sorted(self.movie_sim_matrix[movie].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:K]

时间: 2024-06-03 13:07:33 浏览: 79
一、实验设计要求 本实验要求测量保温壶中的温度,范围为0~100℃。需要设计一个可靠、准确的温度测量系统,以便对保温壶中的温度进行实时监测。 二、传感器类型 为了测量保温壶中的温度,我们需要使用一种能够将温度转换成电信号的传感器。根据使用场景和测量要求,我们可以选择以下几种传感器: 1. 热电偶传感器:热电偶传感器是一种将温度转换成电压信号的传感器。它由两种不同金属材料组成,当两种金属材料的接触点处受到温度变化时,会产生一个电势差,从而产生一个电信号。热电偶传感器具有测量范围广、响应速度快、精度高等优点,但是需要使用特定的电路进行信号放大和处理,同时还需要进行冷端补偿。 2. 热敏电阻传感器:热敏电阻传感器是一种将温度转换成电阻值的传感器。它由一个电阻材料组成,当温度发生变化时,电阻值也会发生变化。热敏电阻传感器具有响应速度快、精度高等优点,但是需要进行线性化处理和温度补偿。 3. 红外线传感器:红外线传感器是一种通过红外线来测量物体温度的传感器。它可以实现非接触式测量,具有响应速度快、测量范围广等优点,但是需要考虑反射率、发射率等因素对测量结果的影响。 根据实验要求和应用场景,我们可以选择热敏电阻传感器作为温度测量传感器。 三、传感器原理 热敏电阻传感器是一种将温度转换成电阻值的传感器。它由一个电阻材料组成,当温度发生变化时,电阻值也会发生变化。热敏电阻材料通常分为两种类型:正温度系数和负温度系数。其中,正温度系数材料的电阻值随着温度的升高而增加,而负温度系数材料的电阻值随着温度的升高而减少。 在本实验中,我们可以选择负温度系数的热敏电阻材料作为传感器。当保温壶中的温度发生变化时,热敏电阻材料的电阻值也会发生变化。我们可以通过测量热敏电阻器两端的电压值,并根据欧姆定律计算出电阻值,从而得到保温壶中的温度。 四、传感器测量电路 为了测量热敏电阻传感器的电阻值,我们需要设计一个合适的传感器测量电路。传感器测量电路通常包括信号放大、滤波、线性化处理、温度补偿等模块。在本实验中,我们可以采用以下电路设计方案: 1. 信号放大:由于热敏电阻器的电阻值变化范围较小,因此需要使用一个放大器将传感器输出信号放大到合适的范围。一般可以选择运算放大器或差分放大器作为信号放大器。 2. 滤波:为了消除传感器信号中的噪声干扰,可以使用低通滤波器对信号进行滤波处理。一般可以选择RC滤波器或Butterworth滤波器作为滤波器。 3. 线性化处理:由于热敏电阻器的电阻值与温度之间的关系通常不是线性的,因此需要进行线性化处理。一般可以使用线性化电路或微处理器进行线性化处理。 4. 温度补偿:由于热敏电阻器的电阻值受环境温度影响较大,因此需要进行温度补偿。一般可以使用温度传感器对环境温度进行测量,并根据补偿算法进行温度补偿。 五、测量步骤 1. 按照上述传感器测量电路设计方案
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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) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

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