一种锻炼视力的方法

一种锻炼视力的方法

       我的视力有点轻度近视,看电视字幕一般看不清,戴眼镜又总是感觉有点不舒服,想去做手术又担心风险。一直以来都有一种说法看看远处的景物可以锻炼的视力,但是偶尔爬爬山远眺一下好像也没有改善,主要是种远眺的方法比较模糊,缺乏一种可操作性的说明,但是根据我最近的摸索,我发现看看远处确实是能够改善视力的,现在我把自己的方法总结一下,具有一定的操作性,方便大家练习。
     其实,真相是这样的,虽然效果不明显,但因为眼睛和内心的希望,我一直断断续续的锻炼远眺和眼部肌肉。直到最近我的锻炼才有了一定的效果。这是在几个月前,我等车的街对面多了一块广告牌,牌子上的字大约是16开笔记本那么大吧(实际不清楚,但我站在街对面感觉就是这么大),我放远望去努力想要看清楚牌子上的一个字,这时我感觉眼部肌肉有点紧,甚至有点刺眼的感觉(没错就是刺眼),越努力越睁不开眼镜,这时我看看近处,转换到牌子上稍微大一点的另一个字,这个字稍微比刚才那个字要清楚些,这种刺眼的感觉轻了,于是我努力盯着这个字看,慢慢的那个字在某一瞬间清晰了,后来我总结这不是眼镜看不清,只是没有超声波马达,对焦比较慢而已,不过既然肌肉是可以锻炼的,那么这个对焦速度应该是可以改善的,经过这段实践断断续续的练习(因为我的毅力比较差),就是早上等车的时候练下还不是每天都记得练习,大约20分钟左右,现在我的眼睛明显感觉好多了,电视上的字幕有时候也可以看清楚了。具体如下:
     首先,我们需要找一个观察物,例如我找的广告牌上的字。这个观察物不能太清楚,也不能太模糊,因为据我实践太清楚眼部肌肉活动的效果不好,就是肌肉不太紧张强度小,如果观察物太模糊,眼镜根本就不努力工作,介于两者之间逐渐把模糊看清楚的效果最好。另外这个观察距离也好合适,太近了和太远了都不好,特别是刚开始的时候不要看太远,合适就好。
     其次,看的过程就是活动眼部肌肉,逐渐对焦的过程,你要相信自己能看清,只是对焦速度慢而已。这个主要还是个人控制眼部肌肉的能力,成不成功这很关键。因此一定要控制眼镜变焦,开始练习时,可以借助虚眼睛(眼镜半睁,很多近视眼都有这个习惯),然后慢慢把眼镜睁大,当练习熟练后尽量不要虚眼睛,靠肌肉来完成。
     第三,一定要盯着一个字,或一个部位,一个点看,因为转换视线的过程,一直在变焦,就不可能达到我们想要的肌肉强度,我想这可能是爬山远眺不能有效的改善视力的原因,焦点不固定,没有做专项练习。一定要把这个字、这个点看清楚。
     第四、看清楚之后,一定要尽量多坚持一会,我觉得大于3秒小于30秒比较好,如果时间太长马上换另外一个点盯着看,但是更换的过程中不要看近处,一定要眼镜比较累了,至少有点酸的时候在看看近处休息一下,当你视线换到近处的时候,你会发现近处的物体会比原来清晰,但慢慢有变得模糊,就像是一根疲劳的弹簧,拉长后又慢慢的恢复一样。
     最后,这只是本人的个人实践,不具有普遍性,大家自己总结摸索吧。有用请一定告诉我哟。

 


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值