jingque的击球数据：包括击球角度、速度、力度等。

实时的动作捕捉与分析：通过视频或图像捕捉用户的击球动作，进行实时分析和指导。

个性化的训练建议：根据用户的数据提供个性化的技术改进方案。

社区互动：用户可以分享经验、挑战任务、参与竞赛等。

用户管理：注册、登录、个人信息管理。

技能评估：通过测试或用户自填信息，评估用户的台球技能水平。

视频教学库：集成丰富的台球教学视频，涵盖基础姿势、击球技巧、战术策略等内容。

实时动作分析：利用摄像头捕捉学员击球动作，通过AI算法进行姿态识别与错误诊断。

个性化训练计划：智能生成个性化训练课程与进度跟踪。

在线互动指导：支持教练与学员之间的视频通话、文字聊天，实现远程实时指导。

数据分析与反馈：记录并分析学员的训练数据，提供量化反馈。

社区交流平台：建立学员社群，分享经验、挑战任务、参与竞赛，增强学习动力。

前端：React 和 Vue.js，用于构建响应式用户界面。

后端：Spring Boot 和 Node.js，用于处理业务逻辑和数据库交互。

数据库：MySQL 和 MongoDB，用于存储用户信息、教学视频、训练数据等。

数据分析：TensorFlow 和 PyTorch，用于机器学习模型的训练和姿态识别。

实时通信：WebSocket 和 Socket.IO，用于实现教练与学员之间的实时音视频通话与消息传输。

数据展示区：实时显示击球的角度、速度、力度等信息。

视频回放区：用户可以观看自己的击球动作，系统会标注出需要改进的地方。

提示区：提供具体的改进建议和技术指导。

数据同步问题：高速摄像机之间的时间同步问题导致数据不一致，我们通过程序优化和硬件调整解决了这一问题。

数据准确性问题：初学者和运动员对数据的解读能力不同，我们设置了不同的数据展示模式，以满足不同用户的需求。

用户反馈：通过多轮用户测试，收集反馈并进行持续优化，确保系统的实用性和用户体验。

深入了解用户需求：这是系统设计的前提，只有真正了解用户的需求，才能开发出受欢迎的产品。

技术选型需考虑成本与性能的平衡：选择合适的技术栈既能满足功能需求，又能控制开发成本。

用户测试bukehuoque：通过用户测试可以发现许多实际使用中的问题，为优化产品提供重要依据。

持续迭代和优化：产品的成功不是一蹴而就的，需要不断地进行迭代和优化，以适应市场的变化和用户的需求。