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《楼梯缆》有三种下方式：﹝或者还有更多种，本人只运用过这两种﹞

《一》盈退輸进打法：

即盈一个基码下次投乃是用一个基码，如輸了下次投升为二个基码，再輸、升为三个基码，如这口盈下次降为二个基码下，如輸了再升为四个基码下，方法如上落楼梯阶级，盈退一级輸升一级。
点评：
此方法优点：是在、盈盈輸輸、輸輸盈盈中图利，亦不怕先亏后胜〔如：－1－2－3－4－5＋6＋55＋4＋3＋2＝＋5〕，缺点是先赢后输﹝如：＋1＋1＋1＋1＋1－1－2－3－4－5＝－10﹞。

《二》胜进亏退打法：

即第一口下1个基码，胜升级到2个基码下第二口，如亏第二口同样用回1个下，如此类推，每胜一口升一级直升到自己所订目标止，未到目标前每负一口退一级直至退到1，这方法跟《一》胜退负进打法刚好相反，胜升一级负退一级。
此方法优点：负永远是1，但在连续胜时，胜利基码上升很快、收工亦快。在连续负时不会大出血，心理压力亦不会很大。
此方法缺点：是在连续的、胜胜负负、负负胜胜中不但无法实现目标，还会出现负数，易令人情绪产生焦急，
按原订本子办事或乱投，大部份人都是这样清袋离场。切记！切记！

点评：

此方法优点：先輸后胜我盈，先盈后輸我亦胜，在连续的、盈盈輸輸、輸輸盈盈中、我同样盈，所设目标吾高很快收工。
此方法缺点：在高位处吾上吾落，会出现负数，易令人情绪产生焦急，曾加了投者的心理压力，同样会令人容易犯错。
这是本人对《楼梯缆》运用的一点心德。
人工智能自动分类垃圾的应用原理：
　　

1、“垃圾”图像数据准备

　　
为了实现一个理想的垃圾自动分类器，需要有一个已经分好类别的“垃圾”图像数据集作为训练的基础。然而当前并没有这样一个可以直接使用的数据集，所以我们首先自己动手收集海量的“垃圾”图像并为每张图像标注上相应的类别。数据集的收集一直是一件耗时耗力的工作，为了快速便捷地完成“垃圾”图像数据集的收集，我们依据官方发布的垃圾分类指南上每一类所包含的垃圾名称，通过在百度图片上爬取名称对应的图像来实现。
　　
在实际的应用场景中，待分类的样本往往是不可控的，所以一般会增加“其他”这个类别用来收留各种异常样本。在垃圾分类中，除可回收物、有害垃圾和湿垃圾外都属于干垃圾，所以干垃圾已经扮演了“其他”的角色。我们的“垃圾”图像数据集最终分为可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾四个类别。
　　

2、垃圾自动分类器

　　
垃圾自动分类本质上是一个图像分类问题，当前基于深度卷积神经网络的图像分类算法发展很快，各种方法层出不穷。在深度学习出现之前，可变形部件模型（DPM）一直是流行的目标检测方法。深度学习出现后，以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN为代表的两阶段算法和以YOLOv1-3、SSD、RetinaNet为代表的单阶段算法成为主流。前者是先由算法生成一系列待检测目标的候选框，再通过卷积神经网络进行候选框的分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。
　　
和垃圾分类器一样，一个理想的垃圾检测器，需要大量的“垃圾”标注数据来支撑。但是与分类数据集相比，检测数据集除了标注类别外还要标注图位置坐标，这样的标注工作更为艰巨。在完成垃圾检测的图像数据集后，就可以利用当前主流的深度学习检测算法来实现批量垃圾的分类。

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