人类活动识别 Galvanize顶峰项目，用于使用UCI机器学习存储库智能手机数据集对日常生活中的人类活动进行分类。 动机和目标： 识别日常生活活动（ADL）的创新方法是开发更具交互性的人机应用程序必不可少的输入部分。 通过解释从运动，位置，生理信号和环境信息中得出的属性，开发了理解人类活动识别（HAR）的方法。 该项目探索了用于对已发布数据集（ ）进行ADL分类的最佳机器学习方法。 数据包含一组佩戴一组内置内置传感器（加速度计，陀螺仪和磁力计）的安装在腰部的智能手机，并进行一组ADL（站立，坐着，躺着，走路，上楼和走下楼）的记录。 将机器学习方法的有效性与已发布的多类硬件友好支持向量机（MC-HF-SVM）识别精度进行了比较。 方法： 将数据（具有ADL平衡561功能的10299个样本）按比例分别分为70％和30％分为训练集和测试集。 该分区是随机的。 训练数据用于训练不同的分类器

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前言：最近一段时间，需要对滑块型日历控件进行拖拽操作。网上疯狂搜索但是未找到解决方案。 经过一段时间仔细研究，终于在RIDE中，通过关键字组合，可以实现对日历控件和时间滑块的任意选择和控制。 现共享RobotFramework的代码，以便其它同学可以学习

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