的字符指针数组argv[]。该函数的返回值类型为int类型。该函数可能是用于进行GPIO(通用输入输出)操作的单元测试。
### 回答2:
函数"static int utest_gpio_dbtset(cmd_tbl_t *t, int argc, char *argv[])"是一个静态函数,返回类型为整型。该函数主要用于处理GPIO的dbtset命令,该命令用于设置GPIO的dbt域,即去抖时间。
函数接受三个参数:指向cmd_tbl_t结构体的指针t,整型参数argc,以及指向字符数组的指针argv。cmd_tbl_t结构体是一个命令表格,用于存储命令相关的信息,如命令名称、命令帮助信息等。
该函数的作用是根据传入的参数设置GPIO的dbt域,以控制GPIO的去抖时间。函数会首先判断传入的参数是否符合要求,若不符合要求则返回错误码。然后,函数会对传入的参数进行解析,并根据解析结果设置GPIO的dbt域。
具体的实现逻辑可能根据具体的系统架构和需求而有所差异,一般来说,该函数会通过读取或写入寄存器等方式来实现GPIO的dbt域的设置。
总之,该函数是一个用于处理GPIO的dbtset命令的静态函数,通过传入的参数设置GPIO的去抖时间。其详细的实现逻辑需要根据具体情况进行判断和实现。
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***********4、使用utest用户登录。(使用connect命令)。************
要使用utest用户登录,可以使用connect命令。具体步骤如下:
1. 打开命令行窗口或终端。
2. 输入以下命令并按Enter键登录:
connect utest;
请注意,utest是用于登录的用户。如果该用户不存在,系统会报错。在登录之前,建议先确认utest用户是否存在,可以使用以下命令进行查询:
select * from all_users where username = 'utest';
以上是使用utest用户登录的方法。
import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码
代码中的错误是使用了未定义的模块和类。需要先安装相应的模块并导入相应的类。
以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.sparse import coo_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
from Recommenders.SVDRecommender import SVDRecommender # 导入SVDRecommender类
triplet_dataset_sub_song_merged = pd.read_csv('triplet_dataset_sub_song_merged.csv') # 读取数据
triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index()
triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True)
triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df)
triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count']
small_set = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','song','fractional_play_count']]
user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index()
song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index()
user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True)
song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True)
song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index)
user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index)
small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left')
small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left')
mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']]
data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values
row_array = mat_candidate.us_index_value.values
col_array = mat_candidate.so_index_value.values
data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float)
K=50
urm = data_sparse
MAX_PID = urm.shape[1]
MAX_UID = urm.shape[0]
recommender = SVDRecommender(K) # 创建SVD推荐器
U, S, Vt = recommender.fit(urm) # 训练推荐器
uTest = [1,6,7,8,23]
uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10)
# 输出推荐结果
recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank'])
for user in uTest:
rank = 1
for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]:
song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0]
recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['song'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True)
rank += 1
display(recommendations)
```
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