核心力量训练的肌***谱,核心力量训练动图

1. 对于健身新手来说，如何找到正确的肌肉发力的感觉？
2. 大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？
3. 天使徐小平老师平时这么牛，他有多少钱支撑着？

对于健身新手来说，如何找到正确的肌肉发力的感觉？

多做高强度运动，比如快速跺腿一分钟180下以上，手部，腰部都要炼，高强度运动完了之后就要做一些低强度的发力训练。

做发力训练的时候要习惯把自己的呼吸调韵畅，还有就是肌肉紧弛方面:要做到发力时肌肉绷紧，不发力时要放松。这样反复练习，寻找发力感觉。

这个问题确实不错，找到正确的发力点很重要，而且也不容易。

对于每一组锻炼，动作的全过程用力，肌肉从伸展到收缩，再回复到伸展。要求集中主动肌伸展和收缩，不使用其他肌肉群参与发力。学会控制重量，充分运用主动肌伸展收缩力量。只有在不能完成时，才可以借用别的肌***力。

当主动肌收缩到最后顶峰的时候，始终处于紧张状态，还原时要慢慢伸展。全过程中要始终把意念放在主动肌活动中，用意念集中在重量对肌肉的感觉。

在每组锻炼中，都要做到极限的最后瞬间一次，能做完才算最后一次。

没有具体的动作很难说清，发力点的关键还是需要自己摸索和体会。除了教练说的，自己多观察，多体会，多学点基础理论的知识对找到正确的发力点都会有帮助。

我说一句大逆不道的别拍我啊：窃以为新手刚开始训练，重视体能提高，重视知识积累，肌肉的发力感先往后放放未尝不可。

毕竟人家刚进健身房，你跟人家讲孤立发力，讲离心收缩，讲RM……

这是不人道哒！新手会一脸懵逼。

然后旁边的私教会见状捅词儿：不懂是吧？私教课一万起了解一下？

但既然问了，我还是简单答一下吧，注意：还是希望各位在持续健身两个月以上再追求发力感这种事情。

第一，意识要集中。

这是找到发力感最重要的一环，没有之一。

你想训练哪个肌群，你的意识就聚焦在哪里，哪怕你看不到哪个部位。

最典型的就是背部训练，因为你永远在训练时候看不到你的背。

所以会集中意识你就有倒三角背阔，不会集中的人练完胳膊疼。

谢谢邀请，

对于新手最好的寻找发力点事，找到适合的力量，力度，细心感受肌肉的发力位置，发力程度，以及发力的感觉，并且做好肌肉的发力记忆。才能好的为以后的训练打下基础。

方法很多，最重要是是自己突破。要做到自学，自悟，自训，自解。

第一，接受健身的只是储备，再者开始入门。

第二，在自身实践中出去那些没有用的***理论。

第三，自我安排训练计划。

第四，自我解决运动中出现的偏差。

谢谢悟空邀请。健身项目有许多，首先要选择一个适合自己肌肉锻炼的项目，以便有针对性。

其次如果条件允许，最好请一个健身教练，以求动作的规范，标准。再次不要急于求成，因为肌肉锻炼不是一朝一夕就能显效的，欲速则不达。

此外，健身的动作姿势要端正并保持身体平衡，每一个动作都要做稳做实，且长期坚持不能半途而废，否则功亏一篑。

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 [6] 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从***集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，***的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的***设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题[_a***_]阅读问答。

***设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话：

问：什么是大数据？

答：大数据是描述庞大数据的术语。

问：现在，大数据有多大？

答：如此庞大，以至于无法用常规工具处理？

问：通常的工具是什么意思？

答：普通文件系统，数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性：分布式计算。

因此，大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天，每个人都在尝试将他们的BI（商业情报）工具描绘成大数据工具，但不要被喧闹声所欺骗。

问：哪些典型的大数据问题？

我有幸做了有五六七八年的大数据吧，谈谈自己的看法。简单来说，就是现在各个app，网站产生的数据越来越多，越来越大，传统的数据库比如MySQL Oracle之类的，已经处理不过来了。所以就产生了大数据相关的技术来处理这些庞大的数据。

第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。

第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。

第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。

第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。

第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。***用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，

第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq

第七，还有一些其他的组件，比如用于***管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。

第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。

第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。

天使徐小平老师平时这么牛，他有多少钱支撑着？

评价一个天使投资人徐小平，需要评价他的背后的真格基金。

最早的时候，徐小平就是自己一个人对市场进行投资，后来他组建的队伍有了其他合作伙伴，也就有了真格基金。那么这个基金是一家正规的天使私募基金公司。

如果钱在一段时间内不够的话，他就会发行一个产品也就是我们常见的金融产品。这种产品的发行出来后。所以私募会特定人群，其实也就是他认识的人群。只要有钱的，一百万起投资给他，所以说他的钱还是很多的。他的每一期的募集量都在人民币一百个亿左右。它涉及的很多的互联***资，都是在一百万美元左右一个人。

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徐小平凭本人呢，号称是一个用感情进行投资的人，不会用理性进行分析。但是现在他有了团队也会用数据作为支撑。站在他的角度上，投资的行为大多数还是感性行为。

过于理性了，反而不一定成功，有很多行业非常理性，对待，到最后不成功比比皆是，有些呢，我现在无心插柳柳成荫长也非常多的。

所以我对投资的概念是投资就是投人，信息来自于自己。资本和人才的结合才能讲化学反应一样极其美丽的绚丽的花朵。

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我是李合伟：伯乐创投俱乐部创始人，创投商学院首席讲师，著作《觉悟行果创业论》。帮助过300多位创业者创业成功。期待与您分享交流～～～