Merto

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/heaven-liu/articles/6869149.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
<think>好,我现在需要帮用户逐行解释他提供的MATLAB代码,并转换成Python代码。首先,我得仔细阅读用户提供的代码,理解每一行的作用,然后对应到Python中。不过用户提到代码只能是Python,所以可能需要指出原本是MATLAB的代码,并给出Python的实现建议。 首先,用户给出了一些变量初始化,比如J=8; 在Python中可以直接写成变量赋值。但要注意MATLAB中的注释用的是%,而Python用#。接下来,像结构体btw_vehicle在MATLAB中用结构体数组,而Python中可能需要用字典或类来处理。例如,btw_vehicle的记录可能需要一个列表,其中每个元素是一个字典或自定义类的实例,保存各个字段。 然后,beta1、beta2、beta3这些参数在Python中直接赋值即可。merto_station的坐标在MATLAB中是[0 0],Python中用列表或元组。vehicle_speed等变量类似。 LM_stop8的加载部分,MATLAB使用load命令,而Python可能需要用numpy的loadtxt或pandas读取数据文件,比如load LM_stop8可能需要替换成从文件加载数组。 接下来,用户的结构体初始化部分,比如btw_vehicle(i).record,这在Python中可以表示为列表中的字典。例如,用一个列表btw_vehicle,每个元素是包含'record'键的字典,而record本身是一个列表的列表。 需要注意的是,在MATLAB中索引从1开始,而Python从0开始,循环变量i在Python中可能需要调整范围。例如,for i in range(m)会从0到m-1,而原MATLAB代码中的i=1:m对应1到m,但由于这里的初始化可能不需要实际使用i的值,只是创建结构,所以可能不需要调整索引。 另外,zeros(m,1)在MATLAB中是列向量,Python中用numpy的zeros((m,1))或者直接一维数组,可能根据后续使用情况调整。 现在,我需要将这些转换写成Python代码,并逐行解释。同时,用户要求最后给出相关问题,可能需要关于Python与MATLAB的差异,结构体处理,变量初始化,数据加载等问题。 在解释过程中,需要注意指出原MATLAB代码中的结构在Python中的替代方式,比如用字典列表代替结构体数组。同时,变量的初始化可能需要调整,比如btw_vehicle的初始化在Python中可能需要循环创建每个车辆的记录。 最后,用户可能想知道如何进一步处理这些数据结构,或者如何在Python中实现类似MATLAB的功能,比如仿真循环,时间计算等。</think>以下是逐行解释及对应的Python代码转换: ```python # MATLAB代码逐行解释及Python实现 import numpy as np # 服务区域内站点数量 J = 8 # MATLAB: J=8; -> 整型变量直接赋值 # 车队规模 m = 3 # MATLAB: m=3; # 车载容量 c = 6 # MATLAB: c=6; # 每趟列车的乘客发生量强度 N = 16 # MATLAB: N=16; # 仿真考虑的总batch数量 batch_size = 10 # MATLAB: batch_size=10; # 车辆的停站服务时间(分钟) service_time = 1 # MATLAB: service_time=1; # 相邻两辆车的车头时距间隔(分钟) headway = 10 # MATLAB: headway=10; # 大常数(用于路径不可达的情况) M = 100 # MATLAB: M=100; # 当前仿真时间 t = 0 # MATLAB: t=0; # 车辆可用时间初始化(numpy数组) btw = np.zeros((m, 1)) # MATLAB: btw=zeros(m,1); # 车辆记录数据结构初始化 btw_vehicle = [] for i in range(m): # MATLAB: for i=1:m vehicle = { 'record': np.array([[0, 0, 0, 0]]) # 起始时间, 结束时间, 服务路径, 服务时长 } btw_vehicle.append(vehicle) # 权重参数 beta1 = 100 # 总trips的权重 beta2 = 10 # 车辆总行程时间的权重 beta3 = 1 # 乘客总出行时间的权重 # 地铁站点坐标 metro_station = np.array([0, 0]) # MATLAB: merto_station=[0 0] # 公交车辆行驶速度(km/h) vehicle_speed = 30 # MATLAB: vehicle_speed = 30 # 服务区域尺寸(公里) servicearea_L = 5 # 长度 servicearea_W = 3 # 宽度 # 站点坐标加载(假设有预先保存的npy文件) # LM_stop = np.load('LM_stop8.npy') # MATLAB: load LM_stop8 ``` 解释说明: 1. **变量初始化**:所有标量参数直接赋值,保持与MATLAB相同的变量名和值 2. **数据结构**:MATLAB结构体数组用Python字典列表实现,每个车辆记录包含多维numpy数组 3. **数组操作**:`np.zeros()`替代MATLAB的zeros函数,注意维度参数格式不同 4. **文件加载**:使用numpy的load函数替代MATLAB的load命令,需要对应格式的数据文件 5. **索引差异**:Python使用0-based索引,MATLAB使用1-based,但在初始化时不影响逻辑 6. **类型说明**:所有时间相关参数默认使用浮点数,numpy数组保证数值计算效率
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