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## Preliminary
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1. 对于每一个类，将数据如下处理, 保存成xlsx或者xls文件
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|-------|-------|-------|-------|
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| arbitrary value | value | arbitrary value | vlaue |
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| arbitrary value | value | arbitrary value | vlaue |
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即偶数列为一次循环的数据，奇数列为任意值即可
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2. 配置conda环境
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> pass
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## Quickly Start
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1. 将项目文件夹编辑成**日期+项目名**
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2. 编辑好label名称，label名称命名变成英文或者数字
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>例如：”PDMS“， ”1“ 等, , 如果你的每一个类，下面又多个子特征则可以建立一个文件夹，在创建神经网络类的时候将**isDir**参数改成True即可.
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>详细如下图：
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>2.1. 如果只有一类特征
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> 
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>2.2. 如果有多类特征
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>
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3. 将准备好的文件夹移动到**Static**文件夹中（没有就建立），如果没有 **Result** 建立一个**Result**文件夹用来存放结果
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4. 读取数据：
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```python
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# 以MaterialDiv为例
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projet_name = '20241009MaterialDiv'
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label_names = ['Acrlic', 'Ecoflex', 'PDMS', 'PLA', 'Wood']
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# 使用库 divSet 划分训练集和数据集
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data = load_data(projet_name, label_names, isDir=False, fileClass='xlsx')
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```
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5. 创建神经网络类
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```python
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model = Qmlp(
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X_train=X_train, X_test=X_test, y_train=y_train, y_test= y_test,
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hidden_layers = [128],
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dropout_rate=0
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)
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```
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6. 训练并获取数据
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```python
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pca_2d, pca_3d = model.get_PCA()
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model.fit(300)
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cm = model.get_cm()
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epoch_data = model.get_epoch_data()
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save_to_xlsx(project_name=projet_name, file_name="pca_2d", data=pca_2d)
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save_to_xlsx(project_name=projet_name, file_name="pca_3d", data=pca_3d)
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save_to_xlsx(project_name=projet_name, file_name="cm", data=cm )
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save_to_xlsx(project_name=projet_name, file_name="acc_and_loss", data=epoch_data)
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```
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## Advanced
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### loadData 处理数据工具的使用
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||参数类型|默认值|参数作用|
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|folder|str|必填项|指定数据存放在Static下的哪个文件夹|
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|lableNames| list| 必填项| 指定每一个类的label名称, 既可以用来读取相应的文件，也可以用来给label排序|
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|isDir| bool| True| 若是上文Quickly Strat章节2.1情况需要改成False，2.2情况则是True|
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|fileClass| str| 'xlsx'| 数据文件的后缀|
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> tips: 数据读取是按照一下情况读取的(2.1和2.2是Quickly Start章节的2.1和2.2简称)：
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> 2.1情况的第一类数据读取的地址是 ./Static/folder/labelsNames[0].xlsx, 其他类同理
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> 2.2情况的第二类数据读取的地址是 ./Static/folder/labelsNames[0]/*.xlsx, 其他同理
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### Qmlp 模型使用
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> pass
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