一个简单公开的，用于教学目的的，收集 GST 实验数据的应用：README | 中文说明
- 前往网页应用界面： https://gst-data-collect.streamlit.app/
- 填写表格信息（姓名、学号等）以及实验数据，之后点击提交。如果提交无误，你将会看到一个成功消息。
- 前往数学推导页面，该页包含了对于处理数据所用模型的推导与证明。
- 前往拟合结果页面，可以在此设置模型参数并且处理所有数据条目。
- 本页面中还有拟合结果的图像以及公式。至此就完成了提交了！
- 在侧边栏中，切换到“manage”页面（或者直接访问 https://gst-data-collect.streamlit.app/manage）
- 如果你是第一次使用此应用，你需要首先获取你的 PIN 码。填写你的邮箱地址然后提交，当一份包含 PIN 码的邮件发送成功后你将能看到成功信息。注意：PIN 码将在每月月初更新，因此你可能需要重新获取 PIN 码。
- 用你的 PIN 码登陆管理页面。只要你保持该浏览器标签不关闭，你就不需要重新登录。
- 你可以查看提交情况的统计
- 你也可以以
zip压缩包格式下载所有原始数据。你也可以设置过滤规则来选取一部分的数据（上方的多选和每行的复选框），你还可以在线修改数据（不推荐，存在部分 BUG），甚至如果你愿意的话，可以永久删除数据。
- 最后，你可以汇总所有数据，并且以
csv格式下载结果。可以选择下载所有班级的结果，也可以下载特定日期/班级的结果，这在分发数据给同学时将很有帮助。
本应用已经部署至 streamlit 云，并且也推荐通过此方式来使用本项目。当然，如果你需要或者想要将其部署至本地或你的服务器，则可以参考以下的指导流程。
安装本项目的所有依赖项，你只需要运行以下命令：
$ pip3 install -r requirements.txt出于数据安全的考虑，密码等敏感信息不会被存储在仓库中。你需要在项目的 .streamlit 目录下创建一个名为 secrets.toml 的文件，并且添加以下内容：
[admin]
require_auth = true
address = [
"admin@email.address",
]
salt = [
'onesalt',
'twosalt',
'...',
]
[email]
account = "your.email.address@gmail.com"
passwd = "your.email.password"以上秘密仅会被用于身份验证和邮件发送。管理员的邮箱地址不受限制，而加密用的“盐值”则可以根据你的需求进行修改。配置中的唯一限制是你需要使用一个 Gmail 账户来发送邮件。
如果你想要禁用此功能，你可以将 require_auth 选项设置为 false，那么其余的配置将会被忽略。这种情况下，所有人都将能访问管理页面。
启动应用非常简单，如果你不需要任何修改的话。只需要运行以下命令：
$ streamlit run main.py你也可以通过运行时添加额外选项，或者写入配置文件，甚至是使用环境变量来设置各种配置。更多信息请参考 streamlit 文档。
默认情况下，应用将会被绑定至 localhost:8501。你可以通过在命令中添加 --server.port 选项来修改端口号。例如，如果你想要将应用部署在 localhost:8080 上，你可以运行以下命令：
$ streamlit run main.py --server.port 8080本项目使用 MIT 许可。
如果你发现了任何 BUG 或者有任何建议，欢迎随时提交 issue 或 pull request。