经过统计发现共有70、78、83、86、124、126六种，对应的ASCII为：F、N、S、V、|、~。依次是心室律与正常心律的融合、正常节拍、室上性早搏、室性早搏、孤立的QRS状伪影、信号质量的变化[1]。同时查阅了一下相关的文献，没看到有研究对其进行清洗，大家普遍认为该数据集质量很高，是一个有效的参考数据集。直观感觉，我并未发现有什么问题，当然我并不具备专业的医学背景，无法看懂心电图的细节问题

SE注意力

CBAM注意力

51单片机通过按键控制led灯亮灭

混淆矩阵为评估分类模型提供了一种直观的方式，使得我们可以详细分析模型的表现，尤其是在类别不平衡的情况下。通过理解混淆矩阵的内容和相关指标，我们可以更有效地优化和调整模型，提升其分类性能。这种方法仅适用于其中数据已知的情况，方便对颜色等的调节，但python生成的图片可能不符合一些论文对图片分辨率的要求，所以后续我会继续分享其它绘制混淆矩阵的方法。我首先在这里分享一下如何使用python绘制简单的混

使用51单片机控制数码管和LCD1602进行计数，同时通过矩阵键盘进行控制，完成一个数字时钟，本文主要介绍数码管和8255A的驱动方式，并提供相关代码。