每天在电脑边花的时间都超过12小时,健康怎么办呢?

本文为程序员提供了改善坐姿、定期休息及进行针对性锻炼的方法,以缓解长时间工作带来的视力、腰椎和颈椎问题。包括正确的坐姿指导、定时休息技巧以及针对颈部、腰部的锻炼动作。

做了多年的程序开发,每天都在电脑边的时间超过10小时,身体不少部位都出现小问题.


比如眼睛,腰,颈椎.其实这些都给坐姿、休息、运动相关。

坐姿篇

那么怎么坐姿才是正确的,下面是网络找的:




1、身体微微向后倾,颈部有扶托,保证颈部释放自身压力于扶托之上,可避免颈部疲劳。
2、手臂自然下垂,放松肩部肌肉;手臂有扶托,减少因手臂因用力维持自身位置而疲劳。

休息篇

经常忙起来,都是忘了休息的。

可以这样用手机设置一个小闹钟,到点就提醒一下自己要休息了,记得要调到小声或者震动。

一般就拉伸一下,走走路,闭一下眼睛。

锻炼

颈部问题缓解方法:

画圆:

1) 保持肩膀固定不动,用下巴在矢状面上画圆,顺时针6次,逆时针6次

2) 保持肩膀固定不动,用下巴在冠状面上画圆,顺时针6次,逆时针6次


腰部锻炼

双膝胸运动
  这个练习可以拉伸髋部,臀部及腰部肌肉。


      1. 仰卧,膝部屈曲,双足底贴地,双手置于身体两侧;
  2. 抬高双膝至胸口,可以用手轻轻拉双膝至胸口;
  3. 保持姿势5秒钟;
  4. 放低双膝至初始姿势,稍作休息;
  5. 重复5次。

编麻花(Pretzel)
  
编麻花动令你大腿内侧及髋部得到延伸。


     1. 仰卧,双腿弯曲;
  2. 把一只脚敲到另一只腿的膝盖上;
  3. 保持这个姿势,然后两腿一起向胸部拉伸;
  4. 保持姿势5秒钟;
  5. 放松,还原姿势;
  6. 换另外一只腿,重复这个姿势。

侧弯练习

侧弯运动拉伸一侧及背部的肌肉。

  

1. 高举一侧上臂过头,连腰一起向对侧侧弯;另一只手可以叉在腰。侧弯的时候不要扭曲或者猛地用力拉伸;
2. 保持这个姿势5秒钟;
3. 还原,两手置于身体一侧;
4. 重复5个来回;
5. 换另一边,重复1~4步骤5次。

伸腿练习
伸腿运动可以拉伸大腿后侧肌群。


       1. 仰卧,一只腿屈曲,足底贴地,另一只腿伸直;
  2. 将伸直的腿缓慢抬高,直到你感觉到大腿有轻微受牵拉的感觉。手可放在膝后以帮助固定和抬高运动的下肢。如果你的手够不到膝,可以把毛巾绕在膝盖或者大腿后,然后拉毛巾;
  3. 保持姿势5秒钟;
  4. 慢慢将抬高的腿放低至地面上,并放松;
  5. 重复如上动作5次;
  6. 换另外一只腿,重复做如上动作。

挺腰练习

挺腰动作可以增强臀肌的力量


      1. 仰卧,双膝屈曲,双足稍分开,同肩宽,足底贴地,双手置于身体两侧;
  2. 一点点抬高髋部,不要拱起背。注意不要让你的腹部凸出来,这样可以避免拱背。保持肩和膝处于同一直线;
  3. 保持5秒钟;
  4. 缓慢放低髋部,复原;
  5. 重复5次。

滑墙练习
滑墙练习可以增强腰部、髋部及腿部肌肉的力量。


       1. 直立,背贴墙,双足分开同肩宽,双手置于身体两侧。头中立位,两目前视;
  2. 背部沿墙慢慢向下滑动直至你膝弯曲呈90°,就好像坐在凳子上一样。如果你暂时不能降至这个水平,可以先练习滑动至一半的高度;
  3. 保持5秒钟;
  4. 缓慢甚至双腿,恢复初始姿势;
  5. 重复5次

运动

喜欢什么就做什么运动。

我个人喜欢爬山,乒乓球,篮球。

如果是医生建议,首选游泳。

真的没有什么爱好,那就跑步也是非常好的选择。


参考资料

http://mt.sohu.com/20150301/n409241569.shtml


基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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