（name），以及球员性别（sex）,球员年龄（age）,以及他们的球队名称（team_name）,和登录密码（password），表设计如下：然后往该表中添加模拟数据，如下图：二、架构设计2.1 总体设计首先...综上所述啊，stu包的一个架构图如下：三、详细设计3.1 LoginMin类设计首先一个GUI程序，登录界面是必不可少的，而且登录界面的话，目前的一个设计思路是通过输入球员名字和球员密码，如果匹配上就登录成功进去主页面...然后这里最重要的就是当修改球员信息的时候，我们需要回显球员的一个数据，那么这里用到的方法就是showInfor方法，先根据球员id查询球员信息，然后再分别设置到文本框或者按钮和下拉框里面去。...从而根据球号来进行一个删除，类图如下：3.7 Alter类设计更改球员信息类也是一样，只是当点击修改按钮的时候，需要首先执行showInfor方法，去数据库中查询该球员的一个信息，从而回显到界面中去。...类图如下：3.8 NameQue类设计这里根据球员名查询，不过这里设计的是一个精确查询。
因此，如果球员投篮，球的大小就会增加，在拍摄弓的顶点达到其最大值，然后随着高度下降，球逐渐变小。 6.2 第6项中的10个列表表示球场上的10名球员。在这些列表中，关于球的信息是一样的。...我们用lambda，位映像一个匿名函数，根据传给函数的player_id值而返回正确的player_name和player_jersey。...换句话说，下面的代码所做的是遍历player_id列中的球员ID，然后把每个球员ID传递给那个匿名函数。这个函数返回的是球员的名字以及该球员的球衣号码，并把这些值添加到我们的DataFrame中。...让我们来看看比赛中Harden与其他每一个球员之间的距离。...函数返回一张列表，包含整个比赛中James Harden和其他球员之间的距离。
题目 编写一个 SQL 语句，获取球员 (players) 表中第二高的身高 (height) 表定义: players (球员表) https://www.lintcode.com/problem
周琦作为一名在NBA历练过的球员，表现真的堪忧。 不信看下面这个GIF~ ? 同样的边线发球，愣是砸给队友的脑袋... 那么是周琦的太菜吗，也并不是。 ?...上面是周琦16-17赛季和CBA同位置球员的场均数据对比。 看起来还不错，CBA的佼佼者。 最终在NBA的结局：被裁。 ? 这张图和上面一张图都是来自浙大可视分析小组。...在今年的篮球世界杯也是有所体现的。 在与波兰和委内瑞拉的比赛中第一节都投进了三分球。 这也是身体素质差距的表现，你扛不进去，怎么往内线打。 这里给今年篮球世界杯上的郭艾伦一个好评，硬气。...每年要肯花钱，请请欧洲、非洲的球队来中国打球，而且要打赢中国，不打赢不给钱(防止他们浑水摸鱼来捞钱)。 好了，扯的优点远，来进入今天的正题。 一睹六位在NBA打过球的中国球员，了解了解。...在NBA投球数最多的中国球员，不愧是东方小巨人。 第四位，易建联。 身高2米13，现如今中国男篮的老大哥。 ? 实力也不差，可能正如大家所说的内向，不爱沟通，导致他的NBA之旅走的并不是那么的远。
前言 作为一个看了多年篮球的 NBA球迷，一直在想用 python 和篮球一起来写点什么 加上最近在学习 pyecharts ，所以就有了下面这篇文章： 根据输入的球队和球员名字，自动生成该球员职业生涯数据曲线图...勇士格林 我只挑了两个球员，感兴趣的朋友可以在后台回复 “nba” 获取源码。...x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。...xaxis_index: Optional[Numeric] = None, # 使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。...折线图 程序用法 在输入球队和球员的时候，请使用空格分开 另因为每个人对 NBA 球员的叫法可能会不一样，所以做了一下统一，输入的时候请注意！
用数据分析一下你喜欢的NBA球员, 有多少朋友和我一样喜欢看NBA呢，看了十几年NBA，这爱好一直没有落下. 今天来用数据分析一下NBA球员....背景： 2011年12月27日，尼克斯用一份无保障合同签下林书豪，23场比赛中，他总共只出场55分钟。...2月4号的比赛中，主力球员受伤，豪哥临危受命。至此，林疯狂来袭。 下面分析一下NBA2012赛季~2018赛季林书豪和欧文的一些数据对比。 哪里得到NBA球员数据集呢？...12到18赛季中两人出场次数和时间？ 核心代码： ? 可视化结果： ? ? Analysis： 2017-18赛季书豪受伤病困扰，赛季报销。...欧文得到的手段比书豪确实多的多，也验证了其人球合一的球感与天赋。 两人在NBA的技能点？ 核心代码： ? 可视化结果： ?
当然单纯用得分来衡量一个球员的能力肯定是有失偏颇的，纯属娱乐，不必较真。...球员的薪资数据来自 http://www.espn.com/nba/salaries/_/year/2019，我选取的是2018-2019赛季的数据。...image.png 薪水最高的5位球员分别是 库里、威少、詹姆斯、保罗和格里芬！其中威少，保罗和詹姆斯薪水是一样的。 接下来我们看一下不同位置的薪水是不是有差异。...接下来是球员薪水和场均得分的比值 球员的得分数据来自 https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2019_totals.html nba_points...当然这个值对因为防守能力而拿到高薪的球员不是很友好。
左图：输入；中图：对应的 DensePose-RCNN 结果；右图：人体分割和 UV 参数化。 近期在人类理解上的研究聚焦于对稀疏的关节集合进行定位，例如手腕、手肘等。...对于这些任务，我们需要更复杂的基于表面的图像解释。 DensePose 项目解决了这个问题，并旨在以基于表面的模型来理解图像中的人物。...最终获得的系统速度和准确率加速了和增强现实以及虚拟现实与计算机视觉之间的连接。 早期在这个问题上的研究需要分钟级的计算时间来通过外部系统初始化（例如在人体关节定位中），而且很脆弱。...在这项研究中，我们引入了 DensePose-COCO，这是一个大规模对 COCO 数据集的 5 万个人图像到表面对应关系进行手工标注的真值数据集。...正如在 Detectron 的 Mask-RCNN 系统中，我们使用的也是兴趣区域（RoI）池化然后是全卷积处理。我们用三个输出通道来增强网络，通过训练来输出对人体部分和和 UV 坐标的像素分配。
———献给看着Kobe打球长大的所有人 在2011年的时候，一位球迷为科比设计了一款T恤，样式上并无特别之处，文字上却打动人心，设计者在T恤上写道：“那些现在恨我的人，当我离开的时候，会想念我的。”...作为看着飞侠打球长大的90后，实在感到很悲伤，一代传奇即将落幕！下面笔者，通过科比整个职业生涯的数据来简单分析下飞侠与其他传奇巨星的对比及职业生涯状态的变化！...，拉塞尔效率均值偏低但是最稳定；Kobe大神在22-33岁之间效率值稳定，其它年龄段起伏较大，变化趋势与Jordan类似，看来这两位在NBA历史上的地位排名注定相伴相随！...；随后的三个赛季，由于伤病等的影响，状态明显下滑。...所以，我们根据实际情况，将科比96-97、97-98、13-14、14-15、15-16赛季分类为“低谷”赛季，其它赛季分类为“巨星”赛季。
p=19077 导入 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。...随着训练向量的多次输入，收敛的参数使调整变得越来越小，从而使地图稳定。 该算法赋予SOM的关键特征：数据空间中接近的点在SOM中更接近。因此，SOM可能是表示数据中的空间聚类的好工具。...“计数”类型的SOM根据球员数量创建了一个热图。 # 色带 colors <- function(n, alpha = 1) {rev(heat.colors(n, alpha))} ?...绘图点 您可以使用“映射”类型的SOM将球员绘制为网格上的点。我们与常规SOM进行可视化比较。 ? 每个地图单元格的代表性矢量显示在右侧。左侧是根据其状态与这些代表向量的接近程度绘制的球员图表。...当我们处理更高维度的数据时，SOM的实用性变得更加明显，因此让我们使用扩展的球员统计信息列表来做这个受监督的示例： 我们创建有监督的SOM，并根据球员在球场上的位置对其进行分类。
在多项国际赛事中夺得冠军则是指，TiKick在单智能体控制和多智能体控制上均取得了SOTA性能，并且还是首次实现同时操控十个球员完成整个足球游戏。 这支强大的AI团队是如何训练出来的呢？...而清华大学此次的目标是控制多名球员完成比赛。 他们先从Kaggle在2020年举办的GRF世界锦标赛中，观摩了最终夺得冠军的WeKick团队数万场的自我对弈数据，使用离线强化学习方法从中学习。...直接学习WeKick中的单智能体操作并复制到每个球员身上显然不可取，因为这样大家都只会自顾自地去抢球往球门冲，根本就不会有团队配合。 又没有后场非活跃球员动作的数据，那怎么办？...他们在动作集内添加了第二十个动作：build-in，并赋予所有非活跃球员此标签(比赛中若选用build-in作为球员的动作，球员会根据内置规则采取行动)。...TrueSkill（机器学习中竞技类游戏的排名系统）得分也是第一。 TiKick与内置AI的对战分别达到了94.4%的胜率和场均3分的净胜分。
比如财大气粗皇家马德里，只按最贵的11人来买；阿森纳则在每个位置上都补充排名第4的球员；利物浦就再加个筛选器——球员排名靠前还不行，还得是英吉利户口。 有没有这样的模型系统？现在有了！...△ 同名电影《点球成金》 机器学习搞定球员身价 此前，知名作家迈尔克-路易斯的作品《点球成金》中，曾讲述过棒球运动中使用机器学习的案例：奥克兰运动者队总经理，运用数据模型，成功完成了球队转型。...这个模型中，在欧洲效力的6082名各不相同的球员，会按照球场上的技能被给出“身价”排名，身价最高的球员和身价最低的球员，在该模型计算后一目了然。...在这个计算足球远动员实力的模型中，有55种数据作为标签维度。如果旨在比较球员的“合理薪水”，这个模型会根据具体球员的场上表现，再结合所有球员的表现来估算。...他们通过研究发现，在多数情况下，球员的技能素质和他们的身价是密切相关的。 可能也会存在一些明星球员的例外现象，过高或被低估，但排名是基本靠谱的。
想要判断一个球员在实际比赛中的真实状态，我们不能只看进球、助攻这些数据，还应该关注球员的“场均进球”、“场均助攻”、“场均创造机会”、“场均出场时长”等数据。...这里筛选了五大联赛中进球数排名前15的球员，用柱状图表示，颜色越深进球数越多；此外还有其每场的场均进球，用折线表示 可以看到，因莫比莱和莱万在进球数和场均进球上具有极强的统治力，其他场均超过1球的只有C...罗、姆巴佩和阿圭罗，而梅西以0.9的场均进球数排名第6，时光给他的变化太大了 另外值得关注的是内马尔，似乎在大巴黎找到了自己当初的感觉，场均0.8的进球数足以保证马儿在世界前锋中排名前十的地位 2、哪些球员是助攻王...这里直接用的词云表示球员的场均出场时间，在这里我们还能看到梅西的名字，巴萨最近没人可用，只能辛苦梅西在场上还能跑起来 此外，范迪克、阿什拉夫这些球员的中后场核心，才是球队里最辛苦的人，基本场均出场在90...当然还要其他球员的数据能力图，这里就不贴出来了，不过这些能力图也只是根据最近的数据绘制出的，仅供大家娱乐参考！
所以要用窗口函数，先根据球队分组，再按得分时间排序。 例如，下图按球队分组后，再按照得分时间降序排序后，我们可以看出，A队中的A1球员，B队中的B3球员，其姓名均连续出现3次。...得分时间) as 排名 4 from 分数表; 查询结果： image.png 上述结果中，我们能用肉眼看出A1连续出现3次，但是如何用SQL语句得出所有连续出现3次的球员姓名呢？...from 分数表; 根据前面的分析，我们要得到球员姓名向上1行，和向上2行的值，也就是： lead(球员姓名,1) lead(球员姓名,2) image.png 对应SQL如下： 1 select...但是需要注意，根据我们之前讲过的SQL运行顺序，不能直接在上述步骤后加入where子句。因为根据SQL的运行顺序，会先运行from和where子句，再运行select子句。...姓名1 and a.球员姓名 = a.姓名2); 查询结果： image.png 本案例中也可以用下窗口函数lag，也可以得到一样的结果，原理类似，你可以自己画个图实践完可以发我分享你的学习成果。
央视名嘴白岩松调侃 “俄罗斯世界杯，中国除了足球队没去，其他的都去了”，这届世界杯，中国球迷购买球票的数量在所有国家中排名第 9，可见球迷对世界杯的热情。...这样，网络就能从没见过的 2D 图像中预估球员的深度图（ depth maps）。当被展示没见过的视频时，系统能准确地预测每个球员的深度图，并将其与颜色素材结合，以3D 的方式重建每个球员。...通过在视频游戏数据上训练好的深度网络，我们在游戏环境中重建了每个球员的深度图，这样就可以在 3D 查看器或 AR 设备上呈现出来。 然后，球员们被放在一个虚拟的足球场上。...研究团队表示：“FIFA 与大多数游戏类似，在游戏过程中使用延迟渲染。通过访问 GPU 调用，可以捕获每帧的深度和颜色缓冲区。一旦特定的帧被捕获了深度和颜色，就可以提取出球员。”...为了验证这个系统，研究团队用 YouTube 上找到的 10 个高分辨率的职业足球比赛视频测试他们的方法。值得注意的是，该系统只在合成视频素材上进行训练。但是，在真实的场景中，系统也有非常好的结果。
来自多特蒙德工业大学、慕尼黑工业大学、卢森堡大学等高校的联合研究团队，结合多个表示球队实力的统计模型与球队结构（市场价值或欧冠球员数量）和原籍国社会经济因素（人口或国内生产总值）等信息，基于条件推理随机森林学习器进行了预测...预测结果显示，巴西队有 23.5% 的概率进入决赛，夺冠概率为 15%，排名第一；阿根廷的紧随其后，夺冠概率为 11.2%；而夺冠热门前三球队中并没有法国和英格兰，荷兰以 9.7% 的概率排名第三；德国...、法国分别排名第四、五。...图｜每个可能的对抗球队组合，一支球队在淘汰赛中击败另一支球队的概率（绿色和紫色分别表示概率高于和低于 50%）。 当然，比赛结果远未预先确定——因为某些顶级球队的获胜概率相对较低。...而在冬季的几个月中，欧洲和南美洲的所有主要足球联赛都不得不中断之前的安排来适应比赛，这使得各个国家队备战的时间更少，球员在世界杯前后的恢复时间也更少，再加上极端的气候条件，就增加了球员受伤的风险，” Zeileis
为了满足这种尚未开发的需求，团队开发了一个复杂且高度定制的解决方案，该解决方案将根据每场比赛的逐球脚本生成一个 3D 序列，将球员和球的每一个移动转化为高保真度的数字副本。...对于 JSON 中缺失的任何数据，团队会回到 mp4 文件中进行插值，例如根据球员奔跑的方向确定他们的朝向，或者根据球在视频的不同帧之间的位置确定球的速度。...挑战在于重现未被摄影捕捉到的瞬间，当摄像机聚焦在其他地方时。为此，团队不得不依靠被捕捉到的球员的行为，并将其余球员的行为与之匹配。...将它们与球队的队服匹配是一个简单的任务，因为这些可以动态生成，静态序列可以随时创建。团队可以在其中进行切换，并根据需要进行清理。...用户输入与互动 除此之外，团队还创建了一个工具，可以根据制作人的要求实时编辑动画。 为此，他们需要操作数据并在 Unreal 时间轴上移动球员，以实现期望的结果。
全体球员可视化 球员得分排名 ?...阿联确实宝刀不老，还记得最后的生死战，如果没有阿联，比赛可能早花了。 再次印证本届美国男篮无大牌，没有绝对的进攻核心，可能是他们兵败中国的最大原因了。 球员篮板排名 ?...有意思了，罗建儿竟然又是第一，要是按照国内排高校的标准，这妥妥的是双一流！ 球员得分篮板排名 ? 罗建儿是本届世界杯唯一的一个能拿到得分篮板两双的球员，且是20+10，能力还是毋庸置疑的！...我分别选取了得分、篮板、助攻、抢断、封盖、犯规和失误为考察点，分别画出了各自的能力雷达图 ? 三个外线，两个内线，各自都以不同的能力，影响着比赛，帮助着团队。...没想到，投篮命中率最高的竟然是一名外线球员，也许这样和当今篮球的发展相关，大个往外跑，小个向里冲！ 最佳五人组，每个人的命中率都在40%以上，怎一个稳字了得。 球员正负值对比 ?
△ 图片引自新浪体育 此战之后，詹姆斯职业生涯季后赛30+得分来到了100次，排名NBA历史第二位，仅次于迈克尔-乔丹的109次。 ? 这可是詹皇的第15个赛季了。...再把这些持球片段按秒切开，每一秒防守方都要考虑什么时候包夹、留哪个空位风险最低、以及根据场上局势迅速预判包夹的收益有多大。 然后用一个简单的分类器系统，判断上述切分好的片段中是否存在包夹行为。...根据包夹后的得分（or 失分）情况，可分成6类：得/失2分，得/失3分，犯规，失误。 ?...除了最强防守队，NBNet分析完一圈骑士的数据后，还给了个的夹防建议： ? 最不该包夹的人就素詹皇 (捂住脸.gif)。 上图里的蓝柱，指的是实际比赛中某球员被包夹的比例，而橙柱是模型建议的比例。...这可是詹皇回归骑士第4年来获得最差的常规赛排名。 防守端无太多层次，进攻端又严重依赖詹皇。骑士能在季后赛走多远，还真不好说。 ?
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