GoldenCheetah es una aplicación de escritorio para ciclistas, triatletas y entrenadores.
Analice utilizando métricas resumidas como BikeStress, TRIMP o RPE
Extraiga información a través de modelos como Critical Power y W'bal
Realice un seguimiento y prediga el rendimiento utilizando modelos como Banister y PMC
Optimice la aerodinámica utilizando Virtual Elevation
Entrena en interiores con zapatillas ANT y BTLE
Cargue y descargue con muchos servicios en la nube, incluidos Strava, Withings y Todays Plan
Importe y exporte datos hacia y desde una amplia gama de ordenadores para bicicletas y formatos de archivos.
Realice un seguimiento de las medidas corporales, el uso del equipo y configure sus propios metadatos para realizar un seguimiento
GoldenCheetah proporciona herramientas para que los usuarios desarrollen sus propias métricas, modelos y gráficos.
Un lenguaje de programación integrado potente y de alto rendimiento
Tiempo de ejecución local de Python o incorporación de un tiempo de ejecución instalado por el usuario
Tiempo de ejecución de R instalado por el usuario integrado
GoldenCheetah apoya el intercambio comunitario a través de la nube
Cargar y descargar métricas desarrolladas por el usuario.
Cargar y descargar gráficos de usuario, Python o R
Importar entrenamientos en interiores desde ErgDB
Comparta datos anónimos con investigadores a través de la iniciativa OpenData
GoldenCheetah es gratuito para que todos lo usen y modifiquen, y se publica bajo la licencia de código abierto GPL v2 con archivos binarios prediseñados para Mac, Windows y Linux.
Las instrucciones de instalación y construcción de Golden Cheetah están documentadas para cada plataforma;
INSTALL-WIN32 Para construir en Microsoft Windows
INSTALL-LINUX Para construir en Linux
INSTALL-MAC Para construir en Apple MacOS
MacOS y Linux:
Ventanas:
Las versiones oficiales, las instantáneas y las versiones de desarrollo están disponibles en http://www.goldencheetah.org
Si está buscando la bifurcación NOTIO de GoldenCheetah, puede encontrarla aquí: https://github.com/notio-technologies/GCNotio