實驗設計與分析（精華版） (10版)

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[0059A5] 實驗設計與分析(Montgomery : Design and Analysis of Experiments 10/E)(精華版) 作(編/譯)者 : 巫佳煌‧唐麗英‧黎正中 編譯 出版年份 : 2023 ISBN : 9789863783688 書號 : 0059A5 幾色 : 1 規格 : 16K 發行公司 : WILEY/高立 版權日期 : 2023/02/01 頁數 : 752 分別 : 授權書 本書不但可以厚植讀者的深度，亦可增加廣度，是一本教學、自修兩相宜的大專教科書。授課老師可依照原著作者的建議來進行教學，因為材料豐富且具有下列三大特色： 完整性：就統計的實驗設計而言，以編譯者所知的範圍，本書幾乎已全部包括，解說亦詳盡。 豐富性：習題及參考資料（包括統計軟體），取材自許多應用領域及期刊，增加讀者的見識。 即時性：本書都有介紹到最新發展課題及方向。 目錄 Chapter 1　簡介實驗設計 Chapter 2　簡單的比較性實驗 Chapter 3　一因子實驗：變異數分析 Chapter 4　隨機化區集、拉丁方陣與相關設計 Chapter 5　因子實驗 Chapter 6　2k因子設計 Chapter 7　2k因子設計的區集劃分和交絡 Chapter 8　2水準部分因子設計 Chapter 9　因子和部分因子設計的其他分析議題 Chapter 10　配適迴歸模型 Chapter 11　反應曲面法與設計 Chapter 12　穩健參數設計與製程穩健性研究 Chapter 13　隨機因子實驗  Chapter 14　套層因子和分裂區集設計 本章習題 附　錄 中英文索引

深度學習的數學地圖: 用Python實作神經網路的數學模型 (1版)

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【簡介】 『數學 ╳ 深度學習 ╳ Python 三效合一』 深度學習用一句話就可以講完：『用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案』。重點就在於你如何找出那個對的數學函數！本書將深度學習的數學模型與運算式推導出來之後，還能實際執行 Python 程式幫助瞭解整個運算的過程。 『打開機器學習的黑箱，才發現裏面全都是數學！』 我們常在機器學習 / 深度學習的文章或書中看到線性迴歸、二元分類、多類別分類、和深度學習等名詞，好像要學很多東西！當然，對不懂數學的人確實如此。不過，一旦您理解深度學習底層的數學原理，就會發現原來架構稍微變一下，函數換一下，其實都是系出同門，一通百通啊。 要具備這種能力，你必須會微積分、向量/矩陣運算、多變數函數偏微分、指數/對數函數、以及機率/統計。這些在學校都要花很長的時間學習，然而本書考量到您並非想成為數學家或統計學家，因此從中摘取對深度學習最重要的部分濃縮在前半部，幫助您用最短的時間快速掌握數學能力。 本書是由施威銘研究室監修，適時加上「編註」補充內容幫助理解。如果您行有餘力，還可以繼續閱讀《機器學習的數學基礎：AI、深度學習打底必讀》一書，裏面有更詳細的數學公式推導。 『真正循序漸進，不會一下跳太快』 本書的一大特色就是每一步只增加一點差異，不會跳得太快。從線性迴歸模型開始，加入 Sigmoid 激活函數 (啟動函數) 就變成二元分類模型，然後將 Sigmoid 換成 Softmax 函數就擴展到多類別分類模型。然後在深度學習，先從一層隱藏層開始推導與實作，並因應需要調整學習率、改用 ReLU 函數等方法改善準確率。並進而擴展到兩層隱藏層，讓模型更加準確。小編真心認為，這樣的編排方式，讓讀者從既有的基礎逐步墊高實力，相當有利於學習，等您跟著本書走過一遍，自然就能心領神會。 本書隨附『數學快查學習地圖』彩色拉頁，將書中用到的各項數學基礎之間的關係整理成表，幫助您用一張圖看懂本書架構，甚至可裁剪下來隨時參考。作者在 Github 提供 Jupyter Notebook 格式的範例程式，另外您也可以從旗標官網下載 Python 範例程式。 【目錄】 [導入篇 機器學習快速指引] 第 1 章 機器學習入門 1.1 何謂機器學習 1.1.1 何謂機器學習模型 1.1.2 機器學習的訓練方法 1.1.3 監督式學習的迴歸、分類模型 1.1.4 訓練階段與預測階段 1.1.5 損失函數與梯度下降法 1.2 第一個機器學習模型：簡單線性迴歸模型 1.3 本書討論的機器學習模型 1.4 數學是深度學習的核心 1.5 本書架構 [理論篇 數學速學課程] 第 2 章 微分、積分 2.1 函數 2.1.1 函數運作行為 2.1.2 函數的圖形 2.2 合成函數與反函數 2.2.1 合成函數 專欄 合成函數的表示法 2.2.2 反函數 2.3 微分與極限 2.3.1 微分的定義 2.3.2 函數值增量與微分的關係 2.3.3 切線方程式 專欄 切線方程式與訓練階段、預測階段的關係 2.4 極大值與極小值 2.5 多項式的微分 2.5.1 x^n 的微分（n 是正整數） 2.5.2 微分計算的線性關係與多項式的微分 2.5.3 x^r 的微分（r 是實數） 專欄 組合（Combination）與二項式定理 2.6 兩個函數相乘的微分 2.7 合成函數的微分 2.7.1 用鏈鎖法則做合成函數微分 2.7.2 反函數的微分 2.8 兩個函數相除的微分 2.9 積分 專欄 積分符號的意思 第 3 章 向量、矩陣 3.1 向量入門 3.1.1 何謂向量 3.1.2 向量的標記法 3.1.3 向量的分量 3.1.4 往多維擴展 3.1.5 分量的符號 3.2 向量和、向量差、純量乘積 3.2.1 向量和 3.2.2 向量差 3.2.3 向量與純量的乘積 3.3 向量的長度（絕對值）與距離 3.3.1 向量的長度（絕對值） 3.3.2 Σ 可整合冗長的加法算式 3.3.3 向量間的距離 3.4 三角函數 3.4.1 三角比 : 三角函數的基本定義 3.4.2 單位圓上的座標 3.4.3 三角函數的圖形 3.4.4 用三角函數表示直角三角形的邊長 3.5 向量內積 3.5.1 向量內積的幾何定義 3.5.2 用分量來表示內積公式 3.6 餘弦相似性 3.6.1 兩個二維向量的夾角 3.6.2 n 維向量的餘弦相似性 專欄 餘弦相似性的應用範例 3.7 矩陣運算 3.7.1 一個輸出節點的內積表示法 3.7.2 三個輸出節點的矩陣相乘 第 4 章 多變數函數的微分 4.1 多變數函數 4.2 偏微分 4.3 全微分 4.4 全微分與合成函數 4.5 梯度下降法（GD） 專欄 梯度下降法與局部最佳解 第 5 章 指數函數、對數函數 5.1 指數函數 5.1.1 連乘的定義與公式 5.1.2 連乘觀念的推廣 5.1.3 將連乘寫成指數函數形式 5.2 對數函數 專欄 對數函數的意義 5.3 對數函數的微分 專欄 用 Python 來計算尤拉數 e 5.4 指數函數的微分 專欄 以 e 為底的指數函數也可用 exp 表示 5.5 Sigmoid 函數 5.6 Softmax 函數 專欄 Sigmoid 和 Softmax 函數的關係 第 6 章 機率、統計 6.1 隨機變數與機率分佈 6.2 機率密度函數與累積分佈函數 專欄 Sigmoid 函數的機率密度函數 6.3 概似函數與最大概似估計法 專欄 為何概似函數的極值是求最大值，而不是最小值？ [實踐篇 機器學習、深度學習實作] 第 7 章 線性迴歸模型（迴歸） 7.1 損失函數的偏微分與梯度下降法 7.2 範例問題設定 7.3 訓練資料與預測值的數學符號標示法 7.4 梯度下降法的概念 7.5 建立預測模型 7.6 建立損失函數 7.7 損失函數的微分 7.8 梯度下降法之運用 7.9 程式實作 專欄 使用 NumPy 7.10 推廣到多元線性迴歸模型 專欄 學習率與迭代運算次數的調整方法 第 8 章 邏輯斯迴歸模型（二元分類） 8.1 範例問題設定 8.2 線性迴歸模型與分類模型的差異 8.3 針對預測模型之討論 專欄 將預測值轉換成機率的意義 8.4 損失函數（交叉熵 Cross entropy） 8.5 損失函數的微分計算 8.6 梯度下降法的運用 8.7 程式實作 專欄 scikit-learn 三種模型的比較 專欄 交叉熵以及熱愛足球的國王們的煩惱 第 9 章 邏輯斯迴歸模型（多類別分類） 9.1 範例問題設定 9.2 建立模型的基本概念 9.3 權重矩陣 9.4 Softmax 函數 9.5 損失函數 9.6 損失函數的微分計算 9.7 梯度下降法的運用 9.8 程式實作 專欄 聚合函數 axis 參數的作用 第 10 章 深度學習 10.1 範例問題設定 10.2 模型的架構與預測函數 10.3 損失函數 10.4 損失函數的微分 10.5 反向傳播 10.6 梯度下降法的運用 10.7 程式實作一：原始版本 10.8 程式實作二：調整權重矩陣初始值的版本 10.9 程式實作三：更換激活函數為 ReLU 的版本 10.10 程式實作四：隱藏層增加為 2 層的版本 [發展篇 實務上的解決方法] 第11 章 以實用的深度學習為目標 11.1 善用開發框架 11.2 卷積神經網路（CNN） 11.3 循環神經網路（RNN）與長短期記憶（LSTM） 11.4 數值微分 11.5 優化的學習法 11.6 過度配適解決方法 11.7 每次訓練的資料量（批量） 11.8 權重矩陣的初始化 11.9 目標下一座山頭 附錄 Jupyter Notebook 開發工具 A.1 啟動 Jupyter Notebook A.2 試寫一個程式 A.3 將檔案輸出成單純的 Python 檔

突破品質水準－實驗設計與田口方法之實務應用（附範例檔案QRCODE） (2版)

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【簡介】 企業要特出於同業的競爭優勢，有效率的品質管理是重要關鍵。本書能讓讀者從實務中理解如何透過設計有效的實驗方法，從實驗結果中分析、了解品質特性，以達到控制品質，進而提升品質的目標。本版新增「田口方法」篇章，此方法將實驗設計屬於統計理論的部份省略，就算是不懂統計的初學者也能透過此書理解應用。無論是實驗設計或田口方法，皆能有效地協助企業提昇產品的品質水準。  【目錄】 Ch1 實驗設計概論 1-1　實驗設計的目的 1-2　利用實驗設計提升品質水準的15個步驟 1-3　實驗設計在Six Sigma(DMAIC 及 DFSS)中的運用 1-4　實驗設計中統計分析的利器-Minitab Ch2 簡單的統計 2-1　常態分布 2-2　t 分布 2-3　F 分布 2-4　二平均數差的比較：t 檢定 2-5　二變異數的比較：F 檢定 Ch3 一因子實驗設計 3-1　變異數分析的時機和目的 3-2　一因子變異數分析 3-3　Fisher的兩水準相比較 3-4　殘差分析 Ch4 2k因子設計 4-1　不同的實驗設計組合 4-2　因子設計的解析 4-3　2k因子設計的解析 4-4　加入中心點的設計 4-5　數據轉換 Ch5 2k-p部分因子設計 5-1　2k-p部分因子設計簡介 5-2　2k-1部分因子設計 5-3　2k-p部分因子設計 5-4　解析度*(建議初學實驗設計者可以省略此章節) 5-5　Plackett-Burman 設計 5-6　離散型反應值的實驗設計 Ch6 反應曲面法 6-1　反應曲面法介紹 6-2　反應曲面法的分析-中央合成設計 6-3　反應曲面法的分析-Box-Behnken設計 6-4　最陡上升法 6-5　最佳化設計 6-6　多反應值的最佳化 Ch7 田口方法 7-1　田口方法概述 7-2　直交表的原理及選用 7-3　損失函數 7-4　SN比分析－靜態參數設計 7-5　SN比分析－動態參數設計 參考案例 參考資料 

品質管理:觀念、理論與方法 (3版)

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書名：品質管理:觀念、理論與方法3/e 作者：傅和彥、黃士滔 出版社：前程 出版日期：2004 條碼：9789570348576 內容簡介 ．理論與實務兼備 本書集結兩位作者多年教學研究與顧問輔導經驗而成，內容將理論與實務充份結合，從本書以往的銷售數據足以證明，本書為最佳之品質管理入門教本。 ．內容更完整 本版新增「MIL-STD-1916抽樣標準」，以符合業界現況。此外，因應時代趨勢，加入「六標準差管理」、「服務品質」等全新章節，使得本書內容更加完備。 ．資料更新穎 本版除將相關資料與數據作更新外，並將「ISO系列品質管理系統」及「各類品質獎」兩章作大幅更新，使讀者能掌握最新的資料，如此一來更能符合時代的潮流，瞭解品管實務上的脈動。 作者簡介 傅和彥 學歷： 台灣大學碩士 經歷： 輔仁大學企業管理系副教授 中原大學工業工程系、企業管理系副教授 二百餘家企業顧問案輔導 現職： 前程企業管理公司總經理 研究領域： 生產管理、物料管理、品質管理 相關著作： 生產與作業管理、現代物料管理、工廠管理、採購管理及工業工程領域專業譯作十餘本 黃士滔 學歷： 台灣科技大學工業管理研究所碩士 現職： 高雄應用科技大學工業工程與管理系所副教授 研究領域： 品質管理、品質資訊系統、品質工程 目錄 第一章 品質管理概說 第二章 統計學概論 第三章 機率概論及機率分配 第四章 統計製程管制與管制圖 第五章 計量值管制圖 第六章 計數值管制圖 第七章 製程能力分析 第八章 允收抽樣的基本方法 第九章 計數值抽樣計畫 第十章 計量值抽樣計畫 第十一章 六標準差管理 第十二章 可靠度 第十三章 田口式品質工程 第十四章 品質改善技巧 第十五章 服務品質 第十六章 ISO系列品質管理系統 第十七章 各類品質獎

潛質：力挺自己的內在力量，在深度壓力中，不受負面影響，超越後天技能，突破侷限 (1版)

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【簡介】 為什麼有些人明明出類拔萃，關鍵時刻卻難以脫穎而出？ 為什麼有些人看起來平平無奇，卻能突破困境，反敗為勝？ 你如何在日常與突發狀況中發揮最佳表現── 取決於「你是什麼樣的人」，而不僅僅是「你會什麼」 　　退役海豹部隊指揮官里奇‧第凡尼根據二十年的選拔人才經驗發現，當充滿不確定性、迫使你憑直覺行事的情境下，能發揮最佳表現的人，並非全是學經歷漂亮，看似完美的天才，而是懂得發揮自身核心潛質的人。 　　▍潛質超越技能，驅動最佳表現 　　潛質是深植於每個人內在的中性特質，決定一個人如何吸收、處理和回應周遭環境。技能或許會引導我們一般情境下該怎麼做，但潛質決定了我們如何面對混亂與危難，並在高壓下繼續前進。天生的潛質沒有好壞，一個人的潛質為他帶來優勢或劣勢，端看情況而定，只要將適合的潛質放對的位置，就能有不同的效果。 　　▍調節你所需潛質，激發高效能 　　每個人都有屬於自己的潛質分布，我們不需要將所有潛質強化，重點是知道自己哪些潛質強、哪些潛質弱。壓力愈大，浮現的潛質就會愈加清楚可辨，本書作者將潛質分為5大類：恆毅力、心智敏銳度、動力、領導力、團隊力，共計25個核心潛質。根據這25種潛質，引導你如何自我觀察自身潛質曲線，並懂得適應情境調節。 　　你很會洞察環境，卻常常喘不過氣？那你的狀態意識可能很強，卻不擅長區隔化。 　　你可以快速轉換注意力，卻重複犯同樣的錯？那你可能很會切換任務但學習力較低。 　　當我們愈能了解自己行為背後的動力與潛質組合方式，就能有更好的表現。甚至可以反過來觀察他人潛質，找出適合協作的對象。 　　▍用對力氣，才能做對事情 　　本書提供價值清單，讓你覺察既有潛質，並運用強化潛質5步驟，引導你充分發揮並適當強化，甚至挖掘出你從不知道自己有的沉睡能力。在這個不斷調整與校正的過程中，無論我們未來陷入何種境地，都能依靠潛質相信自己，突破困境。 　　潛質的力量無所不在， 　　你特有的潛質組合能幫助你在任何地方和任何時刻表現得更好！ 名人推薦 　　「我對信任的了解，很多都來自里奇‧第凡尼。真高興他寫了這本書。每個想要提升信任品質和團隊表現的人，都應該參考這本書。」──《紐約時報》暢銷作家賽門‧西奈克（Simon Sinek），著有《無限賽局》及《先問，為什麼》 　　「若說二○二○年讓我們學到什麼教訓，那就是情況隨時都會失控。第凡尼的這本精彩傑作說明了為什麼有些人即使遇到困境也能成長茁壯。這跟我們的恆毅力、心智敏銳度、動力和領導力從何而來有關。光是精通技能不足以帶來成功，懂得如何培養自己的潛質才是關鍵。」──《紐約時報》暢銷作家查爾斯‧杜希格（Charles Duhigg），著有《為什麼我們這樣生活，那樣工作？》 　　「了不起的作品。作者用頂尖人才的經驗和深厚的智慧來解釋有關人類表現中最少人了解卻無比重要的面向。若是你自稱或想自稱是「領導者」，這本書是必讀之作！」──《紐約時報》暢銷作家史蒂芬‧科特勒（Steven Kotler），心流集體研究機構研究總監 　　「卓越的公式是什麼？如何打造最佳版本的自己？很多人探索過這些問題，但沒有人像第凡尼在這本從不同角度切入的精彩之作中回答得如此深入透徹。這本書提出了一個達到最佳表現的強大新模型，更讚的是，它也是你反省、評估和持續提升表現的實用工具箱。若是你在意自己的表現有沒有愈來愈好，一定要買這本書。」──《紐約時報》暢銷作家丹尼爾‧科伊爾（Daniel Coyle），著有《高效團隊默默在做的三件事》【目錄】 1.    隱而不見的驅動力 2.    如何在跳傘出狀況時存活下來 3.    夢幻團隊的弔詭 恆毅力 4.    勇氣 5.    毅力 6.    適應力 7.    復原力 恆毅力總整理 心智敏銳度 8.    狀態意識 9.    區隔化 10.    任務切換 11.    學習力 心智敏銳度總整理 動力 12.    自我效能 13.    紀律 14.    開放心態 15.    狡猾 16.    自戀 動力總整理 領導力 17.    同理心 18.    無私 19.    真誠 20.    果斷 21.    承擔 領導力總整理 團隊力 22.    正直 23.    盡責 24.    謙遜 25.    幽默 26.    動態層級組織 27.    其他潛質 28.    破解你的潛質調色盤 29.    發揮最佳表現 致謝

羽毛球全方位指南：突破業餘邁向頂尖的增強式訓練 (1版)

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【簡介】 　　★世界羽毛球錦標賽女單冠軍親自示範及指導技術動作。 　　★本書的增強式訓練可以讓你突破業餘邁向頂尖。 　　★1000幅以上真人連拍及賽場示意圖。 　　本書共分七章，分別對羽毛球運動的基礎知識、熱身方法、基礎的握拍方法及訓練方法、步法、單打的賽制和技戰術、雙打的賽制和技戰術、高手進階內容進行了詳細的介紹。 　　書中的技術動作均由世界羽毛球錦標賽女單冠軍親自式範及指導，並且藉助了大量多角度的全彩連拍，從連貫動作、局部細節、球員動作方向和羽毛球運動軌跡等，多個層面進行了展示和詳細解說。【目錄】 第一章    初識羽毛球運動 1.    專用手勢及術語       裁判員手勢及術語       發球裁判員手勢及術語 司線員手勢及術語 2.    比賽制度 計分方法 場區規則 發球和重發球 比賽連續性 3.    場地介紹 4.    器材介紹   球網與球柱 羽毛球 ●羽毛 ●球頭 ●整體結構 ●羽毛球的選擇 球拍       ●整體結構 ●球線的種類   ●球拍的種類 ●球拍的選擇 5.    裝備介紹       服裝       羽毛球鞋       羽毛球襪         第二章    熱身運動 1.    頭部運動       前後拉伸     左右拉伸 旋轉繞頸 2.    膝關節運動 雙臂繞環 振臂運動 肩部繞環 3.    手臂運動     拉伸一 拉伸二 4.    腰部運動 腰部拉伸 體轉運動 體側運動 腰部繞環 5.    肩關節運動 上下蹲起 旋轉繞膝 6.    腿部運動 側壓腿 正壓腿      雙腿拉伸      7.    手腕、腳踝運動 手腕和右側腳踝     手腕和左側腳踝       第三章    基本握拍方法及訓練方法 1.    握拍 握拍姿勢及訓練 ●正手握拍法 ●反手握拍法 握拍發力技巧 ●活握死摳 ●動作連貫，擊球俐落 ●身位配合握拍 ●急追輕擋 ●後場高遠球 ●後場擊球手腕前壓 ●前場搓小球 ●前場手臂快抬 ●長臂揮拍，短抖擊球         ●中場平舉 2.    發球 發球的分類及手腕動作 ●發球的分類 ●手腕動作 常用發球技術與訓練 ●正手發網前球 ●反手發網前球 ●正手發高遠球 ●反手發高遠球 ●正手發平快球 ●反手發平快球 ●正手發平高球 ●反手發平高球 常見的發球違例 ●發球過手 ●兩次動作 ●發球不過網 ●發球過腰 發球實用戰術 ●反手發球 ●發追身球 ●控制發球節奏，有快有慢 ●發後場球 ●連續快速發球 ●發反手位球 ●發貼近中線平高球 3.    擊球 前場擊球技術及訓練 ●放網前球：正手放網前球 ●放網前球：反手放網前球 ●撲球：正手撲球   ●撲球：反手撲球 ●搓球：正手搓球 ●搓球：反手搓球   ●勾球：正手勾球 ●勾球：反手勾球 ●推球：正手推球 ●推球：反手推球 ●挑球：正手挑球 ●挑球：反手挑球     中場擊球技術     ●擋網前球：正手擋直線網前球 ●擋網前球：正手擋斜線網前球 ●擋網前球：反手擋直線網前球   ●擋網前球：反手擋斜 直線網前球 ●抽球：正手抽球 ●抽球：反手抽球 後場擊球技術      ●高遠球：正手擊直線（斜線）高遠球   ●高遠球：反手擊直線（斜線）高遠球 ●高遠球：正手頭頂高遠球   ●吊球：正手吊球(正手吊直線、斜線) ●吊球：反手吊球：(反手吊直線、斜線) ●吊球：劈吊 ●殺球：正手殺球(正手殺直線、正手殺斜線) ●殺球：正手劈殺(正手劈殺直線、正手劈殺斜線) 擊球點知識       ●擊球點靠前 ●擊球點靠後 ●擊球點靠左 ●擊球點靠右 ●高位擊球點   ●低位擊球點   常見的擊球犯規           ●觸網 ●過網擊球 ●死球 ●出界   第四章    羽毛球步法 1.    基本步法 墊步 ●向前墊步 ●向後墊步 交叉步 ●向前交叉步 ●向後交叉步 並步 ●左右並步   ●向後並步   蹬跨步   基本步法組合：米字步 ●向右移位 ●向左移位 ●左前移位 ●右前移位 ●右後移位 ●左後移位 2.    上網步法 正手上網步法 ●正手蹬跨步上網法 ●正手交叉步上網 ●正手交叉步加跨步上網法反手上網步法 ●反手蹬跨步上網法 ●反手交叉步上網 ●反手交叉步加跨步上網法 3.    兩側移動步法     正手兩側移動步法 ●正手蹬跨步接殺球 ●正手墊步加跨步接殺球   4.    後退步法 正手後退步法 ●正手一步後退步法 ●正手兩步後退法 ●正手三步後退步法 頭頂後退步法 ●頭頂正手一步後退步法 ●頭頂正手兩步後退步法       第五章    羽毛球單打     1.    單打賽制 羽毛球單打比賽規則 2.    單打接發球 ●接發球的姿勢 ●單打接發球時的站位 ●單打接發網前球 ●單打接發後場球 3.    單打戰術 戰術詳解      ●右發球區發底線球 ●左發球區發底線球   ●殺邊線 ●拉斜線 ●發球強攻 ●控制後場，突擊前場 ●控制網前，突擊後場 ●打四方球   ●逼反戰術 ●打重複球 ●後場過渡反攻 ●變化球路過渡反攻      第六章 羽毛球雙打 1.    雙打賽制 羽毛球雙打比賽規則 2.    雙打站位與跑位 雙打站位 ●前後站位 ●左右站位 ●搶攻站位 ●特殊站位 雙打跑位 ●情況一   ●情況二 ●雙打跑位常用原則 3.    雙打接發球 雙打接發球 ●雙打接發網前球 ●雙打接發後場球   雙打發發網前球戰術 ●撲球 ●搓放網前球 ●勾對角 雙打接發後場球戰術 ●殺追身球 ●回擊平高球 ●回擊高遠球 雙打造成對方被動局面的接發球戰術 ●擋網前兩角 ●直線推後場兩角 4.    雙打進攻戰術 ●攻人戰術 ●攻中路戰術 ●拉後場球進行反擊戰術 ●前場封壓進攻戰術 5.    雙打防守戰術 ●調整站位 ●直線後退 ●防守球路1 ●防守球路2   ●防守球路3 ●防守球路4 6.    雙打常見配合失誤 ●接中路球   ●進攻轉防守時前場跑位失誤 ●後場跑位失誤 ●前場搭檔搶中場球 ●後場搭檔搶前場球 ●發後場球後，發球者站位錯誤 ●發前場球後，發球者站位錯誤混雙戰術 ●男球員後場進攻，女球員前場封網 ●女球員發網前小球 ●男球員發球時的隊員站位 ●被迫防守 ●男球員處理網前球時   ●女球員不起高球 第七章 高手進階篇 1.    戰略進階 原則性進攻戰術談 ●多打重複球進攻 ●兩側勾球 ●慢吊快吊(臂吊)相結合 ●長殺和短殺(點殺、臂殺)相結合   ●長殺和短殺(點殺、臂殺)相結合 ●重殺與輕殺相結合 2.    培養球場好習慣 培養好習慣，避免壞習慣 ●培養好習慣   ●避免壞習慣