打羽毛球的几个“坏”习惯

本文分享了作者多年羽毛球实战经验总结的七个常见坏习惯及其改善建议,包括正确的等球站姿、有效的跑位策略、合理的击球力度控制等,旨在帮助球友提升比赛表现。

打了几年的羽毛球了,从高手的交流中在慢慢纠正几个‘坏’习惯,之所以说是‘坏’习惯,是因为这些习惯在平时打球时丢了不少分,改正了其中几个,觉得特有效(当然并非适合所有人,也许有些高手的习惯正好相反),所以,看的人不妨实验一下,如果有效能提高球艺,那最好了,其他兄弟肯定也有好经验,不妨一起讨论讨论。
这个贴权当抛砖引玉吧。

 

1。等球站姿
当球在对方场地时,在等待对方回球的时候,不少人双脚都是左右平行站的。
但是因为前后站时,人更容易启动,启动的时间也少了,最明显的接网前球成功率就高了些,‘疗效显著’

2。看球
球打出后,总不自觉地眼睛目送球到对方场地。。。
但其实球出去后,并不必目送球很远,做该做的事情,比如把送行的时间花一点点到站位更重要,多花这点时间跑位会跑的更合理,不过也不能完全不看球,呵呵。

3。站位
球打出后,习惯看着球漂向对方场地,等着球再次回到自己场地,人却呆着不动。。。
球出去后,人应该马上就归位,归到场地中央附近的位置,而不是站在击球的位置不动。

4。击球点
击球点高比击球点低好处要大的很,呵呵,可能每位都有体会,但每次都能击中个人的最高点却非常难,因为习惯很难改变,但的确非常有效(地球人似乎都知道,但每个球都做到的人却很少,所以,平时刻意的练练吧)。

5。网前扑球
网前扑球很容易出界下网。。。
如果一个球可以扑的话,一般是质量并不好的回球,此时对方很容易紧张,而攻击方也常常充满信心和力气地去扑啊,可由于时间短,很难把手腕角度调整好,球也就反而容易出界和下网。
如果花的力气小一点,别让球出界或下网的话,其实大多数情况下攻击力已经足够得分了(因为对方准备时间很短,高手除外)。

6。双打网前握拍
双打时,网前封网的人可能有这个习惯:拍子是放下的而不是举起来的。
一般,如果在网前能击中球话,大多是由上而下的(除非对方放了个高质量的网前球),所以,拍子一般都是由上而下的击球,如果球拍由下而上来击球,势必耗费一点点时间,这个时间非常宝贵。
所以双打网前的人应该保持举拍姿势,而不是垂下拍子等球。
7。双打时非击球者的跑动
双打时候,如果伙伴在回球,另一方常常站在那里看着,这是有些人的习惯,事实上,空闲者应该跑动到合理的位置去(比如说自己和伙伴都不好接球的位置去防守。。。)

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
虽然给定的引用内容未直接提供火柴人打羽毛球游戏的代码,但可以基于其提及的要点来设计代码。以下是一个使用Python和`pygame`库实现的简单火柴人打羽毛球游戏的示例代码: ```python import pygame import sys # 初始化pygame pygame.init() # 设置屏幕尺寸 screen_width = 800 screen_height = 600 screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height)) pygame.display.set_caption("火柴人打羽毛球") # 颜色定义 WHITE = (255, 255, 255) BLACK = (0, 0, 0) RED = (255, 0, 0) # 火柴人定义 stickman_x = 50 stickman_y = screen_height - 100 stickman_width = 20 stickman_height = 80 # 羽毛球定义 ball_x = screen_width // 2 ball_y = screen_height // 2 ball_radius = 10 ball_dx = 5 ball_dy = 5 # 球网定义 net_x = screen_width // 2 - 5 net_y = 0 net_width = 10 net_height = screen_height clock = pygame.time.Clock() while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() keys = pygame.key.get_pressed() if keys[pygame.K_LEFT] and stickman_x > 0: stickman_x -= 5 if keys[pygame.K_RIGHT] and stickman_x < screen_width - stickman_width: stickman_x += 5 # 羽毛球运动 ball_x += ball_dx ball_y += ball_dy # 羽毛球与墙面、地面、球网碰撞反弹 if ball_x - ball_radius <= 0 or ball_x + ball_radius >= screen_width or ball_x - ball_radius <= net_x + net_width and ball_y < net_height: ball_dx = -ball_dx if ball_y - ball_radius <= 0 or ball_y + ball_radius >= screen_height: ball_dy = -ball_dy # 羽毛球与球拍碰撞检测 if ( ball_x + ball_radius >= stickman_x and ball_x - ball_radius <= stickman_x + stickman_width and ball_y + ball_radius >= stickman_y ): ball_dy = -ball_dy screen.fill(WHITE) # 绘制火柴人 pygame.draw.rect(screen, BLACK, (stickman_x, stickman_y, stickman_width, stickman_height)) # 绘制羽毛球 pygame.draw.circle(screen, RED, (int(ball_x), int(ball_y)), ball_radius) # 绘制球网 pygame.draw.rect(screen, BLACK, (net_x, net_y, net_width, net_height)) pygame.display.flip() clock.tick(60) ``` 这个代码实现了一个简单的火柴人打羽毛球游戏,包含了火柴人的移动、羽毛球的自动运动以及羽毛球与墙面、地面、球网和火柴人(球拍)的碰撞反弹。
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