[转载] 百科全说——邱一梅:如何利用简单瑜伽动作理疗身体状况(11-01-20)...

本文介绍扁平足的成因、自测方法及预防措施,并提供改善建议。同时,针对膝盖疼痛、骨盆不正等问题,给出一系列缓解动作与注意事项。

来源:湖南卫视

 

邱一梅

加拿大皇后大学康复医学硕士毕业

澳门注册运动医学医师

美国注册瑜伽理疗师

 

扁平足的现象很严重大约60%的儿童都是扁平足

扁平足可能会导致腰的退行性病变、骨刺和颈椎病等

如何自测扁平足:看脚是否有足弓(如果没有就是扁平足)

扁平足可能会导致骨折

扁平足可以通过后天的锻炼得到改善

扁平足产生原因:(1)遗传;(2)运动不够;(3)小时候鞋子穿得不正确

小孩子不要常穿有气垫的运动鞋

扁平足的人可以在鞋内垫可以给他足够承托力的鞋垫

扁平足的人可以选择有一点鞋跟(一厘米左右)和鞋帮的皮鞋

太高的高跟鞋对足弓、腰、骨盆都不好

缓解足部压力的动作(脚趾夹毛巾)

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膝盖痛的原因:(1)体重过重;(2)关节退行性病变;(3)关节炎

缓解膝盖痛的动作(微蹲马步)

(1) 膝盖疼的人不要蹲得太低,要适度

(2) 饭后半个小时到一个小时做最佳

膝盖痛的人应该注意:(1)保暖;(2)不要给膝盖太大压力(如登山)

骨盆常出现的问题:(1)骨盆前倾;(2)骨盆侧位

男性骨盆不正会影响前列腺功能

女性骨盆不正会影响:(1)生育;(2)生理期

翘二郎腿很容易导致骨盆不正和骨盆前倾

自测骨盆不正的方法:把手放在髂骨最高点,看两只手是否在一条水平线

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啤酒肚不仅对肝、心脏不好还会对腰造成影响

男生腰痛的发病率比女性高,原因:(1)啤酒肚;(2)吸烟

烟里的尼古丁破坏了钙的吸收

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腰有问题的人睡觉时可以在膝盖下垫个枕头以缓解腰痛

 

男性也有乳腺增生

腋下淋巴堵塞以后可能导致乳腺问题

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此动作可以运动下颌关节,刺激血液循环,所以还能去皱、消水肿

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/6DAN_HUST/archive/2012/07/15/2592112.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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