巴拉克获得过那些荣誉?
巴拉克在他的职业生涯中获得了10次德甲冠军，分别是：9798赛季代表凯泽斯劳滕；0200405和0506赛季代表拜仁慕尼黑。 他赢得了3次德国足协杯冠军，分别是：0200405和0506赛季代表拜仁慕尼黑。 巴拉克还获得了一次德国联赛杯冠军，是在2004年代表拜仁慕尼黑。
在职业生涯中，德国足球运动员巴拉克取得了众多荣誉。他在1998年、2003年、2005年以及2006年帮助球队赢得德国甲组足球联赛冠军。2002年，他率领队伍征战世界杯，并荣获亚军。四年后的2006年，他又帮助球队夺得世界杯季军。巴拉克在国际赛场上表现出色，2002年还获得了欧洲联赛冠军杯亚军。
在国际俱乐部赛事中，他在2002年和2008年两次获得了欧冠亚军，2008年还帮助球队在欧洲杯上取得了亚军的成绩。在2009-2010赛季，巴拉克带领球队夺得了英超冠军，这是他在俱乐部层面取得的最高荣誉。他的职业生涯中，无论是国家队还是俱乐部，都取得了许多令人瞩目的成就。
巴拉克一共获得了13个冠军。巴拉克，这位德国足球的传奇人物，在他的职业生涯中赢得了令人瞩目的荣誉。他不仅在俱乐部层面上获得了多个冠军，还在国家队层面上有所建树。巴拉克的冠军荣誉是他足球生涯的重要组成部分，也是他卓越才华和领导力的体现。在俱乐部层面，巴拉克的成就堪称辉煌。
德甲冠军：在凯泽斯劳滕和拜仁慕尼黑期间，巴拉克帮助球队赢得了德甲联赛的冠军。德国杯冠军：作为拜仁慕尼黑的核心球员，巴拉克也帮助球队赢得了德国杯的冠军。欧冠冠军：在拜仁慕尼黑，巴拉克更是帮助球队夺得了欧洲冠军联赛的冠军，这是俱乐部层面的最高荣誉。
巴拉克在其职业生涯中获得了11个冠军头衔。包括这届欧洲杯，他已经积累了13个亚军荣誉。他曾在德甲联赛中四次夺冠：1998年（凯泽斯劳滕）、2003年、2005年和2006年（拜仁慕尼黑）。此外，他在德国杯中三次夺冠：2003年、2005年和2006年（拜仁慕尼黑）。
cm0304球员不喜爱俱乐部怎么办
1、我认为不必强求，因为喜爱俱乐部的作用限于1身价更高2续约时更容易3不容易想转会更不容易真转会（也就是说但你想买一个喜爱你俱乐部的球员时这球员可能很不愿意走，我在拜仁时想卖萨利哈米季奇，但不管怎么处罚，他都不愿意接受一些二流俱乐部的出价，结果好好的买卖只能流产），所以也就是也没有太多实质性作用，看起来好看而已。希望对你有帮助。
2、除了这些例子之外，cm0304中还有许多其他优秀的球员，如姆巴佩、德布劳内等。这些球员在不同的球队和战术体系中都展现出了出色的表现，成为了球迷们喜爱的对象。综上所述，cm0304中的最佳球员评选是一个主观的问题，因为每个球迷和玩家都有自己的喜好和评价标准。
3、总的来说，杰拉德在CM0304中的中文名是杰拉德，他所在的球队是利物浦足球俱乐部。作为英格兰足球的代表人物之一，他在利物浦队取得了辉煌的成就，并成为了该队的传奇球员。他的全面技术和出色领导才能，使得他成为了英格兰足球历史上最伟大的球员之一。
4、在cm0304这款足球经理游戏中，玩家可以扮演足球俱乐部的经理，通过引援、训练、比赛等方式来打造自己的强队。杰拉德作为一位顶级中场球员，自然是很多玩家梦寐以求的引援目标。在游戏中，他的高能力值和潜力使得他成为球队中的核心球员，能够为球队贡献出色的表现和成绩。
5、拒绝所有租借请求Reject all loan offers - 玩家可以拒绝不同俱乐部对于本队某位球员的全部租借申请，而不需要一个个地拒绝。 球衣号码退役Retired squad numbers - 任何一个现实中已经退役的号码在游戏里面也将自动退役。玩家也可以选择让某个长期为俱乐部效力的球员的号码退役。
关于CM0304的问题
在不用修改器的情况下没有办法，只有等他在西班牙住上几年（具体几年因为没玩过西甲不是很清楚，最多应该也就4年吧）领到第二国籍了。应聘国家队主教练需要你的国际声望要高，多拿些分量重的冠军。
米切尔费里，意大利人，开档21岁在巴勒莫，开档不是很强，但是几年后一看简直下一跳的类型。平均赛季抢断8次以上。开档身价500k能暴涨到12M。后场全能型的人才。乌依法鲁西捷克人，开档26岁算外援在佛洛伦萨，一年后捷克加入欧盟就不算外援了，身价6M你就可以用6M这个价买来。
首先，打开cm的文件夹，进入data中的training目录，使用写字板打开penalties文件（或其他训练方法的选项，我选择了penalties）。
需要注意的问题：关于BT442的边路球员性质问题。即ML、MR用的球员的技术特点问题。需要注意的是电脑一般也从边路进攻，前面为什么说ML、MR是进攻的起点呢？因为电脑偏重于从边路进攻，而我方的进攻就是通过ML、MR在边路断球而发起的。说到这里基本上边路球员的类型就确定了：应该是防守型的队员。
CM0304中的训练问题可以通过以下方式来解决：明确问题内容和背景：分析训练数据：检查数据的完整性、质量和分布。选择合适的模型：根据问题的性质和数据特点，选择适合的模型。针对具体问题采取解决方法：数据不平衡：采用重采样、过采样或欠采样等方法平衡数据分布。
