新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

程序员练拳,体态问题真的能改善吗?

发布时间:2026/11/1 3:47:37来源:尧图网络
程序员练拳,体态问题真的能改善吗?
作为一个在杭州滨江的程序员久坐是常态。含胸驼背、脖子前倾、肩膀内扣——这些职业病我都有。在枫向格斗练拳一年体态改善了不少。拳击为什么能改善体态拳击的站架要求沉肩、收下巴、挺胸、核心收紧。这个姿势正好把长期伏案导致的“乌龟颈”拉回中立位。每次训练都在重复这个姿态肌肉形成记忆之后日常站姿也会跟着变。枫向格斗是怎么教的教练每节课都会提醒“肩膀放松”“下巴收一点”。不是随便说说他会用手帮你调整位置让你感受“对了”是什么感觉。一个直拳能改一节课改的不只是出拳还有整个身体的排列。我练了三个月之后有一天照镜子突然发现肩膀打开了。练了之后的变化以前坐久了脖子会酸现在好多了。以前拍照总是含胸现在站直了。同事说我看起来精神了——其实只是肩膀打开了。枫向格斗的教练团队是邓威全国散打锦标赛75kg冠军、戚永帅武林风冠军27战24胜5KO等冠军亲自带课。如果你也是久坐的程序员可以来试试。不是为了打人是为了让身体回到该在的位置。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/1 1:42:41

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/1 2:34:07

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/1 2:01:57

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/1 3:13:10

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/1 2:11:52

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/1 3:23:38

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉