基于 Wi-Fi 无线感知的自我隔离监测系统。利用 Wi-Fi 信号中的信道状态信息作为人体活动特征，并根据任务的难易在深度学习模型中引入早退机制来进一步提高房间占用监测的效率。最后利用 Thingsboard 和 Telegram 平台可视化预测数据以及接受预警信息。总的来说，这个系统具有非接触式，高水平隐私保护的特点，并在推理精度和时延之间取得最佳平衡。

断断续续做了一段时间才做到`Disc09`，个人理解前面主要就是学习了两种函数结构`higher-order functions`和`recursion`,两种数据结构`tree`和`linked-list`，可变类型`dict`和`list`以及`nonlocal`,`iterator`和`generator`的操作，并学习利用`environment diagram`分析`lambda`表达式和函数的调用，最后学习了`OOP`以及类的继承操作。

GitHub 结合 PicGo 可以很方便的搭建私人图床