"Внутри" приложения EliteHRV есть целый курс, ставящий во главу угла использование именно такой биологической обратной связи. Но, конечно, вы правы, что под руководством хорошего профессионала результат, как правило, лучше.
Позволю себе не согласиться с тем, что утренний, сразу после сна замер - бесполезен. Специалисты, в т. ч. из команды EliteHRV, утверждают, что именно на него нужно ориентироваться, определяясь, какую нагрузку подбирать на день грядущий. Я, кстати, сравнивал замеры HRV, выдаваемые "на-гора" тремя разными устройствами - https://habr.com/ru/posts/805471/ И, не удержусь от доброй зависти, у вас - отличные показатели HRV! Чем занимаетесь, как тренируетесь? И какие часы используете?
Попробуйте этот курс, если есть время. Вред - крайне маловероятно, а пользу все же может принести. Сама по себе главная идея - управлять состоянием автономной нервной системы через функцию, поддающуюся осознанному влиянию, дыхание - вполне здравая и по-моему даже признаваемая в нормальном научном сообществе.
"тренировки никак не влияли на ВСР, а то что график стал чуть более ровным это может быть просто следствием распорядка дня " - я пришел к точно таким же выводам. Или почти к таким же.
Все тот же Polar H10: сравнивал для одной и той же тренировки данные, полученные от этого нагрудного датчика, и от часов. Плюс неоднократно "ловил" что Venu 3, что Venu 2+ на том, что, например, при спокойной ходьбе пульс ни с того, ни с сего взлетал до 120-130. Но жаловаться не на что: такое поведение -- особенность оптических датчиков, а алгоритмов, исправляющих ошибки, Garmin, в отличие от Apple или Huawei, пока не заимел.
Забыл: относитесь с юмором к значениям пульса, измеренными любыми смарчасами Garmin во время любой физической нагрузкой. Любой, повторюсь, даже ходьба.
Функция xl — стандартная функция Excel, которая, принимая одним из аргументов объект Excel, конвертирует его в объект Python, не обязательно датафрейм. Что-то вроде моста между Excel на локальном компьютере и Python на сервере Microsoft. Хотя аналогия с мостом — не очень удачная, ничего другого мне в голову не приходит.
Выглядит странно, но мне показалось, что в моем сценарии код запускается на исполнение сам, сразу же после обновления таблицы-источника данных, ничего нажимать/запускать вручную не надо.
Я постоянно использую локальный Jupyter Notebook на РС, отличный инструмент для определеных (не всех) задач. Здесь же идея в том, что все действия - и записи новых данных, и их обработка - происходят внутри одного файла. Открыл Excel, внёс новые строки в таблицу и сразу видишь результаты.
В данной ситуации (не умею ни в VBA, ни в SQLite, мизерный объем данных, постоянное Интернет-подключение, умею в Pandas) мне показалось рациональным задействовать именно Python в Excel. И, не скрою, очень хотелось найти ему применение.
Зато они, эти сервисы, "революционизируют" всё и вся.
Для @edge790точно все достижимо! А нам точно нужно делать поправки на возраст.
"Внутри" приложения EliteHRV есть целый курс, ставящий во главу угла использование именно такой биологической обратной связи. Но, конечно, вы правы, что под руководством хорошего профессионала результат, как правило, лучше.
У вас - свое представление о "небольшом недельном объеме", 50-70 км - это, конечно, совсем мало. Бегаю гораздо больше, км 5-10.
Позволю себе не согласиться с тем, что утренний, сразу после сна замер - бесполезен. Специалисты, в т. ч. из команды EliteHRV, утверждают, что именно на него нужно ориентироваться, определяясь, какую нагрузку подбирать на день грядущий.
Я, кстати, сравнивал замеры HRV, выдаваемые "на-гора" тремя разными устройствами - https://habr.com/ru/posts/805471/
И, не удержусь от доброй зависти, у вас - отличные показатели HRV! Чем занимаетесь, как тренируетесь? И какие часы используете?
Попробуйте этот курс, если есть время. Вред - крайне маловероятно, а пользу все же может принести. Сама по себе главная идея - управлять состоянием автономной нервной системы через функцию, поддающуюся осознанному влиянию, дыхание - вполне здравая и по-моему даже признаваемая в нормальном научном сообществе.
"тренировки никак не влияли на ВСР, а то что график стал чуть более ровным это может быть просто следствием распорядка дня " - я пришел к точно таким же выводам. Или почти к таким же.
Все тот же Polar H10: сравнивал для одной и той же тренировки данные, полученные от этого нагрудного датчика, и от часов.
Плюс неоднократно "ловил" что Venu 3, что Venu 2+ на том, что, например, при спокойной ходьбе пульс ни с того, ни с сего взлетал до 120-130.
Но жаловаться не на что: такое поведение -- особенность оптических датчиков, а алгоритмов, исправляющих ошибки, Garmin, в отличие от Apple или Huawei, пока не заимел.
Забыл: относитесь с юмором к значениям пульса, измеренными любыми смарчасами Garmin во время любой физической нагрузкой. Любой, повторюсь, даже ходьба.
Это - не пульс, речь идет о вариабельности сердечного ритма.
https://ru.wikipedia.org/wikipedia/en/A/Special:Search?title=Вариабельность_сердечного_ритма&stable=1
Чем именно криминальным вы занимались? И зачем сейчас в этом признаться решили? Совесть мучит?
На всякий случай: этот Python-код "живет" в ячейке A1, а не в отдельном файле. Это я забыл (упустил) акцентировать. И не требует привычного запуска.
За подсказку спасибо! Способов действительно много.
Функция xl — стандартная функция Excel, которая, принимая одним из аргументов объект Excel, конвертирует его в объект Python, не обязательно датафрейм. Что-то вроде моста между Excel на локальном компьютере и Python на сервере Microsoft. Хотя аналогия с мостом — не очень удачная, ничего другого мне в голову не приходит.
Из таблицы Excel "Table5" создается Python-объект, DataFrame. [#All] значит, что таблица используется полностью -- и данные, и header.
Выглядит странно, но мне показалось, что в моем сценарии код запускается на исполнение сам, сразу же после обновления таблицы-источника данных, ничего нажимать/запускать вручную не надо.
ChatGPT можно скормить сырые данные и он их обработает, это да. И несложный код написать сможет.
Я постоянно использую локальный Jupyter Notebook на РС, отличный инструмент для определеных (не всех) задач. Здесь же идея в том, что все действия - и записи новых данных, и их обработка - происходят внутри одного файла. Открыл Excel, внёс новые строки в таблицу и сразу видишь результаты.
Не знал, спасибо.
В данной ситуации (не умею ни в VBA, ни в SQLite, мизерный объем данных, постоянное Интернет-подключение, умею в Pandas) мне показалось рациональным задействовать именно Python в Excel. И, не скрою, очень хотелось найти ему применение.