超声波库URM37参考代码及实用案例解析

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5星 · 超过95%的资源 1 下载量 44 浏览量 更新于2024-11-17 收藏 219KB RAR 举报
资源摘要信息:"URM37.rar_URM37_超声波库是一个与超声波技术相关的软件开发包(SDK),该库文件名为URM37,用于提供与超声波模块通信和数据处理相关的一系列功能。从描述中可知,这个库是由朋友提供的,可能包含一些现成的示例代码和接口实现,这对于开发超声波相关的项目会非常有帮助。" 在深入了解该超声波库之前,有必要先介绍一些相关的基础知识: 1. 超声波技术简介:超声波是频率高于20kHz的声波,由于其频率超过人类听觉的上限,因此被称为超声波。在工业、医疗、军事等领域有着广泛的应用,例如距离测量、物体检测、成像、清洁等。 2. 超声波测距原理:超声波测距通常采用回声定位原理,即通过发送一个超声波脉冲,并计算该脉冲从发射到被目标物体反射回来所花费的时间。根据声速在空气中的传播速度(约为340m/s),可以计算出距离。这种技术类似于蝙蝠通过超声波定位猎物。 3. 超声波模块:通常在使用超声波技术时,需要一个超声波模块,该模块负责发射和接收超声波信号。常见的超声波模块包括HC-SR04、JSN-SR04T等。 关于URM37超声波库,以下是具体的知识点: 1. NewSoftSerial:从文件名可以推测,NewSoftSerial可能是一个软件串行通信库,允许用户在不使用硬件串行端口的情况下,通过软件模拟串行通信。这在硬件资源受限的微控制器平台上非常有用。 2. URMSerial:URMSerial可能是专为URM37超声波模块设计的串行通信库,提供了与URM37模块进行通信的API接口。通过这个库,开发者可以更加便捷地读取距离数据或者设置模块参数。 3. 文件扩展名.o和.cpp:这两个文件扩展名分别表示对象文件(Object file)和C++源代码文件。对象文件是编译后的机器码文件,可以与其他对象文件一起链接成最终的可执行程序。C++源代码文件则包含了用于编译的程序代码。 4. 头文件.h:头文件包含了程序的接口声明和宏定义等,是C++源代码文件的辅助文件。在编译时,源代码文件会包含相应的头文件以确保编译器能够识别程序中的函数和对象。 5. examples文件夹:通常用于存放示例代码或文档,演示如何使用库中的功能。对于开发者来说,这些示例是学习和理解如何应用超声波库的宝贵资料。 6. .svn文件夹:这是Subversion版本控制系统的元数据文件夹,用于跟踪文件版本历史和管理源代码的修订。它不会对最终用户或者库的使用产生直接影响。 在具体使用URM37超声波库时,开发者需要具备一定的C++编程基础以及对应硬件平台的开发环境配置,例如Arduino IDE或STM32CubeMX等。通过阅读库中的示例代码和文档,开发者可以快速上手,编写出能够实现超声波测距等功能的程序。此外,库文件的使用也可能会涉及到对串行通信协议的理解,包括波特率、起始位、数据位、停止位、校验位等参数的配置。 总结来说,URM37超声波库是一个集成了超声波技术的软件开发工具包,提供了通过软件实现的串行通信功能以及与URM37超声波模块交互的接口。对于有兴趣开发超声波相关应用的工程师或爱好者来说,该库可以作为一项有价值的资源。

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

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import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['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_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd 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') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix 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) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

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将上述代码放入了Recommenders.py文件中,作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset 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'] # Convert data to sparse matrix format 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) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # 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)

2023-06-07 上传