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如何用 deepseek 制定減肥計(jì)劃,控制體重到 120斤,討厭運(yùn)動(dòng)

來(lái)源:覺(jué)醒學(xué)院xAI流量坊      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/3/15      主題:其他   [加盟]

我是曾英杰,男,40 歲,140 斤,我想在 3 月底之前,控制體重到 120 斤。我討厭運(yùn) 動(dòng),家里到公司大概 2 公里。幫我制定一個(gè)減肥攻略

管 英杰的減肥攻略 (3月底前減重20斤)

目標(biāo): 從 140斤減至120斤

時(shí)間: 3月底前 (約2個(gè)月)

基礎(chǔ)信息: 40歲,男性, 討厭運(yùn)動(dòng), 家 到公司2公里

1.飲食控制 (核心)

1.1每 日熱量控制

· 每 日攝入熱量: 控制在1500-1800大卡左 右。

· 基礎(chǔ)代謝率 (BMR) : 約 1800-2000大卡 (根據(jù)年齡、體重估算) 。

· 熱 星缺口: 通 過(guò)飲食控制, 每日減少500-700大卡, 每 周減重約0.5-1公斤。

1.2飲 食結(jié)構(gòu)

· 早 餐 (300-400大卡) :

。 1個(gè)水煮蛋+1片全麥面包+ 1杯無(wú)糖豆?jié){或牛奶

。 或 : 燕麥粥 (無(wú)糖) + 1個(gè)蘋(píng)果

· 午 餐 (400-500大卡) :

。 100克雞胸肉/魚(yú)肉 + 1碗糙米飯+大量蔬菜 (清炒或水煮)

。 或 : 清 蒸魚(yú)+ 1碗茶糧版+西 蘭花

· 晚 餐 (300-400大長(zhǎng)) :

。 100克豆腐/雞胸肉+1碗蔬菜沙拉 (少油少鹽)

。 或 : 番 茄雞蛋湯 + 1個(gè)紅著

· 加 餐 (100-200大長(zhǎng)) :

。 1個(gè)水果 (如蘋(píng)果、 橙子)

。 或 :10顆堅(jiān)果 (如杏仁、 核桃)

1.3飲 食禁忌

· 避免G糖食物: 如甜點(diǎn)、 含 糖飲料、 奶 茶等。

· 減 少G脂肪食物: 如 油炸食品、 肥肉、 奶 油等。

· 控 制主食量: 每 餐主食不超過(guò)1碗 (約150克) 。

· 多 喝水: 每 天至少喝2升水,幫助代謝.

2.增加日;顒(dòng)量 (無(wú)需劇到運(yùn)動(dòng))

2.1 步 行上下班

· 距 離: 家 到公司2公里, 步 行約25-30分鐘。

· 頻率: 每 天上下班步行, 相 當(dāng)于每天步行4公里, 消耗約200-300大卡。

· 好 處: 無(wú)需額外運(yùn)動(dòng)時(shí)間, 經(jīng) 松增加日常活動(dòng)量。

2.2辦 公室活動(dòng)





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我們?cè)撊绾慰创鼶eepSeek_what_how_why and next,AI變?yōu)槿裆a(chǎn)力,推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)效率變革

DeepSeek推動(dòng)AI從“精英工具”變?yōu)椤叭裆a(chǎn)力”,可能引發(fā)新一輪技術(shù)革命,降低AI使用門檻,推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)效率變革,構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化接口與數(shù)據(jù)生態(tài),降低開(kāi)發(fā)門檻

2025DeepSeek爆火詳細(xì)報(bào)告,低價(jià)與免費(fèi)策略,技術(shù)創(chuàng)新,智能體爆發(fā)

低價(jià)API和免費(fèi)使用吸引大量用戶,市場(chǎng)份額快速擴(kuò)張;高效訓(xùn)練架構(gòu)(如“螢火”集群)、專家模型架構(gòu)、DualPipe算法等突破;智能體爆發(fā):各行業(yè)應(yīng)用生態(tài)繁榮,如醫(yī)療、金融、內(nèi)容創(chuàng)作等

DeepSeek從入門到精通干貨 7大場(chǎng)景+50大案例+全套提示詞,在日常生活、家庭教育、職場(chǎng)工作、創(chuàng)業(yè)經(jīng)營(yíng)、自媒體創(chuàng)作等多個(gè)場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用

日常生活中可用于寫(xiě)演講稿,制定旅游攻略等;職場(chǎng)中能整理會(huì)議紀(jì)要,寫(xiě)代碼,做數(shù)據(jù)分析等;自媒體人可用其寫(xiě)脫口秀段子,詩(shī)歌等,DeepSeek可進(jìn)行個(gè)股分析,板塊投資分析,市場(chǎng)行情分析,還能輔助構(gòu)建量化交易模型

詳解DeepSeek:模型訓(xùn)練,優(yōu)化及數(shù)據(jù)處理的技術(shù)精髓,采用MLA多層注意力架構(gòu),推理速度提升3倍

DeepSeek采用MLA多層注意力架構(gòu),改進(jìn)了傳統(tǒng)多頭注意力(MHA)機(jī)制,單卡就能支持千億參數(shù)模型部署,推理速度提升3倍以上,通過(guò)FP8量化技術(shù)壓縮訓(xùn)練能耗70%
 
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