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1、
一定要认真，态度决定一切，打每一杆球都要仔细瞄准出杆。
2、
要有控球、尅球、走位的意识；
3、
如何运杆？四点一线，左手支撑点、下巴、眼睛、出杆的右手，这四个点一定要在一条直线上，出杆的时候，由慢到快，收杆一定要有个过度，手底下要干净利索，不要触碰台面上的其他球；
4、
击球角度，就是与进球角度垂直的切面；
5、
瞄准之后，首先右脚脚尖的方向就是击球的方向，站好位，左手除大拇指外，四指自然弯曲，大拇指向上翘起，将杆架稳。出杆时一定要果断，只要瞄准好就不要犹犹豫豫，最多运杆三次就出击。如果手过软，出杆太柔，由于台面的摩擦力，哪么目标球可能不落袋，即时目标球落袋，哪么母球也很难走到理想的位置上；
6、
缩杆的打法，击球的中低位置；
7、
直球走位打法，如果两个球在一条直线上，其实也很容易走位，因为袋口的宽度比球的宽度要大，所以击球的右上角，发力，母球就会走向袋口的左侧，然后反弹回来。
8、
在每次打击前，先集中精神去轻轻的、慢慢的放下巧克，然后才抬起头来看桌面，掌握好节奏，一定要均匀；出杆的时候，呼吸瞬停。
9、
击球的力度，就是一库半
，即母球尽量只是靠库一次；
10、
当打薄球的时候，记住一定要用中杆，击球的中部。（因该球已够困难了，更甭谈偏折与曲球的调整补偿了。）
11、
练球的时候，一定要坚持打你失误的球，直到成功为止；
12、
大比赛如何减轻压力：
出杆前，先绕球桌一圈，并检视任何可能的最佳布局。这是一最理想的对抗压力的方法，且能实际的增进你的做球观念，即使是从没想过的。
13、
尅球的时候，力道稍小点出击往往能够产生更好的效果；
14、
打八号球时，除非角度很好，否则不要想着一杆进球，那样常常帮助了对手；
15、
冲球、翻袋、传球、借力、反弹、旋转（扎杆）、跳球、组合等打法，要熟练；
16、
贴库球的打法，击中目标球的同时，也击中库边，这样球才能够落袋，力道不要太大。
17、
打球的时候，已经要精力集中，心无旁骛！这样命中率才会高！
18、
机会球一杆清台的时候，一般自下而上，先清理底袋附件的球，然后再清理台中间的球。当然也要根据实际情况适当调整。
19、
尽量不要打出杆不舒服的球，除非万不得已，你可以先打姿势最舒服，容易击打走位的球，这个常常可以产生很多机会。如果先打姿势很不舒服的球，如果此球不进常常是帮助了对手。
20、
心态，碰上水平比自己高很多的对手，一定要放平心态，抱着学习的态度认真的打好每一杆球。在比赛中，更好放平心态，反正着急也是输，不着急还是输，不如踏实认真的打好每一杆，认真学习对手的击球方法。另外不言弃不放弃，要记住你手里的也是一杆枪，不是木棍！不放弃，才能面对过程中的磨难，不放弃，才能看到赢的一丝希望。
21、
反弹球的打法：一定要距离库边半颗球的位置为参考点，反射角等于入射角即可准确的反弹入袋。
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。 训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。 随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。
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