20150628 HIIT

今天码字开始的比较早, 原因很简单, 就有一个人在家.. 我妈去泰国普吉岛新加坡玩去了, 我爸去北京出差了. 本来我其实也不想留在家的, 周六考完雅思本来是准备继续留在南京玩到周一再回来这样和我妈一起回来的, 结果南京这两天暴雨.. 新闻上都说是几年不遇的大雨.. 从周四就开始下了, 当时我还在怕紫金山, 中午的时候热的厉害, 气温33度, 体感42度, 我按照网上的说明在找一个有名的鸭血粉丝汤的店, 叫做鸭得堡. 我进去以后点菜的时候那个汗滴的啊.. 收银小妹看到我这样指着旁边说这里有餐巾纸… 然后下午我去怕紫金山, 因为爬山道都在树荫下所以倒是没有晒到太阳, 还有些小风. 等玩完紫金山天文台的时候就听见远处的打雷声了, 我想这不能来一趟都不上山顶啊, 就立马加速爬上去, 结果刚到山顶悬崖边上就画风突变了, 下面的景色都看不见了, 原来云出现了我当时在云上面.

然后那个雨哗啦哗啦下的啊.. 根本不给人时间反应, 从开始下雨到完全打湿我裤子和鞋子只有15秒的时间.. 这还是我在打伞了的情况下… 总之从那个时候开始我的鞋子就是湿透了的, 到周五去夫子庙, 周六考雅思(那时候下的更大东南大学都要被淹了感觉), 到周六下午坐火车回到家都是湿透的… 回来以后我脱掉鞋子, 果然脚开始蜕皮了, 还变得很白…

HIIT. 读音和Heat一样. 这是什么? High Intensity Interval Training, 高强度间歇性训练, 是目前减脂最有效的方法之一. 是去广州的时候阿董告诉我的, 简单的说就是在短时间做一些高强度的全身肌肉运动的联系, 然后少量休息继续重复. 意思大概就是说因为时间短, 所以不至于太无氧运动不会造成乳酸堆积, 但是因为全身肌肉都运动了, 所以消耗能量的效率是大于跑步这种有氧耐力训练的. 网上有很多介绍, 我就随便找了个教程跟着做了: http://v.youku.com/v_show/id_XNjY5NTYzNTIw.html 难度还是挺大的, 特别是上身肌肉部分臣妾做不到啊… 主要是这几天去南京吃得太多了.. 每顿基本都在吃油腻的东西, 吃了好几顿鸭血粉丝汤+汤包, 实在是太好吃了但是太多了, 我每次都吃的很撑, 回来一看肚子又起来了..我的腹肌照什么时候才能拍出来啊… 现在的目标就是坚持HIIT训练+跑步5km, 再不瘦天理何在… 对了, 阿董还推荐给我了一本书, “囚徒健身”, 是一个囚徒在被监禁的时间里自创的无器械健身的一套方法, 据说特别有名.

音乐. 我现在越发的感觉到自己对音乐的痴迷了. 说来也真是奇怪, 我虽然不是五音不全但是嗓音条件特别差, 也没有绝对音感, 从小拉了4年半的小提琴也是被父母强迫的, 也从来没有接受过音乐训练, 但是怎么就那么喜欢音乐呢… 一方面后悔没有早一些以自己喜欢的方式接触乐器, 一方面又感叹我这样的就算是专门做音乐估计也没什么出息(就是这么没自信..).

其实是今天下午的时候不知道为什么突然想到了之前在很多场合见到的一种鼓, 演奏者坐在上面用手拍打不同部位发出不同声音, 我搜了一下发现这个东西叫做箱鼓, 或者木箱鼓, 英文名是Cajon, 是弗拉明戈风格的乐器. 其实乐器的节奏非常简单, 就是一个木箱子, 里面有一个在小军鼓上面的那种铁索带或者吉他弦贴在内部, 可以在击打的时候发出更丰富的音色.

我喜欢这个东西的原因还挺奇葩的, 我喜欢节奏. 从小时候玩的劲乐团, 到后来到下载的劲乐团单机版, 到弹吉他, 还有我平时经常无聊的时候用牙齿打节奏… 是的我用不同的牙齿之之间相互碰撞大概能发出5, 6种声音, 经常在无聊的时候或者入睡的时候不自觉的去用这个方式去唱某首歌… 但是我也没想学架子鼓, 因为难呀, 要学好架子鼓首先得花时间花金钱, 还得有这么个地方, 我估计是坚持不下去, 但是Cajon这个东西这么小, 放在屋里还可以当作板凳用, 因为比较矮坐在上面玩电脑还不会伤害颈椎… 无聊的时候手放上去就可以玩了, 想演奏的时候也很好带, 也不需要音箱. 我立马去淘宝搜了一下, 除了一个几十块钱的很劣质的以外, 300块钱能有不少国产的选择, 我要是作为一个新手当然应该足够了, 以后要是去法国再买一个呗..(如果能去的话 T_T)


随便放了两个视频, 大家体会一下这种乐器和弦类乐器配合起来的感觉. 我其实搬了一个木头的床头柜过来坐在上面玩了一下, 感觉还挺好玩的… 瞬间更想买了. 不过我买东西向来有等几天还想要再买的原则所以等等吧… 不然家里又要被我买一堆东西了.

网站..网站..Melodical, 嗯嗯我在做不要急..

填词版同桌的你也得弄..七月上旬计划..

另外签证的时候还在商量, 唉, 不知道要怎么办呢, 真是头疼.

发表评论

电子邮件地址不会被公开。

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据