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Android studio initial setting

日期： 9月 09, 2019

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2. git setting

Android studio

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markdown

Python 數字辨識 Mnist 手寫數字資料集

markdown #說明這個題目是很多人拿來當作學習神經網路的第一課，其實這個例子真的可以學習到很多，網路上也有很多善心人士分享自己的 code，我想我也只是運用他們的code，加上一些註解，幫助學習，這個題目是辨識手寫的數字，其實手寫數字會是用神經網路來解決是有原因的，除了手寫數字還有另外一種，七段顯示器的數字，如果遇到的是七段顯示器數字可以用影像處理的方式去解答，但手寫數字每一個字長的沒有那麼規則，而也因此使用神經網路。這裡先來一張Mnist 裡面的手寫數字圖 #操作流程 ##CODE ``` # 導入函式庫 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.datasets import mnist from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.utils import np_utils # 用來後續將 label 標籤轉為 one-hot-encoding from matplotlib import pyplot as plt import cv2 # 載入 MNIST 資料庫的訓練資料，並自動分為『訓練組』及『測試組』 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() print(X_test.shape) print(y_test.shape) #cv2.imwrite('C:/Users/User/Desktop/output.jpg', X_test[1]) # 建立簡單的線性執行的模型 model = Sequential() # Add Input layer, 隱藏層(hidden layer) 有 256個輸出變數 model.add(Dense(units=256, input_dim=784, kernel_initializer='normal', activation='relu')) # Add output layer model.add(Dense(units=10, kernel_initializer='

HRV 重新採樣概念

頻域分析簡單來說是最常聽到的，傅立葉轉換，在MATLAB 裡面是FFT。但是整個細節裡，有一個有趣的過程，就是重新採樣，這裡主要說明重新採樣。當收到的資料如果是ECG，那將 ECG 找到R WAVE，紀錄相鄰兩個的R波的時間，就是RRI，所以RRI 是一串時間的資料；傅立葉就是從時域轉成頻域，那一開始得到的RRI就是時域，那要做傅立葉轉換到頻域之前，需要經過一件事情是重新採樣(Resample)，為什麼要這樣做，因為每個RRI的區間不一樣長度，但傅立葉需要等距離的才能做，而重新採樣就是透過內插法的方式補點，也稱作 Berger 演算法。參考: http://www.wikiwand.com/zh-tw/%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%AE%9A%E7%90%86 從圖a 到圖b ，其實有經過一件事情，這個觀念蠻重要的。這裡說的把RRI的間距轉換成每分鐘之心跳數，也就是如果RRI的單位是秒的話，就是用 60除RRI 那就會得到一排值，而這些數值對應到的是Y值，至於X值是原來還未倒數前，原始的RRI的累加，會變成時間序列，但是因為每個點的間隔不同，所以我們要做內插法，補齊這些點數。大致上概念整理到這邊，其實很多論文都有稍微點到，可以再看詳細一點，就會明白的。

Python \ufeff

markdown #說明遇到這個問題真的是只能記錄下來，不然很快又會忘記了.... 今天讀取 csv 檔案時，使用 row[欄位名稱] 試了很多次都選取不到第一欄，但是其他欄位都可以覺得超級奇怪的，一度以為電腦是不是壞掉，還換了一台電腦測試也是一樣的情況最後突然想到把它print 看看到底在第一欄他是甚麼值，才發現 \ufeff，這個東西覺得太驚訝了，果然加入\ufeff 這個丟下去找欄位就找的到，但是\ufeff 這個到底是甚麼? #操作流程 ##Code ``` import csv import shutil str0 ='0' str1 ='1' dir_path='B/' List_LC1=[] with open('label_test.csv', newline='',encoding="utf-8") as csvfile: rows = csv.DictReader(csvfile) for row in rows: location = row['LC'].lower().find(str1) if location >-1: List_LC1.append(row['\ufeff病歷號']) print(List_LC1) print(len(List_LC1)) for i in range(len(List_LC1)): path_old=dir_path+List_LC1[i]+'/' path_new=List_LC1[i] shutil.copytree(path_old, path_new) ``` ##看看別人怎麼說 - REF - 在Windows下用文本編輯器創建的文本文件，如果選擇以UTF-8等Unicode格式保存，會在文件頭（第一個字符）加入一個BOM標識。具體去除方法看看下面代碼應該就是這個了! 他看起就是一個在表頭第一個的位置會加入的東西 ##去除\ufeff - REF ``` with open(file_path, mode='r', en

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