背部训练大致可以分为两种. 1 下拉式动作 躯干纵向上下位移的动作 典型代表 这样的下拉类动作 针对的是背阔肌 也就是两边像翅膀一样的部分 2 垂直于躯干的方向作用 向内拉 主要针对的是,背部的中部 也就是上图这块 训练方法可以参考 动作1 动作2 单臂哑铃划船 动作3 划船 动作4…

正面 背面 大肌肉群:胸.背.腿大肌肉群. 建议一周锻炼一次. 小肌肉群:肩.二头肌.三头肌.小臂.小腿.腹肌小肌肉群. 可以一周安排两次. 小腿.小臂肌群属于耐受肌群可以一周安排3次. 建议初学者就先只练大肌肉群,像胸肌,背阔肌,大腿肌肉.等一两个月时间,全身力量会上升,再穿插小肌肉到大肌肉群里一起训练,这样会使得大肌肉群带动小肌肉群生长.如果一开始就练小肌肉群,基本会徒劳无功.…

静态牵拉一般在运动后进行,可以有效的提高肌肉的柔韧性和关节的灵活性,预防和缓解疼痛. 每个动作达到自己活动范围的最大,有牵拉感即说明有效,静态保持至少30秒,切勿震荡,进行2组. 1 大腿前群牵拉 2 大腿后群牵拉 3 大腿内侧牵拉 4 大腿外侧牵拉 5 小腿牵拉 6 胸肌前拉 7 臀肌牵拉 参考资料 [1]知乎,李明威的回答…

动态牵拉,包含了动态和牵拉两个概念.动态牵拉要求牵拉的过程要伴随着走路,即行进中牵拉,动态牵拉不仅可以使得肌肉得到延展,还可以激活肌肉协同工作,发展协调性.灵活性.进行动态牵拉时每个动作要进行5~10次,在每一次重复活动中更加增大了关节的活动幅度,进一步激活了目标肌群.但是还要记住在动态牵拉的过程中要循序渐进,不要震荡. 1 前侧牵拉 针对股四头肌,髂腰肌的牵拉. 2 抱膝行走 针对臀大肌,下肢后侧的牵拉. 3 下肢后侧牵拉 牵拉腘绳肌,小腿三头肌. 4 外侧牵拉 针对外侧髂胫束,阔筋膜张肌的牵…

目录 training Neural Network Activation function sigmoid ReLU Preprocessing Batch Normalization 权重初始化 Weight Initialization 交叉验证 Cross Validation 参数更新方法 Parameter Update SGD SGD+momentum Adagrad RMSprop Adam 改善过拟合 Overfiting 模型集成 Model ensemble 正则化 Reg…

转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierar…

胡凡 本书在第2章对C语言的语法进行了详细的入门讲解,并在其中融入了部分C+的特性. 第3-5章是 入门部分. 第3章 初步训练读者最基本的编写代码能力: 第4章对 常用介绍,内容重要: 第5章是     数学问题,5.7节和5.8节的后半部分内容相对没有那么容易,读者可以选择性阅读. 第6章 C+标准模板库(STL)中的常用容器和algorithm头文件下的常用函数,通过学习本章,读者可以节省许多写代码的时间,把注意力更多地放在解决问题上. 第7~12章是进阶部分. 第7章介绍了  栈.队列和…

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化…

Given an integer with no more than 9 digits, you are supposed to read it in the traditional Chinese way. Output Fu first if it is negative. For example, -123456789 is read as Fu yi Yi er Qian san Bai si Shi wu Wan liu Qian qi Bai ba Shi jiu. Note: ze…

某城镇进行人口普查,得到了全体居民的生日.现请你写个程序,找出镇上最年长和最年轻的人. 这里确保每个输入的日期都是合法的,但不一定是合理的--假设已知镇上没有超过 200 岁的老人,而今天是 2014 年 9 月 6 日,所以超过 200 岁的生日和未出生的生日都是不合理的,应该被过滤掉. 输入格式: 输入在第一行给出正整数 N,取值在(0,105]:随后 N 行,每行给出 1 个人的姓名(由不超过 5 个英文字母组成的字符串).以及按 yyyy/mm/dd(即年/月/日)格式给出的生日.题目保…

Keep Fitness 健身 keep health 训练流程 Part 1 热身 5-10分钟 Part 2 肌肉力量训练 30分钟 大肌群包括:胸.背.腿.臀: 小肌群包括:肩.二头肌.三头肌.小臂.小腿.腹肌. 每个动作15-20次,做完休息10-15秒,继续做3-4组. Part 3 拉伸放松 10-15分钟 refs https://zhuanlan.zhihu.com/p/73863222 xgqfrms 2012-2020 www.cnblogs.com 发布文章使用:只允许注册…

[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 1.2 挑战 0x02 并行机制 2.1 机制分类与权衡 2.1.1 数据并行 2.1.2 模型并行 2.1.3 流水线并行 2.2 如何使用 0x03 Pytorch 手动指定并行方式 3.1 基础知识 3.2 特点 3.3 基本用法 3.4 将模型并行化应用于现有模块 3.5 通过流水线输入…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

继看完 贺完结!CS231n官方笔记 上一次已经成功跑起caffe自带的例程,mnist和cifar10 但是终归用的是里面写好的脚本,于是打算训练自己的img 〇.目标 准备好food图片3类(出于数据安全考虑,使用food101公开数据集) 每一类都是没有resize的1000张图片 现在的任务就是: 将这三类food分类 通过这个小任务应该可以熟练caffe使用 小问题列表: (1)这个后面的数字只要不一样就行了吧,用于表示类别? 答:ML中类别都是用数字表示的,而且必须是连续的,这是so…

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 问题描述 Farmer John变得非常懒,他不想再继续维护供奶牛之间供通行的道路.道路被用来连接N个牧场,牧场被连续地编号为1到N.每一个牧场都是一个奶牛的家.FJ计划除去P条道路中尽可能多的道路,但是还要保持牧场之间 的连通性.你首先要决定那些道路是需要保留的N-1条道路.第j条双向道路连接了牧场Sj和Ej(1 <= Sj <= N; 1 <= Ej <= N; Sj != Ej),而且走完它需要Lj的时间.没有两个牧场是被一…

说明 该文为笔者在微信公众号:吴恩达deeplearningai 所推送<机器学习训练秘籍>系列文章的学习笔记,公众号二维码如下,1到15课课程链接点这里 该系列文章主要是吴恩达先生在机器学习方面的经验分享和基础教程,每一章十分短小,旨在让我们能在碎片化的时间中一点点熟悉机器学习的相关知识. 想看该系列文章英文版最新章节的同学请点击这里进行邮件订阅 第1至15章 1.2.3.决策方案很重要 -方案示例: 1.获取更多的数据,即收集更多猫的图片 2.收集更加多样化的训练数据集,比如处于不常见位置…

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师 前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files are available on 官网  http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ : train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 by…

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然…

0.参考文献 [1]caffe官网<Training LeNet on MNIST with Caffe>; [2]薛开宇<读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习>([1]的翻译版,同时还有作者的一些注解,很赞); 1.*.sh文件如何执行? ①方法一:有sh后缀名的是linux脚本文件,在windows下为了执行这个文件,应该下载Git.然后对于sh文件右键,打开方式,选择git-bash.exe. ②方法二:直接将后缀名改成“bat”然后双击. 2.…

http://baike.baidu.com/view/2602721.htm  p90x是美国经典训练DVD, 涵盖了全部方式的健身方式13张Beachbody P90X DVD全集,90天魔鬼训练.     优酷视频: www.youku.com/playlist_show/id_17178590.html…

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852983.html ensorflow学习笔记四:mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试   刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每…

前言   红胖子,来也!  做图像处理,经常头痛的是明明分离出来了(非颜色的),分为几块区域,那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的,那么这部分就涉及到需要识别了.  识别可以自己写模板匹配.特征点识别.级联分类器训练识别.  本文章就是讲解级联分类器的训练与识别. 明确目标   目标是识别视频中的歌手,我们先手动采集数据集合.  视频为<绿色>,如下图:   训练分类器前的准备工作 采集正样本图片   正样本的尺寸不是必须一致的,但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例(因为训练…

Deep Learning 用逻辑回归训练图片的典型步骤. 笔记摘自:https://xienaoban.github.io/posts/59595.html 1. 处理数据 1.1 向量化(Vectorization) 将每张图片的高和宽和RGB展为向量,最终X的shape为 (height*width*3, m) . 1.2 特征归一化(Normalization) 对于一般数据,使用标准化(Standardization) \(X_{scale} = \frac{(X(axis=0) -…

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准…

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程…

把源代码跑起来了,将实验过程记录如下,用于新手入门. 今天和师兄师姐才跑通,来分享下心得.(预训练网络:ImageNet_model,训练集:PASCAL VOC2007, GPU) 首先,整个train and test过程不是唯一的,理解的越深才能越熟练. 下来,进入正题: 1.git clone源代码.一定要选recursive模式.(否者caffe这个包不在源代码里,编译会报错) 2.进入lib文件夹,make一下下. 3.下来在caffe的目录下,cp Makefile.config.…

[参考] http://www.cnblogs.com/samlin/p/Tesseract-OCR.html https://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3 [注意点] 1.生成box时,注意文件名要一致,如要生成 bdi.font.exp0.box文件,tif文件必须命名为 bdi.font.exp0.tif : 2.迭代训练,可以基于已经生成的.traineddata文件,需要把.traineddata文件拷贝…

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验…