小米运动自动刷步数神器——mimotion

小米运动自动刷步数神器——mimotion

mimotion小米运动刷步数(微信支付宝)支持邮箱登录项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mimo/mimotion

项目介绍

在健康意识日益增强的今天,步数已成为衡量日常活动量的重要指标。mimotion项目应运而生,它是一款专为小米运动(现名Zepp Life)设计的自动刷步数工具。通过GitHub Actions的强大支持,用户可以轻松实现步数的自动更新,无需手动操作,让健康管理更加智能化。

项目技术分析

mimotion项目充分利用了GitHub Actions的自动化能力,通过定时任务和自定义脚本,实现了步数的自动更新。项目的技术架构主要包括以下几个部分:

  1. GitHub Actions: 作为项目的核心,负责定时触发步数更新任务。
  2. 个人Token管理: 通过创建限时且权限受限的个人Token,确保项目的安全运行。
  3. 配置管理: 使用Secrets和Variables管理用户的账号信息和自定义配置,确保数据的安全性和灵活性。
  4. 多账户支持: 支持多账户同时管理,满足用户多样化的需求。
  5. 日志记录: 详细的日志记录功能,帮助用户追踪任务执行情况,及时发现并解决问题。

项目及技术应用场景

mimotion项目适用于以下场景:

  • 健康管理: 对于注重健康管理的用户,可以通过自动刷步数功能,记录并分析日常活动量。
  • 社交互动: 步数在社交平台上常被用作互动的指标,自动刷步数可以增加社交互动的趣味性。
  • 数据分析: 对于需要大量步数数据进行分析的研究者或开发者,mimotion提供了便捷的数据生成工具。

项目特点

mimotion项目具有以下显著特点:

  1. 自动化操作: 通过GitHub Actions实现完全自动化,用户无需手动干预。
  2. 安全性高: 采用限时且权限受限的个人Token,确保账号安全。
  3. 灵活配置: 支持多账户管理和自定义配置,满足不同用户的需求。
  4. 易于部署: 详细的部署指南和配置说明,即使是技术新手也能轻松上手。
  5. 社区支持: 项目开源,拥有活跃的社区支持,用户可以轻松获取帮助和更新。

总之,mimotion项目是一个集自动化、安全性、灵活性和易用性于一体的优秀工具,无论是健康管理爱好者还是技术开发者,都能从中获得极大的便利和价值。快来尝试吧,让健康管理变得更加简单高效!

mimotion小米运动刷步数(微信支付宝)支持邮箱登录项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mimo/mimotion

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

好的,以下是代码实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import numpy as np import mne class BCICompetitionIVDataset2a(Dataset): def __init__(self, path): dataset = mne.io.read_raw_gdf(path) events, _ = mne.events_from_annotations(dataset) epochs = mne.Epochs(dataset, events, tmin=0, tmax=4, event_id=dict(hands=0, feet=1))) self.X = epochs.get_data() self.y = epochs.events[:, -1] def __getitem__(self, index): return torch.FloatTensor(self.X[index]), torch.LongTensor([self.y[index]]) def __len__(self): return len(self.X) class LSTMNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes): super(LSTMNet, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out if __name__ == '__main__': # hyperparameters input_size = 22 hidden_size = 128 num_layers = 2 num_classes = 4 learning_rate = 0.001 num_epochs = 50 batch_size = 64 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # dataset and dataloader train_dataset = BCICompetitionIVDataset2a('dataset/BCI_IV_2a_gdf/A01T.gdf') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # model, loss function, optimizer model = LSTMNet(input_size, hidden_size, num_layers, num_classes).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # train for epoch in range(num_epochs): for i, (X, y) in enumerate(train_dataloader): X, y = X.to(device), y.squeeze().to(device) outputs = model(X) loss = criterion(outputs, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (i + 1) % 10 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_dataloader), loss.item())) # save model torch.save(model.state_dict(), 'lstmnet.ckpt') ``` 这段代码实现了对 BCI competition IV dataset 2a 的读取,使用 LSTM 网络进行四分类任务,并保存了训练好的模型。 需要注意的是,这段代码仅供参考,具体的实现要根据自己的数据集和任务进行调整。
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