暴走减肥经验

暴走,随时随地不受场地人员限制,只受天气影响。

缺点运动量较小,需要长时间走才能达到减肥目的。

 

暴走的量:按一星期最少100公里的量来走,如果星期1-5走的比较少,星期6,7就补足,

 

一次暴走的时间:能走多长走多长,人体脂肪消耗是40分钟后才在有氧运动中占主要部分。所以,运动的时间越长越好。最长一次走了10小时。工作日2-3小时,周末坚持走4小时以上。

 

暴走的速度:速度不重要,距离是关键。快走慢走,消耗的卡路里基本相同。我基本以一小时6公里的速度进行。我170CM高,1200步一公里。

 

暴走减肥的效果:我推算过1公里消耗70卡路里。也就是说走100公里消耗7000卡路里。也就是1公斤脂肪。不用怀疑,就是纯粹的脂肪。

 

暴走的线路:随心所欲,一定要绿化好,安全,车少,灰尘少。最好不要频繁过马路。路线上有超市可以买水,有厕所可以上。首推共青森林公园内,绕圈走。

 

暴走的伙伴:如果是减肥,最好一个人走。如果是游玩3,5知己。

 

暴走的装备:怎么舒服怎么来,衣裤宽松,柔软。轻便。吸汗。鞋和脚轻便。我穿皮鞋走过没问题。口袋里东西少点。带钱就行。从不背包。不戴帽子,不戴太阳镜。不戴随身听。

 

暴走的过程:尽量不长时间休息,休息超过一定时间脚会疼的走不动的。饮料就喝超市里的盐汽水。从来不吃任何东西。如果身体发现不适立即停止暴走。

 

 

减肥暴走,坚持最重要,距离最关键。你会发现,当跨出第一步后。后面的1万步就简单了。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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