har2csv和har2tsv 使用将文件转换为CSV（或TSV）。 脚本的灵感主要来自的 （需要节点），以及评论。 该脚本会忽略对于分析请求/响应（例如内容）和可能携带私人信息（例如Cookie）的字段不是必不可少的字段。 用法 安装并运行 # Install jq $ brew install jq # Clone the repo, make sure scripts are executable $ chmod +x har2csv.jq $ chmod +x har2tsv.jq # Run CSV $ ./har2csv.jq input.har > output.csv # Run TSV $ ./har2tsv.jq input.har > output.tsv 从浏览器会话生成HAR文件 使用Chrome的示例： 通过Ctrl + Shift + i打开“开发工具”

用于人类活动识别的深度学习（和机器学习） CNN，DeepConvLSTM，SDAE和LightGBM的Keras实施，用于基于传感器的人类活动识别（HAR）。 该存储库包含卷积神经网络（CNN）[1]，深度卷积LSTM（DeepConvLSTM）[1]，堆叠降噪自动编码器（SDAE）[2]和用于人类活动识别（HAR）的Light GBM的keras（tensorflow.keras）实现。 ）使用智能手机传感器数据集， UCI智能手机[3]。 表1.在UCI智能手机数据集上的五种方法之间的结果摘要。 方法 准确性 精确 记起 F1分数 轻型GBM 96.33 96.58 96.37 96.43 CNN [1] 95.29 95.46 95.50 95.47 DeepConvLSTM [1] 95.66 95.71 95.84 95.72 SDAE [

har2python 安装 pip install git+git://github.com/MichalCab/har2python.git 如何获得har存档？ 什么是 har 存档（ 、 ） Chrome合金 F12 网络 保留日志（选中） 浏览一些网站 点击右键 用内容另存为 HAR python har2python data_1.har data_2.har python har2python data_1.har data_2.har --debug 去做 如果帖子 [(),()] 中有更多具有相同名称的键

人体动作识别(HAR)数据集，该数据集包含15类不同的人类活动，该数据集包含约12k+标签图像，包括验证图像。 人体动作识别(HAR)数据集，该数据集包含15类不同的人类活动，该数据集包含约12k+标签图像，包括验证图像。

MATLAB用拟合出的代码绘图高频计量经济学： HAR与神经网络 （免责声明：高频计量经济学，高频数据处理，HAR，神经网络，袋装，交叉验证，贝叶斯合奏） 受Hillebrand＆Medeiros（2009）和Corsi（2009）的启发，我将神经网络置于高频环境中，并测试了两种模型（HAR＆Neural Networks）的性能。 -该项目中使用的数据是标准普尔500股股票2年内日内5分钟的实际波动价值（请参阅：Sheppard，Patton，Liu，2012年），已使用双变量分析和操作方法对其进行了仔细检查。 模型简介： HAR（异构自回归模型）： 该模型由Corsi在2009年开发，它基于一个简单的回归框架。 自变量分别是每日波动率分别滞后1、5和22天。 这是为了模拟昨天，一周前和大约一个月前的波动（仅考虑公开市场交易日）。 这种类型的模型也称为“长记忆”模型，因为它可以“记住” 22个市场日之前发生的情况。 它如何直观地发挥作用？：由于交易频率较高的交易者将其策略基于过去的长期波动性来预测未来，并相应地更改其策略，因此会造成短期波动性。 这种行为对交易频率较低的交易者没有影响

CNN 可以很好地识别数据中的简单模式，然后将其用于在更高层中形成更复杂的模式。当您希望从整个数据集的较短（固定长度）片段中获取有趣的特征并且片段中特征的位置不具有高度相关性时，一维 CNN 非常有效。这非常适用于分析传感器数据（如陀螺仪或加速度计数据）的时间序列。 在此示例中，我们将训练一维卷积神经网络 (1D CNN)，以根据来自腰部的移动设备的一组给定加速度计数据来识别运动类型（步行、跑步、慢跑等）。

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＃哈里 harry是一个命令行实用程序，它将HTTP存档（har）转换为JMeter测试计划（jmx） ###通过Pip选项的安装说明1：将其下载为 选项2：通过点子。 $ pip install harry ＃＃＃为什么？ JMeter是用于测试给定HTTP请求的响应的工具。 但是，典型的网页由数十个此类请求组成。 为了使用JMeter准确测试网页的性能，您需要执行大量的手动输入。 HTTP存档非常适合记录页面上的所有请求-正是复制JMeter测试的所有请求所需的数据。 这将读入跨越一个页面或多个页面的HTTP存档，并生成JMeter测试计划以复制请求。 然后，JMeter可以直接使用它来开始测试。

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LSTM用于人类活动识别 使用智能手机传感器数据集（腰部连接的手机）基于LSTM的人类活动识别。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 数据集 可以从下载数据集 点击此以观看有关如何收集数据的视频 通过应用噪声滤波器对传感器信号（加速度计和陀螺仪）进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中进行采样。 使用巴特沃斯低通滤波器将具有重力和人体运动成分的传感器加速度信号分离为人体加速度和重力。 假定重力仅具有低频分量，因此使用了具有0.3 Hz截止频率的滤波器。 模型 在此仓库中，我们采用了两层堆叠的基本LSTM，几乎使用了原始数据：只有重力效应已从加速度计中滤出，作为另一个3D功能的预处理步骤，以作为帮助学习的输入。 用法 安装TensorFlow r