学打羽毛球心得(四) -- 场上运动 -- 打羽毛与学习计算机技术

通过对比业余与专业羽毛球单打视频,总结出四个关键问题:击球动作幅度过大、身体重心控制不佳、非持拍手位置不当及击球时手臂未充分伸展。并提出改进方法。

  今天打羽毛球时录了一下与阿福单打时的视频,回来对比着陈金与谌龙的单打视频研究了一下,还是发现了几点问题,记录下来与球友分享:

1)击球动作幅度太大。专业选手击球动作很简洁,幅度很小身体恢复快,这样更利于连续击球。但这一点应该需要较多的练习,手指、手腕的力量不到的话做那么小的动作也不容易。

2)身体重心保持不够好。击球时一定保持重心在身体内,如果身体一歪使重心出了身内或偏出身体的中心恢复起来就比较困难,一下拍就会被动。击球时尽可能保持上身竖直,身体的中轴心不歪。特别是看到自己一个球打得很不靠谱,而当时身体非常不正,想必这便是那个球失误的主要原因。

3)左手(非持拍手)位置不对。在击球时左手经常放至身体前面,没有起到辅助保持身体平衡的作用,应该放到身体的一侧,稍微离开身体,根据击球姿势的大小调整与身体的距离,以调节身体重心,便于保持身体平衡。

4)击球时手臂不够伸展。击球时拍离身体太近,导致控制范围变小,移动则会增多,不仅提高了活动量,还容易失误。


  其实,学习计算机技术与打羽毛球以及其它的技术一样具有相似的学习方法,要经常审视自己,以第三者的视角审视自己的工作,并且与其它人的工作对比,特别是比自己做得更好的技术高手的比较,便于找到自己的缺陷与不足,吸心别人的优点和长处,持续提升自己。

  阅读较好的开源工程的源代码是一个很好的方法,在看别人的代码的同时,了解软件的意图后一边看别人怎么实现的,一边自己思考:如果是我会怎么做,如果不同各有何优缺点?久而久之,见的多了,思考的多了,自己的技术自然也就上去了。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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