Poppin 技术点

1.跳舞最重要的是feel. 有的初学者在sole或是练习的时候加的感觉要大于动作的准确性,所以会让动作看起来很紧。

2.feel可以通过不同的技术形式表达,比如用animotion, Tick, Scream, Robot, Boogulo, Wave, BabyWave等等。

3.技术形式又可以分inner side和out side.

4.练习Wave要注意: a: 每个动作要有三角形。

b:用抖的方式练习

c:以前的popper爱在solo时加一个wave动作。这是错的。wave是一套舞蹈,不是特殊的技巧化的动作,大师 跳 wave 就跳wave, 不突兀的在poppin中加一个wave进来。 因为这样,大师们会觉得很难理解,好比在跳华尔兹的时候突然加了一个不完整的东北秧歌的动作。

5.跳舞要注意除了可以用面来表达一个旋转或是某个变化,也可以通过点来替代面。在做上半身向右旋转90度时,我们会把力量放在整个上半身来发力。这个就是面。 把力量放在肩上的某点带动全身,效果就不一样了。这就是点代替面。

6.跳poppin做roll时,脚要变化,要么前半起,要么后半起,而已左右相反。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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