5种方便廉价的健身工具

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_60ad794b0102e8bk.html


通货膨胀的背景下,去健身室也许是个奢侈的消费。不过,只要有心,普天之下皆可健身。只要看看1976年的好莱坞名片《洛奇》,史泰龙扮演的主角就没有去健身室,而是通过跑、跳等利用自己身体重量进行的锻炼,就练出了无敌拳击手的身体。

 

 

1.公园

如今公园大部分皆是免费,除了跑步,公园里还有很多的斜坡、楼梯等适合进行加强版跑跳、俯卧撑的地点,而且越来越多的公园还有免费的乒乓球台、多样的健身设备等。


 

 

2.跳绳

每天尝试5分钟的跳绳,就能感觉到好处,为什么拳击手都喜欢跳绳,不是没有道理的,因为跳绳乃是理想的全身运动,对心血管健康有很大好处。而且,跳绳要控制量很容易,如果加大运动量,只需延长时间,或者尝试单腿跳、反向跳、跳一次甩两次绳等高级技巧。



 

 

3.瑞士球

在任何视频网站搜索瑞士球健身球或者平衡球,你会找到很多教程,这是一个几乎全能的健身器材。用这个不稳定的器械做俯卧撑、仰卧起坐等普通锻炼,能得到更好的效果。

 

 

4.阻力带

    Resistance bands,在中国的名称包括阻力带、拉力绳、健身绳等,简而言之就是一个有弹力的圆形橡胶圈。利用它,你可以做许多负重类的练习,跟瑞士球一样,视频网站也能找到多不胜数的教程。有了阻力带,仰卧起坐等简单健身动作的效果可以加倍。



 

 

5.自行车

室外自行车运动即可当交通工具,又可当健身工具,和朋友周末郊外远行健身又健心,要比健身房单车运动更健康。


 


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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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。
评论
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