進階肌力訓練解剖聖經 2：高手只做不說的關鍵檔案 (附加大手繪肌肉解剖圖海報) (1版)

類似書籍推薦給您

進階肌力訓練解剖聖經2：高手只做不說的關鍵檔案（附加大手繪肌肉解剖圖海報） ISBN13：9789863126461 替代書名：The Strength Training Anatomy Workout III 出版社：旗標出版社 作者：Frederic Delavier;Michael Gundill 譯者：林晉利;萬明岳;李恆儒;宋季純 裝訂／頁數：軟精／272頁 規格：26cm*19cm*2.7cm (高/寬/厚) 版次：１ 出版日：2020/09/28 中國圖書分類：體育；運動 內容簡介 　　繼前作《進階肌力訓練解剖聖經》針對精選運動的肌肉解剖與動作做了深入的剖析，本書《進階肌力訓練解剖聖經 2 - 高手只做不說的關鍵檔案》再將範圍擴大，系統性的介紹前書未列入的運動，並為健身者面臨的三個重大問題提出解答（建議兩本書搭配閱讀）： 　　[1] 程度越高，越難進步： 　　在入門時期肌肉量較小，要快速提升肌力並非難事，但是當肌力已經趨近身體的極限，想百尺竿頭更進一步時就會遇到更大的挑戰，往往需要運用特殊方式召喚出平時鮮少動用的身體素質，才能將整體能力推至更高處。 　　[2] 不正確的觀念侷限訓練的多樣性： 　　在健身房和網路上流傳著許多觀念，源自於業餘愛好者無根據的推想，往往缺乏正確性卻被奉行不疑，非常有可能導致運動傷害，也讓訓練的型態變得單一而貧乏，最後可能進入無法突破的撞牆期，務必破除這些迷思以拓展自己的視野。 　　[3] 長期訓練下來反覆遭遇的老問題如何解決： 　　體能越強，需要花更多心力移除進步的絆腳石，具體來說像是：如何在肌腱疼痛期間仍然繼續訓練肌肉？背痛或膝蓋疼痛時該怎麼訓練大腿肌肉？諸如此類的問題將會在本書中深入探討。 　　＜＜高手只做不說的關鍵檔案＞＞ 　　本書內容包括絕大多數健身書都不會談論到的進階主題，甚至連專業健身教練都不見得懂的技術。這些在高手間默默實踐的關鍵檔案，就讓本書一一揭曉。您可試著思考以下這些問題，這還只是本書的局部內容而已： 　　●對不同身體型態者而言，所謂的標準動作卻反而可能造成傷害？ 　　●越弱的肌肉越不易成長，如何運用新生肌肉重分配的技巧練強補弱？ 　　●肌肉幫浦效應能促進肌肉生長，但卻不是創造肌肥大最有效的方式？ 　　●使用直線、弧線軌跡器材與身材高矮有關，如何選擇才適當？ 　　●肩關節損傷在肌力訓練傷害中就佔了 36%，彈力帶能幫助什麼？ 　　●前臂較長或較短者，在做槓鈴彎舉時適合寬握或窄握竟然有所不同？ 　　●三角肌感受度低是來自於上斜方肌與棘上肌的競爭，有器材可協助嗎？ 　　●背闊肌群、下斜方肌與大圓肌感受度低，什麼動作模式可活化弱點肌群？ 　　●血流阻斷訓練法能用低重量徵召出大重量才能活化的肌肉纖維？ 　　●肌肉電刺激可活化弱區肌肉的感受度，但上胸、腹肌卻可能不適？ 　　●深蹲出現暈眩、頭痛、心跳加劇，表示還需要加強哪方面的功能？ 　　●足跟增高鞋可提高股四頭肌的感受度，但對膝蓋是好事嗎？ 　　●多關節運動徵召目標肌群，當超過某個重量閥值後的效果反而變差？ 　　●下肢訓練在組間休息時若抬高雙腿，為何反而會更加疲勞？ 　　●健身者攝取高蛋白修復肌肉，但卻輕忽關節、肌腱恢復所需的膠原蛋白？ 　　●即使膝關節、下背疼痛還是可以鍛鍊下肢，你是否用對方法？ 　　●爆發式背部訓練啟動快速，但你知道長久下來會造成肩關節不穩定嗎？ 　　●X型腿、O型腿、膝反曲都是結構問題，為何舉重高手常見O型腿？ 　　●出力時咬緊牙關可提升 5% 肌力，卻造成牙齒容易磨壞，該如何保護？ 　　●健身後分泌的褪黑激素會誘發睡意，但晚上健身卻會延後睡眠時間？ 　　●…… 等等 本書特色 　　●附加大手繪肌肉解剖圖雙面海報 　　●全球健身書暢銷王 Frederic Delavier 與 Michael Gundill 鉅著 　　●揭開高手只做不說的關鍵訓練技術，只在本書中有 誠懇推薦 　　林晉利　教育部體育署國民體適能指導員術科考試召集人／曾任體育大學運動保健學系/研究所系主任及專任副教授： 　　『隨著健身風氣蓬勃發展，從事阻力訓練的運動者，為獲得良好健美體型及最大力量發展，進行大訓練量及大重量的阻力訓練，相對運動傷害風險顯著增加。因此，本書介紹了訓練前適當熱身方式、正確的阻力訓練動作、漸進及適當阻力訓練處方皆是提高重量訓練效益的方式。此外，解剖結構及身體型態亦會影響訓練結果，本書特別介紹如何有效預防重量訓練時易發生於肩部、下背部的傷害，有效提升背肌、胸肌及手臂肌群的訓練效益之方法，並介紹其他新穎訓練方法與輔助訓練之器材，是一本值得大家參考及學習的好書。』 　　李恆儒　臺灣師範大學體育學系副教授／台灣運動傷害防護學會理事長： 　　『本書透過淺顯易懂的呈現方式從解剖、身體動作功能切入，讓讀者能夠更清楚知道肌力訓練的目的與模式，並且搭配現在流行的高科技訓練方式與最新的身體疲勞恢復方法，讓本書具有極高的參考價值。其中圖文並茂的肌力動作分析與講解，非常適合現今肌力與體能訓練的從業人員，拿來作為進階訓練的參考書籍。』 　　許育達　鐵克健身中心站長／東亞健美健身運動總會理事： 　　『本書延續《進階肌力訓練解剖聖經》一貫深入的瞭解肌肉特性，在第2輯除了談到更多包括核心強化在內的訓練動作，對於個人化的訓練課表設計，有更多不同於平日常見的考量，像是骨骼長度對於訓練與訓練姿勢的關連，舉例來說，並非所有人都能做到所謂正確的深蹲姿勢，原因就在個體的大腿股骨長度差異。此外包括柔軟度、天氣、激素、關節、活動幅度、組間休息、生長率等的影響，都能幫助訓練者在安排訓練課表時有嶄新的思維，在細節上具有更多的調整策略。旗標自2011年出版《肌力訓練圖解聖經》以來的一系列健身叢書，都很適合訓練者個人自習，也是作為教育者充實自我與幫助學員的最佳工具書。』 目錄 第 1 篇 解剖構造與身體型態進階版 透視自己的解剖構造與身體型態 有些人就是做不到正確的深蹲 解剖構造與身體型態：容易混淆的觀念 沒有適合所有人的完美運動 維特魯威人的身體比例是否真實？ 簡單的原則 分析手臂長度 手臂長度的實際影響 分析軀幹長短 腹部與胸腔的比例 鎖骨大小對訓練的影響 寬臀/窄臀：型態對大腿訓練的影響 雙腳間距差異 短大腿/長大腿 肌肉長度對訓練的影響 短跑選手的大腿：健身者的反例 上半身/下半身 訓練的兩難 小腿對訓練的影響：脛骨短 VS 脛骨長, 跟骨短 VS 跟骨長 身體型態預測健身進展 肩胛骨型態與肩膀疼痛的關聯 肌力訓練常見傷害 要達到目標，但並非不計代價 當個聰明的棋手 建立暖身程序 荷爾蒙波動導致關節過度活動 鬆弛素的功能 疲勞：關節過度活動的另一成因 天氣與關節疼痛的關係 如何處理暫時性的過度活動或天氣引發的疼痛 如何處理未如預期改善的過度活動 如何輪替運動避免慢性傷害 運動員能否脫離 WOLFF 定律？ 怎樣才是效果好又不會受傷的最佳活動幅度？ 部分和完全活動幅度誰比較好？ 訓練動作的哪個階段最危險？ 第 2 篇 訓練及復原技巧 進階訓練技巧 肌肉的精準訓練 不同的收縮方式會改變肌肉動員的部位 調整組間休息的策略 Jendrassik 手法的實際應用 ...

Python資料科學自學聖經：不只是建模！用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔) (1版)

類似書籍推薦給您

Python資料科學自學聖經：不只是建模！用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值（附關鍵影音教學、範例檔） 系列名：程式設計 ISBN13：9786263241657 出版社：碁峰資訊 作者：鄧文淵-總監製;文淵閣工作室-編著 裝訂／頁數：平裝／440頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 出版日：2022/05/09 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 《Python自學聖經》系列力作 運用Python掌握資料科學的價值 讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 給需要本書的人： ★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 ★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 ★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 ★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 ★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適用的演算法進行預測與解決問題的人 隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 　 資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 【重要關鍵】 ■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 ■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 ■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。 ■深度學習：學習工具(TensorFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 ■模型訓練進化：預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器，以及手寫數字辨識參數調校。 【超值學習資源】 獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔 本書特色 ■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 ■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 ■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 ■不使用艱澀數學推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 ■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 ■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。   目錄 資料科學工具篇 第1章 進入資料科學的學習殿堂 1.1 認識資料科學 1.2 Google Colab：雲端的開發平台 1.3 Colab 的筆記功能 第2章 資料科學神器：Numpy 與Pandas 2.1 Numpy：高速運算的解決方案 2.2 Numpy 陣列建立 2.3 Numpy 陣列取值 2.4 Numpy 的陣列運算功能 2.5 Pandas：資料處理分析的強大工具 2.6 Series 的使用 2.7 DataFrame 的建立 2.8 Pandas DataFrame 資料取值 2.9 DataFrame 資料操作 第3章 資料收集：檔案存取與網路爬蟲 3.1 資料來源的取得 3.2 CSV 檔案的讀取 3.3 JSON 資料的讀取 3.4 Excel 試算表檔案的讀取 3.5 HTML 網頁資料讀取 3.6 儲存資料為檔案 3.7 認識網路爬蟲 3.8 requests 模組：讀取網站檔案 3.9 BeautifulSoup 模組：網頁解析 3.10 文字及檔案資料的收集 第4章 資訊圖表化：Matplotlib 與Seaborn 4.1 Matplotlib：資訊視覺化的核心工具 4.2 折線圖：plot 4.3 長條圖與橫條圖：bar、barh 4.4 圓形圖：pie 4.5 直方圖：hist 4.6 散佈圖：scatter 4.7 線箱圖：boxplot 4.8 設定圖表區：figure 4.9 在圖表區加入多張圖表：subplot、axes 4.10 Pandas 繪圖應用 4.11 Seaborn：更美觀的圖表工具 資料預處理篇 第5章 資料預處理：資料清洗及圖片增量 5.1 資料清洗處理 5.2 資料檢查 5.3 資料合併 5.4 樞紐分析表 5.5 圖片增量 第6章 資料預處理：標準化、資料轉換與特徵選擇 6.1 Scikit-Learn：機器學習的開發工具 6.2 數值資料標準化 6.3 非數值資料轉換 6.4 認識特徵選擇 6.5 使用Pandas 進行特徵選擇 6.6 使用Scikit-Learn 進行特徵選擇 機器學習篇 第7章 機器學習：非監督式學習 7.1 認識機器學習 7.2 K-means 演算法 7.3 DBSCAN 演算法 7.4 降維演算法 第8章 機器學習：監督式學習分類演算法 8.1 Scikit-Learn 資料集 8.2 K 近鄰演算法 8.3 單純貝氏演算法 8.4 決策樹演算法 8.5 隨機森林演算法 第9章 機器學習：監督式學習迴歸演算法 9.1 線性迴歸演算法 9.2 邏輯迴歸演算法 9.3 支持向量機演算法 深度學習篇 第10章 深度學習：深度神經網路(DNN) 10.1 認識深度學習 10.2 認識深度神經網路(DNN) 10.3 實作MNIST 手寫數字圖片辨識 10.4 Gradio 模組：深度學習成果展示 10.5 過擬合 第11章 深度學習：卷積神經網路(CNN) 11.1 認識卷積神經網路(CNN) 11.2 實作貓狗圖片辨識 第12章 深度學習：循環神經網路(RNN) 12.1 認識循環神經網路(RNN) 12.2 下載台灣股市資料 12.3 實作台灣股票市場股價預測 模型訓練進化篇 第13章 預訓練模型及遷移學習 13.1 預訓練模型 13.2 遷移學習 第14章 深度學習參數調校 14.1 hyperas 模組：參數調校神器 14.2 手寫數字辨識參數調校