33岁了,感觉现在工作精力严重不足,体力也变得好差,怎么办

开心生活工作 2017-08-16 09:04:01
33岁了,感觉现在工作精力严重不足,体力也变得好差,怎么办
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事理 2019-04-07
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坚持每天骑自行车回家2年,现在感觉走路生风
九月茅 2019-04-06
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锻炼身体,恢复体力,跑步等等
aq1232007 2019-04-06
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静静地,走上一公里的路,问自己,为什么会这样,直到有满意的答案为止。
天亮后说晚安 2019-03-29
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韩曙亮 2019-03-28
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你缺一张 健身卡 , 找个健身房 每天呆 2小时就好
天外怪魔 2019-02-20
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引用 30 楼 luciferisnotsatan 的回复:
[quote=引用 29 楼 天外怪魔 的回复:] [quote=引用 28 楼 其实我是真性情 的回复:] [quote=引用 27 楼 天外怪魔 的回复:] [quote=引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:] 少撸两管就好了
引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:
少撸两管就好了
多撸才能心情好,精力旺盛吧?[/quote]精气神,精都撸出去了,哪还有气和神[/quote] 老的总占着位置,新的怎么产生? 公司为什么总要淘汰不合格的员工,招聘更优秀的员工?[/quote] lz已经被淘汰了,换工作了。这两年看来少撸了,能去996上班了。 https://bbs.csdn.net/topics/392505846[/quote] 嗯,先是25k的月薪,后来996公司22k月薪,好厉害~
luciferisnotsatan 2019-02-20
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引用 29 楼 天外怪魔 的回复:
[quote=引用 28 楼 其实我是真性情 的回复:] [quote=引用 27 楼 天外怪魔 的回复:] [quote=引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:] 少撸两管就好了
引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:
少撸两管就好了
多撸才能心情好,精力旺盛吧?[/quote]精气神,精都撸出去了,哪还有气和神[/quote] 老的总占着位置,新的怎么产生? 公司为什么总要淘汰不合格的员工,招聘更优秀的员工?[/quote] lz已经被淘汰了,换工作了。这两年看来少撸了,能去996上班了。 https://bbs.csdn.net/topics/392505846
天外怪魔 2019-02-20
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引用 28 楼 其实我是真性情 的回复:
[quote=引用 27 楼 天外怪魔 的回复:] [quote=引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:] 少撸两管就好了
引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:
少撸两管就好了
多撸才能心情好,精力旺盛吧?[/quote]精气神,精都撸出去了,哪还有气和神[/quote] 老的总占着位置,新的怎么产生? 公司为什么总要淘汰不合格的员工,招聘更优秀的员工?
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引用 27 楼 天外怪魔 的回复:
[quote=引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:]
少撸两管就好了


引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:
少撸两管就好了

多撸才能心情好,精力旺盛吧?[/quote]精气神,精都撸出去了,哪还有气和神
天外怪魔 2019-02-19
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引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:
少撸两管就好了
引用 26 楼 其实我是真性情 的回复:
少撸两管就好了
多撸才能心情好,精力旺盛吧?
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少撸两管就好了
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因为过了30岁,人的身体就开始走下坡了
luxi0194 2019-02-18
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加强锻炼。。。
zhanggza4 2019-02-02
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重要的一个是注意饮食和保养,还有一个是心态。
九品仙 2019-02-01
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35岁以后才会这样吧
ouhin 2019-02-01
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跑跑步,锻炼一下!
加以汇仁肾宝
boonya 2019-01-16
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引用 11 楼 草原哥哥妹妹的爱 的回复:
据说可以通过道家修炼提升身心。可以到五台山或武当山修炼几天。
道家让你禁欲 你老婆同意吗
_明月 2019-01-11
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可以试着练习站桩,我感觉还是很棒的。








_明月 2019-01-10
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小尾巴鱼 2019-01-08
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人到30身体开始走下坡路
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内容概要:本文围绕基于Python和Transformer模型的多变量风电功率预测展开研究,重点针对短期风电功率预测任务。研究采用深度学习中的Transformer架构,引入风速、温度、湿度等多种气象及运行变量作为输入特征,构建高精度预测模型。为进一步提升预测的稳健性与可靠性,研究结合近端梯度算法求解LASSO分位数回归,优化模型在不确定性环境下的输出表现,增强预测结果的置信区间估计能力。该技术是机器学习与新能源领域深度融合的典型应用,旨在提高风电并网的稳定性与电网调度的科学性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉主流深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)的研究生、科研人员,以及从事新能源发电预测、电力系统调度、智能电网优化等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率预测系统,辅助电网进行精准负荷调配与调度决策;②作为科研项目的技术蓝本,用于复现、改进或扩展基于Transformer的时间序列预测模型;③探索LASSO分位数回归与深度学习模型的融合机制,提升预测结果的概率性输出与风险评估能力。; 阅读建议:此资源适用于已掌握机器学习与深度学习基础知识的读者,建议结合所提供的代码实现进行动手实践,重点关注多变量数据的预处理流程、Transformer模型的结构设计与注意力机制实现、超参数调优策略,并尝试在不同风电数据集上验证模型的泛化性能与鲁棒性。

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