¡Bienvenidos a la Liga Suiza de Baloncesto (SB League)!
En el emocionante mundo del baloncesto suizo, la SB League se ha convertido en un fenómeno imprescindible para los aficionados del deporte. Cada día, nuevos partidos emocionantes son anunciados, trayendo consigo una mezcla de talento local e internacional. Este es el lugar donde el baloncesto suizo brilla, donde cada juego es una historia de habilidad, pasión y competencia feroz. Con actualizaciones diarias y predicciones de apuestas expertas, no te pierdas ningún detalle de esta apasionante liga.
¿Qué es la SB League?
La SB League es la liga profesional de baloncesto más importante de Suiza. Fundada con el objetivo de fomentar el desarrollo del baloncesto en el país, la liga cuenta con equipos que compiten por el título nacional y buscan llevar al baloncesto suizo a nuevos niveles de excelencia. La liga ofrece un escenario perfecto para que los jugadores jóvenes y prometedores muestren su talento y para que los jugadores experimentados continúen demostrando su destreza en la cancha.
Equipos Destacados
- Geneva Lions: Conocidos por su fuerte defensa y juego colectivo, los Geneva Lions han sido una fuerza dominante en la liga.
- Fribourg Olympic: Este equipo es famoso por su intensa energía y su capacidad para sorprender a sus oponentes con jugadas audaces.
- Bern Grizzlies: Los Grizzlies son conocidos por su sólida defensa y su enfoque estratégico en cada partido.
- Zürich Lions: Con una mezcla de talento joven e internacional, los Zürich Lions son un equipo a seguir en cada temporada.
Partidos Recientes
Cada día se anuncian nuevos partidos que prometen emociones fuertes. Aquí tienes un resumen de los últimos encuentros:
Sábado
- Geneva Lions vs Fribourg Olympic: Un clásico enfrentamiento donde ambos equipos buscaron imponer su estilo de juego. El partido terminó con una victoria ajustada para los Geneva Lions.
- Bern Grizzlies vs Zürich Lions: Un duelo equilibrado que mantuvo a los espectadores al borde de sus asientos hasta el último cuarto. Los Zürich Lions lograron llevarse la victoria gracias a un último cuarto espectacular.
Domingo
- Fribourg Olympic vs Bern Grizzlies: Un partido intenso donde las defensas brillaron, pero fue Fribourg quien logró salir adelante con un juego ofensivo impecable.
- Zürich Lions vs Geneva Lions: En un encuentro lleno de tensión, los Geneva Lions demostraron por qué son considerados uno de los mejores equipos de la liga, ganando con autoridad.
Predicciones de Apuestas Expertas
Para aquellos interesados en las apuestas deportivas, aquí te ofrecemos algunas predicciones expertas basadas en análisis detallados y estadísticas recientes:
Predicción: Geneva Lions vs Zürich Lions
Los Geneva Lions han mostrado un rendimiento excepcional esta temporada. Su defensa es sólida y tienen jugadores clave que pueden cambiar el rumbo del partido en cualquier momento. Se espera que ganen este encuentro con una ventaja significativa.
Predicción: Fribourg Olympic vs Bern Grizzlies
Fribourg Olympic ha tenido un inicio de temporada prometedor, mientras que los Bern Grizzlies han estado trabajando duro para mejorar su juego ofensivo. Se anticipa un partido cerrado, pero Fribourg tiene una ligera ventaja debido a su mejor rendimiento reciente.
Análisis Táctico
Cada equipo en la SB League tiene su propia identidad táctica. A continuación, analizamos algunas de las estrategias más destacadas:
Tácticas Defensivas
- Bern Grizzlies: Conocidos por su defensa zonal, los Grizzlies utilizan esta táctica para desorganizar el ataque rival y crear oportunidades de contraataque.
- Fribourg Olympic: Prefieren una defensa presionante que busca forzar errores del oponente y recuperar rápidamente la posesión del balón.
Tácticas Ofensivas
- Geneva Lions: Su juego ofensivo se basa en la movilidad sin balón y el pase rápido, lo que les permite crear espacios y anotar desde diferentes posiciones.
- Zürich Lions: Utilizan un ataque balanceado con énfasis en el tiro exterior, aprovechando las habilidades de sus jugadores internacionales para abrir el campo.
Historial Reciente
A continuación, te presentamos un resumen del historial reciente de algunos equipos clave en la liga:
| Equipo |
Juegos Jugados |
Ganados |
Pérdidos |
Puntos Anotados |
Puntos Permitidos |
| Geneva Lions |
10 |
8 |
2 |
850 |
780 |
| Fribourg Olympic |
10 |
7 |
3 |
820 |
790 |
| Bern Grizzlies |
10 |
6 |
4 |
800 |
810 |
JiaJiannan/nn_mnist<|file_sep|>/src/nn_mnist.py
import numpy as np
import tensorflow as tf
import time
import argparse
from utils import load_mnist
# 隐藏层个数
HIDDEN_LAYER_NUM = [784,1000]
# 训练数据集大小
TRAIN_SIZE = [60000]
# 验证数据集大小
VALIDATION_SIZE = [10000]
# 测试数据集大小
TEST_SIZE = [10000]
# 每次训练使用的样本数
BATCH_SIZE = [100]
def sigmoid(x):
return np.exp(x) / (1 + np.exp(x))
def sigmoid_prime(x):
return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))
class NN(object):
def __init__(self):
self.hidden_layer_num = len(HIDDEN_LAYER_NUM)
self.x = tf.placeholder(tf.float32,[None,HIDDEN_LAYER_NUM[0]])
self.y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
self.Ws = []
self.Bs = []
self.Ys = []
for i in range(self.hidden_layer_num+1):
if i == self.hidden_layer_num:
self.Ws.append(tf.Variable(tf.truncated_normal([HIDDEN_LAYER_NUM[i-1],10],stddev=0.1)))
self.Bs.append(tf.Variable(tf.zeros([10])))
else:
self.Ws.append(tf.Variable(tf.truncated_normal([HIDDEN_LAYER_NUM[i-1],HIDDEN_LAYER_NUM[i]],stddev=0.1)))
self.Bs.append(tf.Variable(tf.zeros([HIDDEN_LAYER_NUM[i]])))
for i in range(self.hidden_layer_num+1):
if i == self.hidden_layer_num:
self.Ys.append(tf.nn.softmax(tf.matmul(self.Ys[i-1],self.Ws[i]) + self.Bs[i]))
else:
self.Ys.append(tf.nn.sigmoid(tf.matmul(self.x if i ==0 else self.Ys[i-1],self.Ws[i]) + self.Bs[i]))
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(self.y_*tf.log(self.Ys[self.hidden_layer_num]),reduction_indices=[1]))
self.train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(self.Ys[self.hidden_layer_num],1),tf.argmax(self.y_,1))
self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
def train(self,X_train,Y_train,X_validation,Y_validation):
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print('start training...')
for i in range(30001):
batch_X,batch_Y = X_train[i*BATCH_SIZE[0]:(i+1)*BATCH_SIZE[0]],Y_train[i*BATCH_SIZE[0]:(i+1)*BATCH_SIZE[0]]
sess.run(self.train_step,{self.x:batch_X,self.y_:batch_Y})
if i %1000 ==0:
cost = sess.run(cross_entropy,{self.x:X_train,self.y_:Y_train})
print('step:%d,cost:%f' % (i,cost))
print('training finished!')
print('validation accuracy:%f' % sess.run(self.accuracy,{self.x:X_validation,self.y_:Y_validation}))
print('test accuracy:%f' % sess.run(self.accuracy,{self.x:X_test,self.y_:Y_test}))
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--hidden_layer_num',type=int,default=HIDDEN_LAYER_NUM)
parser.add_argument('--train_size',type=int,default=TRAIN_SIZE)
parser.add_argument('--validation_size',type=int,default=VALIDATION_SIZE)
parser.add_argument('--test_size',type=int,default=TEST_SIZE)
parser.add_argument('--batch_size',type=int,default=BATCH_SIZE)
args = parser.parse_args()
HIDDEN_LAYER_NUM = args.hidden_layer_num
TRAIN_SIZE = args.train_size
VALIDATION_SIZE = args.validation_size
TEST_SIZE = args.test_size
BATCH_SIZE = args.batch_size
X_train,Y_train,X_validation,Y_validation,X_test,Y_test = load_mnist(TRAIN_SIZE[0],VALIDATION_SIZE[0],TEST_SIZE[0])
nn = NN()
tic = time.time()
nn.train(X_train,Y_train,X_validation,Y_validation)
toc = time.time()
print('training time:%f' % (toc-tic))<|file_sep|># nn_mnist
使用tensorflow和numpy实现多层神经网络识别mnist手写数字
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
import os
import struct
import numpy as np
def load_mnist(train_size=60000,validation_size=10000,test_size=10000):
X_train,Y_train,X_validation,Y_validation,X_test,Y_test = None,None,None,None,None,None
base_dir=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
f_name='train-images.idx3-ubyte'
f_path=os.path.join(base_dir,f_name)
with open(f_path,'rb') as f:
magic,num,_,_=struct.unpack('>IIII',f.read(16))
assert magic==2051,'magic number error'
img_rows,img_cols=struct.unpack('>II',f.read(8))
assert img_rows==img_cols==28,'image size error'
img_data=np.fromfile(f,dtype=np.uint8).reshape(num,img_rows,img_cols)
X_train=img_data[:train_size]/255.
f_name='train-labels.idx1-ubyte'
f_path=os.path.join(base_dir,f_name)
with open(f_path,'rb') as f:
magic,num=struct.unpack('>II',f.read(8))
assert magic==2049,'magic number error'
label_data=np.fromfile(f,dtype=np.uint8).reshape(num)
Y_train=np.eye(10)[label_data[:train_size]]
X_validation=img_data[train_size:train_size+validation_size]/255.
Y_validation=np.eye(10)[label_data[train_size:train_size+validation_size]]
f_name='t10k-images.idx3-ubyte'
f_path=os.path.join(base_dir,f_name)
with open(f_path,'rb') as f:
magic,num,_,_=struct.unpack('>IIII',f.read(16))
assert magic==2051,'magic number error'
img_rows,img_cols=struct.unpack('>II',f.read(8))
assert img_rows==img_cols==28,'image size error'
img_data=np.fromfile(f,dtype=np.uint8).reshape(num,img_rows,img_cols)
X_test=img_data[:test_size]/255.
f_name='t10k-labels.idx1-ubyte'
f_path=os.path.join(base_dir,f_name)
with open(f_path,'rb') as f:
magic,num=struct.unpack('>II',f.read(8))
assert magic==2049,'magic number error'
label_data=np.fromfile(f,dtype=np.uint8).reshape(num)
Y_test=np.eye(10)[label_data[:test_size]]
return X_train,Y_train,X_validation,Y_validation,X_test,Y_test<|repo_name|>JiaJiannan/nn_mnist<|file_sep|>/src/nn_mnist_numpy.py
import numpy as np
import time
from utils import load_mnist
# 隐藏层个数
HIDDEN_LAYER_NUM = [784,1000]
# 训练数据集大小
TRAIN_SIZE = [60000]
# 验证数据集大小
VALIDATION_SIZE = [10000]
# 测试数据集大小
TEST_SIZE = [10000]
# 每次训练使用的样本数
BATCH_SIZE = [100]
def sigmoid(x):
return np.exp(x) / (1 + np.exp(x))
def sigmoid_prime(x):
return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))
class NN(object):
def __init__(self):
self.hidden_layer_num = len(HIDDEN_LAYER_NUM)
def forward_propagation(self,x,W,B):
for i in range(len(W)):
x=sigmoid(np.dot(x,W[i])+B[i])
return x
def backward_propagation(self,x,y,W,B,Y):
delta_L=[None]*(self.hidden_layer_num+1)
dW=[None]*(self.hidden_layer_num+1)
dB=[None]*(self.hidden_layer_num+1)
def train(self,X_train,Y_train,X_validation,Y_validation):
if __name__ == '__main__':
X_train,Y_train,X_validation,Y_validation,X_test,Y_test = load_mnist(TRAIN_SIZE[0],VALIDATION_SIZE[0],TEST_SIZE[0])
tic=time.time()
toc=time.time()
print('training time:%f' % (toc-tic))<|repo_name|>kristinaelj/CS370FinalProject<|file_sep|>/src/Model/Dataset.java
package Model;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class Dataset {
private String name;
private List dataset;
private List trainingSet;
private List testingSet;
private Map trainingToTestingMap;
public Dataset(String name){
// name is the name of the file to be read.
// Example: "databreast-cancer-wisconsin.data"
// You should have the file in your project folder.
// dataset is the entire dataset with all instances.
// It is a list of String[] where each String[] represents one instance.
// Each instance has all attributes plus the label.
// trainingSet is a subset of the entire dataset with instances to be used for training.
// It is also a list of String[] where each String[] represents one instance.
// Each instance has all attributes plus the label.
// testingSet is a subset of the entire dataset with instances to be used for testing.
// It is also a list of String[] where each String[] represents one instance.
// Each instance has all attributes plus the label.
// trainingToTestingMap maps each training instance to its corresponding testing instance.
// This map can be used to calculate accuracy by comparing labels of instances with same ID.
// The constructor should do the following:
// - read the dataset from the file
// - split it into training and testing sets using leave-one-out cross validation method
// - populate dataset variable with all instances from the file
// - populate trainingSet and testingSet variables with their respective instances
// - populate trainingToTestingMap variable with appropriate mapping