什么姿势午睡最好?

午睡虽好,但不正确的姿势会导致多种健康问题。趴着睡会压迫神经和胸部,影响呼吸;仰睡则可能导致颈部生理曲度变形。正确的午睡姿势应该是头部伸过椅背,身体伸直,腰部垫上抱枕。
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忙碌的工作、紧张的节奏,常常使人力不从心,因此,午睡便成了很多人一天工作的重要保证。但是午睡还有很多讲究,只有合理的午睡方法才能达到最好的效果。

夏天为什么会犯困?

  夏天由于人们晚睡早起,聚会较多,相对睡眠不足,在经过一上午的学习和工作之后呢可能有疲劳之感,加上饭后大脑缺氧,中午自然就想打瞌睡。另外白天气温较高汗多,体力消耗过大,再加上正午时分烈日当空,此时人体血管扩张,脑部供血量减少,因而时常感到精神不振、昏昏欲睡。

现象:夏天午睡趴着仰着怎么睡的都有!

  在经三路财富广场上班的小王,中午吃完饭后,喜欢趴在电脑桌上,枕在手臂上伏案而眠。一觉醒来,小王觉得腰酸背痛,手臂发麻。小王觉得这一觉睡得还不如不睡呢。

  小王的同事小李比较赞成仰卧的姿势,每次中午都爱仰卧在椅子上进入梦乡,这种睡姿是正确的吗?

分析:两种做法都不正确

  “很多上班族喜欢用手臂当枕头趴在桌上午睡,这种做法是不正确的。”医生说,伏案睡觉会压迫上肢神经和胸部,影响呼吸,如果经常这样会引起尺神经炎,在临床上也接待过这样的患者。伏案午睡不正确,但小李仰卧的做法也不正确。长时间仰着睡会使颈部前区位生理曲度变形,肌肉劳损,引发颈椎病。

趴着午睡的危害

  午睡虽是促进健康的一种良好手段,但也要讲究方法,否则效果将会适得其反。一般不要饭后立即就睡,不要坐着打盹或趴在桌面上睡,睡的时间也不要过长,一般1个小时左右比较合适,最长不要超过一个半小时。

  危害一 :由于趴在胳膊上睡觉,多处神经受到压迫,午睡时往往心中焦虑、睡不踏实。同时需要注意的是:饭后别急着午睡。因为如果吃了午饭就立刻趴在桌上午睡,会影响胃的消化功能,造成胃部的胀气。

  危害二 :因为趴着睡觉眼球受到压迫,午睡后通常会出现暂时性的视力模糊。长时间这样,会造成眼压过高,久而久之会使眼球胀大、眼轴增长,形成高度近视,同时也容易增加青光眼的发病率。

  危害三: 趴着睡觉,长期压迫手臂和脸部,会影响正常血液循环和神经传导,使两臂、脸部发麻甚至感到酸痛。时间长了会演变成局部性神经麻痹或使脸部变形。

仰着午睡的危害

  人在睡熟之后,全身基础代谢减慢,体温调节功能亦随之下降,导致机体抵抗力降低。全身毛孔都处于张开状态,如果不注意保暖,醒来后,往往会出现鼻塞、头晕等症状。

  仰睡时,人体血液循环减慢,头部供血减少。而由于体位关系,供给大脑的血液更少,头部后倾使人醒后易出现头昏、眼花、乏力等一系列大脑缺血缺氧的症状,所以这种午睡方式也不合乎健康标准。

上班族什么姿势午睡最好

  专家指出:一般建议上班族头伸过椅子背,身体伸直,腰部最好垫一个抱枕,这种姿势对防治颈椎病也有一定的好处。

  1、尽量躺在椅子上,以减少用手枕着头部睡觉的不适症状。

  2、佩戴隐形眼镜者,最好先把镜片摘下来,再开始睡午觉,以免眼睛感觉酸涩。

  3、睡完午觉马上起身洗把脸,再喝上一杯热茶,含糖的甜饮料会让身体容易疲倦,尽量不要喝。

午睡的时间和注意:夏季午睡不宜超过一小时

  午饭后不要马上就睡,这不利于食物的消化,可以先进行一下小幅度的运动,走动一下,然后再午睡。其次,午睡的时间不要过长,不超过1小时为宜,时间长了进入深度睡眠,醒来会感到不适应,此时可以用冷水洗把脸,喝点白开水以稀释血液黏稠度。另外,午睡不要选在走廊等通风的地方,特别是不要在正对空调的方向,因为很容易引起伤风感冒、关节疼痛、肌肉尤其是背部肌肉酸痛,严重的还可能造成面瘫。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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