楼主考上了，很不错了，能问问攻略 211 的指导吗？感觉刷全国研究生考卷有点心慌，模拟考试分数感觉最多拿 200-300 分，泪目

@Cortez #21 不用时间窗的话，错误率比较高，我无法确保一帧能传达准确的信息（技术有限，我做不到一帧能预测准确）

和语音识别有点类似，分析语音信号的连续几十帧分别对应什么值，语音识别只分析一帧的话....

@ttgo #15 很惭愧，我比不上人家调的优秀

@Gezqh #18 大概不是？时间序列是随着时间流动收集数据的，模型按不同时间预测数据可能对应的状态，而肌电活动段按时间窗口分割的，单单提取一个时间窗口不分时间前后，模型只对一个时间窗内的不同电极的生物信号强度，负责对比各列的数值大小从而预测对应的状态，预测状态和上一个或下一个时间窗口关系不大（如果时间窗口包括休息状态的肌电，预测容易出错）

@Cortez 再补充一下，每行 16 列是传感器几百次采样频率中的一次

@airqj 网上的数据集是 16 列的，现实的传感器仅有 6 个（＃－.－）

@Cortez 各个电极的值加起来除以电极的个数得到均值，如果高于休息状态的均值视为活动段，此时时间窗开始滑动

@Calibans 好的，我正想用几个模型看看呢


@nightwitch 真实场景一般怎么调的正好提高精度哈？

我不是手动打标签的，给肌电设了阈值，某个电极的高于阈值可以视为活动段开始，低于的视为结束

关于数据集，我尽可能覆盖面广一点，不同动作或力度的同一手势都收集看看

@jdhao 以时间窗滑动，每个时间窗内的 16 列数据处理成（ 100 ，16 ，1 ）

导师带过几个涉及深度学习的项目😂
@jdhao #4

@jdhao #4 VGG 应该可以的，因为我把肌电数据处理成二维图像，再输入到模型中

问了导师结果被喷了😢，说我 CNN 模型和别人的太重复了，写不出来新什么东西

我问能用 VGG 模型，导师一顿狂喷为啥非要用别人的模型，你就不能改一改网络结构吗，至少把精度提高到 90%

😢😢😢 @airqj #1 能指教一下怎么改模型吗

虽然自学了吴恩达、周志华的课程，对于这些模型结构我比较陌生，有什么改模型的诀窍吗，求指路😥

@airqj #1 VGG 枚举到最新模型？原谅我，我是深度学习野路子的，你说的 VGG 怎么枚举到最新模型我真不知道😂

（网上有 VGG 模型，我姑且试试看吧）

@Satelli 原来如此，我还以为显示器坏了( •︠ˍ•︡ )

Jekyll 没啥坑吧，我就 Git clone 一次，修改配置文件，下个 github 桌面版每天定时上传

笔记虽然用 md 就行了，但是要引用图像的，截图保存并且引用太麻烦ᕱᕱ

@Kaiyuan #3 你这话似乎有些矛盾吧，既要表现自己能力很行，又要防同事知道自己的能力比他强

居然还有这样的网站，马克

去 stack 站问问？

@qeqv #25 JD 是啥？

@ec0 #1
1. 导入 from matplotlib.backends.backend_template import FigureCanvas ，改成你的 from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

2. 和 3.随着导入改变，就成功跑通了

感谢！！！😂我还得想办法去除绘图周边的空白，使图片完整的显示~DPI 调小了字看不清