20、运动执行与机器模拟:探索努力表达的奥秘

运动执行与机器模拟:探索努力表达的奥秘

1. 具身练习介绍

具身练习是探索运动本质的重要方式,它能帮助我们更深入地理解运动中的各种元素。以下为大家介绍几种具身练习。

1.1 立方体中的空间拉力练习

此练习重新审视立方体中的空间拉力,并加入空间、努力和形状之间的亲和与非亲和关系。具体操作步骤如下:
1. 按照特定描述移动立方体中的空间拉力。
2. 运用努力和形状的亲和关系来支持每个空间表达。
3. 在移动到每个空间拉力时,尝试努力和形状的非亲和关系。
4. 选择一个感兴趣的空间拉力,分别练习形状质量和努力的亲和与非亲和关系,并构思有个人意义的场景,观察两者在个人场景中的差异。
5. 回顾之前的练习,思考加入形状和努力后对感受每个拉力的能力有何提升。

1.2 “拧”“砍”“滑”动作练习

之前我们曾用“拧”“砍”“滑”这几个动作元素创作短语,并探索叙事如何帮助清晰表达这些动作。现在,我们再次尝试这个短语,明确加入形状质量的支持。具体动作特点如下:
| 动作 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 拧 | 下沉/伸展/前进 |
| 砍 | 下沉/伸展/后退 |
| 滑 | 上升/包围/前进 |

1.3 与机器人一起运动练习

这个练习邀请我们寻找一台机器,如家用的机器人吸尘器或机器视频,然后与之一起运动,通过努力的视角比较和对比自身与机器的运动质量。具体步骤如下:
1. 找到感兴趣的机器人。
2. 模仿其运动质量。
3. 判断机器运动中存在哪些努力元素。

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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