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Ana Sayfaya Dön

どんな状況にも屈せず 最高のダンスパフォーマンスを 発揮できるのがプロダンサー と言えるのではないでしょうか?

261,955 görüntüleme • 6 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

「トレーニングの量と質どちらが大事か?」と聞かれることがあります。でも両方大事だしそれぞれは別の要素なので比べることが出来ません。 ただ一つ言えるのは、、、「量をやり込まないとトレーニングはなかなか上手くはならない」ということです。全てのやり方に答えはあって、それを適時教えてくれる達人が近くにいるのなら量をやり込む期間を大幅に短縮出来るでしょう。知識を増やすことで近道を見つけることも出来るでしょう。でもですね、それでも量は必要なんです。言語化しにくい沢山のことを量をこなすことで学べるからです。 量を超やり込んで、トレーニングの極意を掴み「トレーニングの達人」になれば少量でも筋肉に効かせ尽くすことが出来るようになり、トレーニング量が減っていくフェーズが起きるのはあり得るでしょう。でもほとんどはそうではないので真剣に発達させたいなら量は必要です。1〜2セットで発達するのはそのセットで超絶追い込むか、伸びしろが大きい初心者か、どんなしょうもないトレーニングでもホルモンを高めてるおかげで勝手に発達する薬ユーザーだけです。 現状のトレーニングでもどんどん発達してるのなら特に今のやり方を変える必要はないです。しかし発達が止まっていると感じるなら何かを変えないといけないし、それは量と質を増やすことでしょうが、質を高めるためにも量を増やすのがまずは早いかもですね。沢山やることでわかることも沢山ある、そういうことです😀(この文章全体はボディメイク的にガッツリ筋肉を増やしてゴリゴリになりたい方向けです)

ヒサーノ@筋肉の人

218,906 görüntüleme • 2 yıl önce

【スクリーンは使う前に勝負を決める!】 スキルは上手いのに、試合になると使えない! その原因は「スキル不足」ではなく、使う状況を練習していないことかもしれません! 今回はアメリカからNCAA D1の選手も参加し、ハンドオフのゲームライクな1on1練習! ※ルール→3ドリブルでペイントなし オンボールスクリーンで大事なのは、スクリーンを使う瞬間ではなく、ボールを受けた時点でアドバンテージを作れているかどうか? スクリーンを上手く使えない選手はドリブル・シュートなど単体のスキルを改善しようとします。 しかし試合では ・受ける位置 ・DFとの距離 ・身体の向き スクリーンをするためのSet upが整っていないと、どれだけスキルがあっても守られてしまいます! T’s Factoryでは、スキルを単体で終わらせず、ゲームライクの中で いつ? どこで? なぜ使うのか? まで落とし込みます! スキルは覚えるものではなく、試合で使える状態まで考えましょう! 事実、NCAA D1レベルの選手でも、ただスキルを使うのではなく、状況の中でどう優位性を作るかを大切にしていました! 日本の選手にも必要なのは、派手なスキルより「試合で使えるスキル」を理解することです!

廣畑ともや@T's Factory🏀個人スキルコーチ

19,810 görüntüleme • 2 ay önce

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

53,501 görüntüleme • 8 ay önce