无刷电机的WUV哪个对应ABC

无刷电机的三相线分别对应于WUV（或U、V、W）。无刷电机的控制是通过逆变器来实现的，逆变器将直流电转换为三相交流电供给无刷电机。其中，WUV是无刷电机的三相线，分别对应于三相交流电的相位。这些线分别连接到无刷电机的三个线圈，以完成电机的驱动和控制。请注意，无刷电机的具体连接方式可能会因制造商和型号而有所不同，建议查阅相关的产品文档或咨询制造商以获取准确的连接信息。

相关问题

逐行分析下面的代码：import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) user_sim_matrix = {} print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 3 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for v, wuv in sorted(user_sim_matrix[aim_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:k]: for new in trainSet[v]: if new in watched_news: continue rank.setdefault(new, 0) rank[new] += wuv rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

这段代码是一个协同过滤推荐算法的实现，主要包括以下步骤：

1. 导入需要的包：random、numpy、pandas、math、itemgetter。

2. 读取评分数据文件，将数据拆分成训练集和测试集，并统计它们的大小。

3. 构建新闻-用户表，记录每个用户评分过的新闻。

4. 构建用户相似度矩阵，记录每个用户与其他用户的相似度。

5. 根据目标用户和相似度矩阵，推荐目标用户可能感兴趣的新闻。

具体实现细节如下：

1. 读取评分数据文件，并将评分数据拆分成训练集和测试集，以随机数的方式将每个评分数据划分到训练集或测试集中。

2. 构建新闻-用户表，记录每个用户评分过的新闻。具体实现是遍历训练集中的每个评分数据，然后将用户和新闻作为字典的键，评分作为字典的值，添加到训练集字典中。

3. 构建用户相似度矩阵，记录每个用户与其他用户的相似度。具体实现是遍历新闻-用户表，对于每个新闻，将评分过该新闻的所有用户记录到一个集合中。然后遍历集合中的每个用户对，计算它们之间的相似度，存储到用户相似度矩阵中。

4. 根据目标用户和相似度矩阵，推荐目标用户可能感兴趣的新闻。具体实现是遍历相似度矩阵中与目标用户相似度最高的k个用户，然后遍历这些用户评分过的新闻，计算每个新闻与目标用户的相似度权重，最后按权重排序，选取前n个新闻作为推荐结果。

协同过滤算法的函数表达公式

协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，它通过分析用户的历史行为和与其他用户的相似度来预测用户对未知物品的喜好程度。协同过滤算法的函数表达公式可以分为两种常见的形式：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

1. 基于用户的协同过滤：
基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似度来进行推荐。其函数表达公式如下：
r(u, i) = ∑(v∈N(u)) wuv * r(v, i)
其中，r(u, i)表示用户u对物品i的评分，N(u)表示与用户u有过交互行为的其他用户集合，wuv表示用户u和用户v之间的相似度。

2. 基于物品的协同过滤：
基于物品的协同过滤算法通过计算物品之间的相似度来进行推荐。其函数表达公式如下：
r(u, i) = ∑(j∈S(i)) wij * r(u, j)
其中，r(u, i)表示用户u对物品i的评分，S(i)表示与物品i相似的其他物品集合，wij表示物品i和物品j之间的相似度。

以上是协同过滤算法的两种常见形式的函数表达公式。