锻炼回顾

经过两个月的健身训练,作者已达成卧推80kg的目标,并计划进一步塑造身体线条,包括降低体脂、强化腹部肌肉等。文章还分享了具体的训练计划和饮食调整建议。
恢复健身两个月了,回顾一下目标实现情况。
 
跑步: 主要练习集中在第一个月,最多跑了2.2公里,11.2节匀速,因为不喜欢练这个,最近停了。
 
卧推: 已经提前达成目标,保护下可推80kg五次,突破了大学时代的极限,对一般人来说90kg是一个比较难跨越的槛,我也不想垮过去,最终目标是实现90kg RM2
 
手臂力量得到增强,小臂围度略有增加,大臂效果要好些。
 
体重不但没减反而练重了。
 
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接下来的重点是降低身体脂肪含量,塑造线条。
 
腰部: 降低腰部的脂肪不容易,锻炼只占20%因素,更重要的是要控制饮食,不能吃的太多。腰部相关的练习是 sit up + 慢跑
 
胸内侧: 蝴蝶机,上斜飞鸟,窄握上斜推举 or 立姿十字拉力器飞鸟
 
腹肌: 重点在于持续性刺激, 全程无放松,锻炼腹部以后再慢跑。
 
力量练习: 增多每组次数,减少重量,提高endurance.
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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