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Golden Cheetah
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![:good: :good:](/media/kunena/emoticons/emoticon_good.gif)
Par contre, je suis amusé entre les pré-requis indiqués (proches de 0) et le programme listé quelque peu plus ardu si justement il n'y a pas de connaissances préalables...
![:whistle: :whistle:](/media/kunena/emoticons/whistling.png)
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- gillesF78
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Il suffit d'avoir un minimum de volonté et d'assiduité.
Région Grenobloise, GillesF78
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- cyclo13
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Comme vous le savez tous, il est possible d'exploiter les données de ses sorties Golden Cheetah avec le module en langage R.
Si vous êtes intéressés pour apprendre à l'utiliser, je vous informe qu'un cours MOOC gratuit de l'université paris sud est accessible jusqu'au 30 avril :
www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:UPSUD+42001+session11/about
C'est un cours évalué, et donc il y a des "devoirs" à faire à la maison...
tu veux me faire repartir en cours a mon age
Oui, en plus t'as du temps pour ça
bonjour
ça apporte quoi de plus
![:icon_ohwell :icon_ohwell](/media/kunena/emoticons/icon_ohwell.gif)
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- gillesF78
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Comme vous le savez tous, il est possible d'exploiter les données de ses sorties Golden Cheetah avec le module en langage R.
Si vous êtes intéressés pour apprendre à l'utiliser, je vous informe qu'un cours MOOC gratuit de l'université paris sud est accessible jusqu'au 30 avril :
www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:UPSUD+42001+session11/about
C'est un cours évalué, et donc il y a des "devoirs" à faire à la maison...
tu veux me faire repartir en cours a mon age
Oui, en plus t'as du temps pour ça
bonjour
ça apporte quoi de plus
Ca te permet de créer tes nouveaux graphiques, et d'essayer plein de choses.
Voici quelques exemples :
github.com/GoldenCheetah/GoldenCheetah/wiki/UG_S...opics_Working-with-R
Région Grenobloise, GillesF78
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- jfd_
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Tu es certain? Bon, je ne me basais que sur les titres de chapitre des cours pour écrire ma remarque. J'ai des doutesFranchement, même un collegien pourrait suivre le cours.
Il suffit d'avoir un minimum de volonté et d'assiduité.
![:icon_ohwell :icon_ohwell](/media/kunena/emoticons/icon_ohwell.gif)
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- cyclo13
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pas dramatique si ce n'est que gc me surestime ma puissance
ça fausse pas mal mas courbe je fais comment pour corriger le truc
merci
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- gillesF78
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Région Grenobloise, GillesF78
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- jfd_
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![;-) ;-)](/media/kunena/emoticons/wink.png)
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- cyclo13
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Comme tu n'as pas connecté ton capteur de puissance, comment as tu récupéré tes données "surévaluées" ?
bonsoir
je sais pas ça s'est afficher je sais pas comment
![:wonder: :wonder:](/media/kunena/emoticons/emoticon_wondering.gif)
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- Circus
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Je connais l'opération mais je n'arrive pas à l'estimer, pour ne pas mettre un chiffre complètement faux...
![:icon_ohwell :icon_ohwell](/media/kunena/emoticons/icon_ohwell.gif)
Sur la sortie d'aujourd'hui, j'ai un cp20 à 252w, mais qui fait partie d'une montée de 24' à 247w et durant laquelle j'ai également fait 5' à 298w. A noter que cette même montée a donné 157 puls moyenne (pour un max sur la sortie à 180 et un max absolu à 196).
Merci d'avance !
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- cycloflamand
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Il faut visiblement que j'actualise ma FTP sur GC...
Je connais l'opération mais je n'arrive pas à l'estimer, pour ne pas mettre un chiffre complètement faux...
Sur la sortie d'aujourd'hui, j'ai un cp20 à 252w, mais qui fait partie d'une montée de 24' à 247w et durant laquelle j'ai également fait 5' à 298w. A noter que cette même montée a donné 157 puls moyenne (pour un max sur la sortie à 180 et un max absolu à 196).
Merci d'avance !
Quand tu regardes dans l'onglet "charge", au vu des cartouches avec W' négatif, GC te ré-estime ta CP. Il te met un message à côté du nombre de cartouches du style "CP minimum = 230w" (au pif)...
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- laurent.a
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- laurent.a
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- gillesF78
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Dans la version 3.5 de Golden Cheetah, on a traduit :
• TSS -> BikeStress (its only relevant to Bike rides, not all training)
• IF -> BikeIntensity (its only relevant to Bike rides)
• NP -> IsoPower (its relevant to all power)
Etant universitaire, je trouve cela très embêtant que l'on ne puisse pas utiliser les mêmes termes pour nommer les mêmes choses...
Et j'ai du ré-écrire ma métrique "hrTSS" (ancien post www.vo2cycling.fr/forum/general/85654-golden-cheetah?start=320#145987) parce que le nom des fonctions a changé. J’ai été aidé par Ale Martinez pour faire la mise à jour pour la version 3.5 : groups.google.com/forum/#!topic/golden-cheetah-users/ElrZ_MhUwHc
Le nouveau code pour la version 3.5 est présenté dans le wiki :
github.com/GoldenCheetah/GoldenCheetah/wiki/FAQ-...dont-have-power-data
Région Grenobloise, GillesF78
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- cycloflamand
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- gillesF78
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Qu'apporte la version 3.5 par rapport à la 3.4 ? (hormis le changement de termes TSS, IF, NP)
Version complète ici : github.com/GoldenCheetah/GoldenCheetah/releases/tag/V3.5-RC1
Voici quelques uns des apports de la version 3.5 (pas encore stable) :
Pour une utilisation basique :
- info-bulles d'aide sur les valeurs, bien pratiques pour les débutants !
- traduction du logiciel en français ! (voir github.com/GoldenCheetah/GoldenCheetah/commit/1a...f703ae6da501bd1de822)
- synchronisation avec de nouveaux services (Today's Plan Workouts, CyclingAnalytics, dropbox api v2...) Comme par hasard, il n'y a pas de synchronisation possible avec Training Peaks
![:evil: :evil:](/media/kunena/emoticons/emoticon_diablo.gif)
- possibilité d'ajouter des onglets avec une URL web, (votre page strava, ou votre site vo2cycling préféré)
![;-) ;-)](/media/kunena/emoticons/wink.png)
Pour un usage avancé :
- ajout du modèle de performance de Bannister
- possibilité d'ajouter un onglet avec un code python qui génère le graphique cf exemple ci-dessous) et wiki : github.com/GoldenCheetah/GoldenCheetah/wiki/UG_S..._Working-with-Python
- mesures corporelles : masse osseuse, masse musculaire, masse maigre, pourcentage de graisse (menu outils>option onglet Athlete > mesures)
- Mesures de variabilité cardiaque (HRV) : (menu outils>option onglet Athlete > HRV)
Ce code python génère ceci sur windows :
import bisect
import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
# fix plotly output folder permission issue:
import os
os.chdir (os.environ['TEMP'])
#Get activity (used to get the date)
activity = GC.activityMetrics()
#Get zone information at this actvity date
zone = GC.athleteZones(date=activity["date"], sport="bike")
#Get intervals USER if that one is not find get all intervals
intervals = GC.activityIntervals(type="USER")
type_title = "USER"
if not intervals["name"]:
type_title = "ALL"
intervals = GC.activityIntervals()
#Identify for every interval the zone color
breaks = zone["zoneslow"][0]
zone_colors = zone["zonescolor"][0]
interval_colors = []
avg_power_pct =[]
for interval in intervals["Average_Power"]:
id = bisect.bisect_left(breaks, interval)
interval_colors.append(zone_colors[id-1])
avg_power_pct.append(str(round((interval / zone["cp"][0])*100,1))+"%")
#Define chart title
title = "Average Power per Interval (CP:" + str(zone["cp"]) + ") Interval Type=" + str(type_title)
#Add percentage labels
zone_names = ["Z1", "Z2", "Z3", "Z4", "Z5", "Z6", "Z7"]
legend = []
zone_index=1
for zone in breaks:
legend.append("Z" + str(zone_index) + "(" + str(zone) + ")")
zone_index += 1
lap_names = np.asarray(intervals["name"])
watts_y = np.asarray(intervals["Average_Power"])
x = np.asarray(intervals["start"])
duration = np.asarray(intervals["Duration"])
trace0 = go.Scatter(
x=x,
y=watts_y,
mode='text',
showlegend=False,
)
data = [trace0]
for i in np.arange(0,len(legend)):
data.append(go.Scatter(
x=[None],
y=[None],
mode='markers',
marker=dict(size=10, color=zone_colors[i]),
legendgroup=legend[i],
showlegend=True,
name=legend[i])
)
# Create rectangles per interval
shapes = []
annotations = []
for i in np.arange(0,len(lap_names)):
shapes.append(
{
'type': 'rect',
'x0': x[i],
'y0': 0,
'x1': x[i]+duration[i],
'y1': watts_y[i],
'fillcolor': interval_colors[i],
})
annotations.append(
dict(
x=x[i] + (duration[i]/2),
y=watts_y[i],
xref='x',
yref='y',
text=str(lap_names[i]) + "<br>" + str(avg_power_pct[i]) + "<br>" + str(duration[i]) + "s",
showarrow=True,
arrowhead=7,
ax=0,
ay=-40
))
layout = go.Layout(
title = title,
xaxis = dict(
range=[0, max(x)],
showgrid=True,
autorange=True,
zeroline=False,
showline=False,
ticks='',
showticklabels=False
),
yaxis = dict(
range=[0, max(watts_y)]
),
margin=go.layout.Margin(
l=50,
r=50,
b=100,
t=150,
pad=4
),
shapes=shapes,
annotations=annotations,
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
plot = plotly.offline.plot(fig, auto_open=False)
## Load Plot
# fix plotly output folder permission issue:
GC.webpage(os.environ['TEMP']+'\\'+plot)
Région Grenobloise, GillesF78
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