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周韋辰是我認識多年從準備入學到讀完科隆媒體藝術學院影片製作與媒體藝術系回台的有為青年.
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原文字幕
怎麼會這樣子做
哇你這樣子腰背腿全身
這樣子根本就是非常的不好
上次不是已經跟你講過了嗎
你怎麼還會繼續這樣子
我記得我不是這樣子講的
你這樣子不行
這樣子不行 再這樣下去
你這樣全身都傷 我告訴你
嗨大家好
我是Ashlee
歡迎來到我的頻道
我今天又來史壯煩江教練了
希望剛剛的小劇場你會喜歡
今天我們要以蹲舉就是深蹲對吧
對蹲舉的一些動作
請江教練幫我們做一些指導
如果想要看下去的話
再來是要講蹲舉的部分
蹲舉一開始要註意什麼
注意我們的
腳的站距要站多寬
一開始先建議舒服的蹲到底
那有些人可能會站的比較窄
那他舒服蹲下去的時候會重心一直往後倒
所以這時候怎麼辦
會往後倒
就是要適時的去調開你的站距
調整到你不會往後倒的位置
就是很舒服的可以上下
有些人如果站的太寬的話
他下去的時候
他雖然很舒服的下去
但是他蹲到底的時候
該邊這邊會不舒服
這時候怎麼辦
把它調整回來
調整到不會不舒服的位置
那這個就是一個大方向
這樣子就找到了
再來要注意我們的重心
假如說腳分成三段的話
會踩在我們的中後段
中後段下去
中後段起來
中後段下去中後段起來
這樣子就找到我們重心跟站距了
那再來要注意我們的背槓的位置
那初學者的話
高背槓會放在我們的斜方上
所以如果有放在身上的話
這個重物放在身上
你的手是可以比較輕鬆的
初學者會比較常見
就是一進去的時候會拿在手上
這樣子手就很吃力
所以就要把槓鈴放在身上的讓手是輕鬆的
那低背槓的位置就會放在我們的
那位置就會比較低
那位置比較低
你就可以也是要去找到一個卡點的位置
再撐起來
那如果你在撐起來的過程
你的槓鈴一直往下滑一直往下滑
那就表示你卡的位置你背的位置
可能不是那麼的準確跟不適合
這時候怎麼辦
你就要適時的調整背槓的位置高一點
或者是低一點去調整背槓的位置
妳這樣走出來然後一樣站距站好
我們這樣蹲兩下看看
對一樣 下去的時候
我們全蹲的時候的過程
大腿都保持微開的出力
好再蹲一下
對 微開的出力
好 再來是要注意身體軀幹的動作
什麼樣的動作要注意哪裡
注意我們的胸椎跟腰椎
胸椎的部分要提肋挺起來
所以在進去的時候要把槓鈴扛起來之前
要先讓我們的胸椎撐起來
如果胸椎沒撐起來的人直接扛起來
就會背會彎彎的
甚至是在蹲的過程
你要把胸椎挺起來 再來做
如果胸椎沒挺起來的人
背就會很容易彎掉
那背彎掉再撐起來之後會一直跑到前面去
所以胸椎就很重要
再來也是腰椎的部分
腰椎34節腰椎要全程保持
微翹屁股的感覺
可是不是一直去擠腰椎
所以微翹屁股卡著
那很多人在做的過程
一直去擠腰
一直讓腰很大的壓力
這樣子做完腰會非常的不舒服
所以胸椎腰椎卡好之後就不動了
所以而不是卡好之後下去又一直去給腰椎壓力
這樣子腰就會很容易拉傷
你就會酸痛了好幾天
那這樣子就不好
再來就是注意髖的部分
髖啟動 簡單來說就是
扛出來要下去之前的一個預備姿勢
那拿出來之後要下去之前
很多人拿出來的時候
屁股腰全身都是夾緊的
可是要下去之前
你的屁股會髖膝微彎放鬆
那這樣子就是在蹲之前的一個預備姿勢
這就是髖啟動
夾緊下去之前先微彎
再順勢的坐下來
那如果很多人扛出來是夾緊屁股的
這時候就直接坐下去的話
就會坐到前面去了
因為屁股沒有放掉
髖沒有放掉
所以放輕鬆
所以這裡髖膝微彎
這就是髖啟動
好
再來就是要講軌道的部分
蹲舉不會是那麼直下直上
當然在操作的過程不用特別去注意說
身體前塌還是說身體往後在做的過程
只要注意你腳的重心就好
所以重心踩在中後段
那軌道就會跟著重心走
所以下去髖膝微彎
下去的中後段下去 中後段起來
那在做的過程
如果直直的下去 直直起來
如果這時候停著
這時候就可以發現到重心似乎有點在前面
如果直直起來的話
這時候怎麼辦
就要把它移到中後段來
所以在下去的時候
中後段下去
中後段起來
好停著這樣子就是舒適
所以如果直直起來的話
會感覺到膝蓋會不太舒服 會有壓力
這時候就要把重心移到我們的中後段
讓我的膝蓋回復到中立的位置
好再來是要講大腿要微開
這樣子屁股也會用的比較多力
很多人在做的時候大腿太直了
雖然我們大腿膝蓋是跟著腳尖走
所以如果大腿太直的人的話
就會直直的做下去
直直的起來 直直下去
所以這時候只會用到
這時候屁股用的比較少
這要怎麼辦 大腿要微開
微開的出力 微開的起來
所以在下去的時候大腿要全程微開的下去
微開的起來
如果沒有微開的話
就變直直下去 直直起來
所以大腿要微開
這時候才會多用到臀部 臀大肌的力量撐起來
就微開的時候 我覺得你可以想像一下有一個彈力繩
你腳必須要有點往外 外八的感覺
然後直直的是不是
就會有點膝蓋要內扣的 對膝蓋就內夾的感覺
就怪怪的 感覺就是找不到發力的張力
所以大腿全程要微開的出力
那今天謝謝江教練跟我們的分享
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我們之後還會有一系列我來史壯煩他的影片
我們下次見
Peace
#健身 #深蹲 #訓練
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減重,是許多人苦惱已久的問題,明明少吃了也運動了,體脂肪卻勾勾纏,怎麼樣都瘦不下來?也許魔鬼就藏在細節裡。自己在半年內瘦下20公斤,家醫科醫師宋晏仁要告訴你,減重其實沒有想像中困難,更是一件很科學的事!一起來看看他的甩肉關鍵是什麼?
什麼是211平衡餐盤?
宋晏仁醫師說明,將一個餐盤分成四等分,其中有二分之一是蔬菜;四分之一是蛋白質;另外四分之一則是澱粉,也就是「蔬菜佔2份、蛋白質占1份、全穀類占1份」的食物配比。
除了營養素比例的分配,學會挑選食物也是重點。宋晏仁醫師特別強調要攝取「好的蛋白質及澱粉」,盡量避免加工食品,例如:滷肉、火腿、香腸等都不是他建議的好肉品;澱粉也相同,包括精緻澱粉、糕餅類等食物都不能當作正餐食用。
宋晏仁醫師進一步解釋,211平衡餐盤並非他自創,這個發想來自於哈佛大學的健康餐盤,我再把它稍作修正而來,所以有非常強的學術根據。
「我把它當作信仰來執行,」宋晏仁醫師說,利用211餐盤,讓他在短短6個月內體重就不斷下滑,並在2014年8月達到體重目標,直到現在2019年他每天仍然吃得非常開心,也從來沒有復胖過。因此,他很堅定的相信,這樣的組合是讓身體維持健康的關鍵。
如何挑選食材?
宋晏仁醫師強調,吃「原形食物」最好,他解釋,我們選擇食材是要挑選新鮮的、原塊的食物,再透過不同的處理及烹調方式,做成最適合自己食用的料理。
「就是不要買人家已經保存很久的,或是加了很多調味料的食物,」宋晏仁醫師說,外食雖然十分方便,都是店家替我們準備得好好的,但這當中加了什麼我們完全無法掌控。
三餐都落實211平衡餐盤
宋晏仁醫師透露,自己三餐都落實這個飲食原則,包括早餐也一樣。有些人會問他,早餐很難吃到蔬菜該怎麼辦?他也分享自己的「早餐蔬菜基本款」給大家參考。
基本款內容包括「大番茄、小黃瓜、蘿蔓生菜及美生菜」,宋晏仁醫師分享,這樣能吃得到各種不同顏色的蔬果,有時候還會再加上紅、黃兩色的甜椒,以及切點紫甘藍進去,「這樣五顏六色的餐盤看起來就很漂亮。」
如果真的沒時間,宋晏仁醫師表示,有些蔬果清洗乾淨後就能直接生吃,像是番茄跟大黃瓜等,若再配上兩顆蛋,營養更均衡。
此外,想要長期養生,宋晏仁醫師也建議,盡量少吃精緻的澱粉做的餐食,像是麵包,「偶爾吃一次沒關係,但天天都吃麵包我是不贊成的。」
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
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它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
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