游泳初学经验 【好东西收藏之】

本文为初学者提供了一套系统的游泳学习方法,分为六个步骤:憋气吐气、水中站立、滑行、分解动作练习、手脚协调及换气技巧。通过循序渐进的方式帮助初学者克服恐惧心理,逐步掌握游泳技能。
[size=x-large][color=orange]游泳经验[/color][/size]
[b][size=x-large]初学者[/size][/b]

[b]第一步[/b]:憋气、吐气。一般人只知道使劲的憋气,全身的力气都用在了脸上,注意力也在脸上,所以动作也会变形。因此,第一步在浅 水区练习憋气,每次憋到快憋不住时,慢慢的将气吐出来,注意:开始一定要慢!并不断尝试不同的吐气速度。同时,身体放松,还可以尝试在水下睁 开眼睛,有游泳镜最好。人在黑暗中容易紧张。
此步骤的作用是熟悉水下环境,消除紧张、慌乱的感觉。
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第二步[/b]:水中站立。因为游泳时人要横在水面的,不懂得站立人就没有安全感,容易慌乱。初学时可以拿一块浮板或游泳圈,登游泳池壁,头埋在水 中,双臂前伸,身体登直,向前滑行。想站立时收腿,身体抱团,由于人的腿部密度相对较大,身体自然垂直,此时,向下伸腿,既可踩到池底站立。
此练习是为了提高在水中的安全感。

[b]第三步:[/b]滑行。学会了憋气和水中站立,既可抛开辅助设备练习滑行。姿态与水中站立一样,两手叠压,伸向头顶,用力登池壁,身体一定要拉直,头 部埋在水中,向前滑行。身体不做任何动作,滑行时间越长,距离越远越好。
此目的是找到在水中前进的感觉。
以上三个步骤熟练了,即可开始练习动作。

[b]第四步[/b]:先练分解动作,因为人的手部做动作相对容易,所以先练腿部。即在滑行过程中练习动作。为了提高练习时间,可以利用辅助设备让头部保持 在水面以上。具体动作我就不说了,有很多途径可以获得正确的姿势。但是,刚开始,动作一定要一个一个地做,切忌不可连续动作,每次动作做完即 保持滑行姿势。一直练到每次动作都可以使身体向前滑行一定有效距离。到身体不再向前滑行时再作第二个动作。一般来讲,高手一次蛙泳腿部动作可 以滑行5米以上。

[b]第五步[/b]:加上手部动作。手部动作一定要在岸上先练习才能下水,否则动作容易变形。以蛙泳为例:手-脚——手-脚——,动作一定要一组一组的 做,每次做完一组,身体即保持滑行状态。此时还不宜练习换气,头部还要埋在水中。动作做快了容易,做慢了难。当每组动作都能做准确,离成功就 不远了。
此练习主要练习手脚的协调性。

[b]第六步[/b]:换气。每次换气必定是由手部动作帮助完成。具体方法其它文章有介绍。总之,无论如何难受,换气一定要有规律,时间久了就习惯了。其实 在任何体育项目中,呼吸都是很重要的成功条件。

总之,学习游泳并不难,但一忌讳心情急躁,还不会憋气站立就想游起来,动作必然变形、无效,只见扑腾不见往前游,游不了几下就乱抓寻找支撑 物。二忌讳胆小不敢尝试,这是成年人学游泳的最大困难之处。
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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