个人运动数据本地化部署方案
实现运动数据的本地化管理，推荐采用开源工具容器化部署的自动化方案。核心技术栈包括：使用 $\text{Python}$ ($\text{fitparse}$ 库) 解析 .FIT/`.GPX}$ 文件；选择 $\text{SQLite}$（轻量级）或 $\text{PostgreSQL}$（高阶分析）作为数据库；最后通过 $\text{Grafana}$ 部署专业级时序数据仪表盘进行可视化分析，或使用 $\text{Jupyter Notebook}$ 进行 $\text{Pandas}$ 训练负荷计算。推荐使用 $\text{Docker}$ 一键部署 $\text{PostgreSQL} + \text{Grafana}$ 自动化工作流。进阶可使用 $\text{SQLCipher}$ 对数据库进行加密以强化隐私。