Lacifra

 In part 2-Preprocessing.ipynb, it seems that no need to transpose the data (may caused by version inprovement) fyi:my sklearn version is '0.24.1' 

 In [tutorial](https://github.com/xiangzhang1015/Deep-Learning-for-BCI/tree/master/tutorial)/2-Preprocessing.ipynb Data Segmentation part,**0.1** is mistakenly written as **0.6** in the equation

以CPU模式运行的话，helper.py中 > model = Classifier(1, args.n_way).cuda() 要把.cuda()调用改为.to(dev)，其中dev是在args.py中设置的设备变量，确保dev被设置为'cpu'。 arg.py中需要： - 注释--gpu参数，因为在使用CPU进行训练时不需要指定GPU设备。 - 注释设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的代码，因为在使用CPU时不需要这一步骤。 - 修改dev变量的赋值，直接将其设置为torch.device('cpu')，确保所有操作都在CPU上执行。

带队班级智能小车竞赛 建模外观设计 学习pytorch

**Finished** - 复习了数据清洗和可视化 - 看andrew ng 的课 - 看矢泽久雄的底层结构 - 学了scikit-learn框架 **Expectation** - 学一下XGboost - 学一点pytorch - 深入学习linux（可能是mint？）