鬼步舞教学舞蹈教程,曳步舞如何学习?一次告诉你

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墨尔本曳步舞是20世纪80年代发展起来的一种Rave。 这种舞蹈通常伴随电子音乐表演,起源于墨尔本Rave场景,并在 20 世纪 80 年代末和 90 年代流行。f34500086b214907bd76af1baec40d8c.jpg

 

曳步舞的基本动作包括Runningman(跑男)和T-step(T步)

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 ①Runningman跑男的基本学习步骤是,保持两脚前后分开站立,后脚向前抬起的同时,前脚向中间收拢;然后抬起的脚垂直向下踩的同时,另一只脚向后滑动。

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 ②T步的基本学习步骤是,面向前方保持单脚站立,抬起的脚向右(左)方向侧掂出去的同时,站立的脚向右(左)横向移动45 度。

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不过需要注意的是,不管是现实和网络中,有很多那种跳广场鬼步舞的所谓老师,比如身穿运动装,遮阳帽,多人齐舞,配国产dj音乐,乱起各种奇怪的名字比如什么蝴蝶步,螃蟹步,踏浪,凌波微步等等之类这些特征的所谓广场舞蹈老师,如果去请教这样的所谓的舞蹈老师来进行指点的话,那么你的鬼步舞水平就仍旧会是原地踏步,仍旧是广场操水平。鬼步舞不是跳广场舞,缺少了力量,协调,平衡,爆发,律动等核心的参与,对于自身的舞蹈进阶丝毫没有帮助。

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09-25
<think> 首先,用户的问题是:“我想了解'mask'在IT领域的含义”,结合之前的对话历史。 之前的对话历史: - 用户一开始问了“gateway是什么意思”,我解释了gateway的含义。 - 现在用户参考了站内引用:[1]、[2]、[3]、[4],并说这些引用仅供参考,不是真正的需求,我应该参考用户上一次的问题和之前的回答。 - 用户上一次的问题是关于“gateway”的,但当前问题直接是关于“mask”在IT领域的含义。 用户这次的问题是:“我想了解'mask'在IT领域的含义”,并提供了四个引用: - [1]:关于Decoder的Self-Attention中使用Padding Mask和Sequence Mask。 - [2]:关于token在计算机领域的含义,涉及词法分析和数据传输。 - [3]:关于generalized_rcnn的定义,涉及Mask R-CNN。 - [4]:关于墨尔本,与IT无关。 用户强调这些引用仅供参考,我应该参考用户上一次的问题和我的回答。用户上一次的问题是“gateway是什么意思”,但当前问题是独立的“mask”在IT领域的含义。我需要基于这些引用和上下文来回答。 关键点:用户想了解“mask”在IT领域的含义。从提供的引用中: - [1]提到Padding Mask和Sequence Mask在Attention机制中。 - [2]提到token,但涉及mask(在USB协议中提到token包,但没有直接说mask)。 - [3]提到Mask R-CNN,涉及计算机视觉。 - [4]无关。 所以,mask在IT领域有多个含义: 1. **在计算机视觉和图像处理中**:Mask指掩码,用于图像分割,如Mask R-CNN中,mask表示对象的二进制掩码(binary mask),标识图像中的特定区域。 2. **在自然语言处理(NLP)中**:Mask用于注意力机制,如Transformer模型中的masked self-attention,其中mask用于防止未来信息泄露(sequence mask)或忽略填充token(padding mask)。 3. **在计算机网络和硬件中**:Mask可以指子网掩码(subnet mask),在IP网络中用于划分网络地址和主机地址。 4. **在编程中**:Mask指位掩码(bitmask),用于通过位运算设置、清除或检查特定位。 从用户的引用中,[1]直接涉及NLP中的mask,[3]涉及计算机视觉中的mask。[2]提到token,但mask不是核心。[4]无关。 用户上一次的问题是gateway,但当前是mask,所以我需要专注于mask的含义,并结合引用。 我的回答结构应该: - 清晰、逐解释mask在IT领域的含义。 - 使用中文。 - 引用相关部分:[1]和[3]是相关的。 - 添加相关问题。 - 遵循系统指令:使用$...$ for inline math, $$...$$ for block formulas, correctly use LaTeX. - 末尾生成相关问题。 大纲回答: 1. **引言**:简述mask在IT领域的常见含义。 2. **主要含义**: - **在计算机视觉中**:图像掩码,如Mask R-CNN用于对象分割。 - 引用[3]:提到Mask R-CNN。 - **在自然语言处理中**:注意力掩码,如Transformer模型。 - 引用[1]:提到Padding Mask和Sequence Mask。 - **其他含义**:简要提子网掩码和位掩码。 3. **总结**:强调根据上下文理解。 4. **相关问题**:生成2-3个相关问题。 确保回答真实可靠:基于标准知识。 </think> ### IT领域中"mask"的含义 在IT领域,"mask"(掩码)是一个多义词,具体含义取决于上下文。它通常指一种用于隐藏、过滤或标识特定数据的技术或数据结构。核心用途包括保护敏感信息、控制数据访问或增强算法效率。以下我将结合您提供的引用和相关场景,逐解释其主要含义。 #### 1. **在自然语言处理(NLP)中的掩码** - **概念**:在Transformer模型(如BERT或GPT)中,mask用于注意力机制(Attention Mechanism)中,以控制模型对输入序列的处理。常见类型包括: - **Padding Mask**:忽略填充token(如句子末尾的占位符),防止模型处理无效数据。例如,在序列长度不一致时,padding mask确保模型只关注实际内容。 - **Sequence Mask(或Causal Mask)**:在解码器(Decoder)中,防止未来信息泄露(即模型不能访问当前位置之后的token),确保训练时只基于历史数据预测。如引用[1]所述:对于Decoder的Self-Attention,需要同时使用Padding Mask和Sequence Mask,具体实现是两个Mask相加;而在Encoder中,通常只需Padding Mask[^1]。 - **数学表示**:注意力分数计算时,mask通过添加负无穷值来实现。公式为: $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} + M\right)V $$ 其中,$M$是掩码矩阵,$Q$、$K$、$V$分别表示查询、键和值向量,$d_k$是缩放因子。如果$M_{ij} = -\infty$,则位置$i$忽略位置$j$的信息。 - **应用场景**:用于机器翻译或文本生成模型,提高模型的自回归预测能力。 #### 2. **在计算机视觉(CV)中的掩码** - **概念**:掩码指图像中的二进制掩码(binary mask),用于标识特定区域(如对象轮廓),在对象检测和分割任务中至关重要。例如,在Mask R-CNN模型中,掩码分支生成像素级分割图,精确标注对象边界。 - 引用[3]提到:`generalized_rcnn()`函数支持Mask R-CNN(端到端训练或分阶段训练),通过`add_roi_mask_head_func`参数添加掩码头(mask head),负责生成对象掩码[^3]。 - **数学表示**:掩码通常是一个二进制矩阵$M \in \{0,1\}^{H \times W}$,其中$H$和$W$是图像高度和宽度。值为1的像素表示对象区域,0表示背景。损失函数常使用交叉熵: $$ \mathcal{L}_{\text{mask}} = -\sum_{i,j} y_{ij} \log(p_{ij}) $$ 其中,$y_{ij}$是真实掩码值,$p_{ij}$是预测概率。 - **应用场景**:医学图像分析(如肿瘤分割)、自动驾驶(道路检测)等。Mask R-CNN是该领域的标准模型。 #### 3. **其他常见含义** - **子网掩码(Subnet Mask)**:在计算机网络中,用于IP地址划分。它是一个32位二进制数(如255.255.255.0),帮助路由器区分网络地址和主机地址。不属于您的引用,但IT基础领域常见。 - **位掩码(Bitmask)**:在编程中,通过位运算操作特定位。例如,用掩码设置权限标志: ```python # 示例:设置文件权限(读=4, 写=2, 执行=1) permissions = 0 read_mask = 4 # 二进制100 permissions |= read_mask # 添加读权限 ``` - **数据屏蔽(Data Masking)**:在安全领域,用于隐藏敏感数据(如信用卡号),通常通过正则表达式或算法实现部分字符替换。 #### 总结 "Mask"在IT领域的核心功能是数据隔离和优化处理: - **在NLP中**:作为注意力机制的约束工具,提升模型鲁棒性。 - **在CV中**:作为图像分割的标注工具,实现精细对象识别。 - **通用原则**:mask的本质是创建一个过滤器,选择性地暴露或隐藏信息。理解时需结合上下文:如引用[1]和[3]所示,在深度学习模型中,mask是算法设计的关键组件[^1][^3]。其他引用(如[2]关于token)虽涉及数据处理,但mask并非其核心;[4]无关IT。 如果您有具体应用场景(如某类模型),请提供更多细节,我会进一解释。
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