本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102785018 简介：为什么要⽤全⽂搜索引擎，⽽不⽤mysql做全⽂搜索呢...那为什么还要全⽂搜索引擎呢？我们从⼏个⻆度来说 数据类型 全⽂索引搜索很好的⽀持⾮结构化数据的搜索，可以更好地快速搜索⼤量存在的任何单词⾮结构化⽂本。...对于这些⾮结构化的数据⽂本，关系型数据库搜索不是能很好的⽀持。...搜索性能 如果使⽤mysql做搜索，⽐如有个player表，这个表有user_name这个字段，我们要查找出user_name以james开头的球员，和含有James的球员。我们⼀般怎么做？...即使建⽴了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 适合全⽂索引引擎的场景 搜索的数据对象是⼤量的⾮结构化的⽂本数据。
我之所以写这篇文章是想分享一下我做了这个改变之后的感受。 ? 为什么下这个决定 你可能会问，为什么我会决定从Web开发转向移动开发。...但是，新的移动设备来了，如智能手表，它们是开发人员崭新的机遇。这是一个学习如何为移动设备创建应用程序的很好契机。...在这个领域中，异步编程是强制性的，因为如果一切都运行在用户界面（UI）线程上的话，应用程序会停止。我一直都想提高自己在这方面的技能，而且也被我找到了一个实现这个目标的好方法。...即使我已经用过（在WPF和Windows Phone中），但并不是在同一水平，我仍然有很多东西需要学习。...如果我想成为一个专业的移动开发人员，那么我依然需要继续学习，继续完成我的旅程，学习我缺乏的技能，产出符合客户期望的价值。即使我的工作时不时地让我苦不堪言，但是我不后悔，因为这是一个非常棒的学习机会。
Google表格可轻松可视化我们的线性回归 即使你不是这些技术的专家，也完全可以！（我绝对不是这方面的专家！）我会尽力解释它们是如何组合在一起的。...，给它一些力，然后在30秒后自动销毁这个球，因为我们将要处理很多球，我们要确保一切都是合理的。...此时，任何投篮都是我们可以使用的数据点。我们马上就会谈到这一点。 与此同时，我们不希望只能从一个地方投篮。我们希望Red能够从任何距离成功投篮。...我们可以看到我们成功的投篮得分约6.4％。但他还不是库里。说到训练，我们真的从中学到了什么吗？TensorFlow呢？为什么这很有趣？这是我们下一步要做的。...遗憾的是，TensorFlowSharp不接受Tensorflow.js可以保存的格式的模型。所以我们需要做一些翻译工作才能将我们的模型引入Unity。我已经嵌入了一些实用程序来帮助解决这个问题。
按照该产品的功能介绍，GPSports胸衣有四大功能——精确的检测训练负荷、量化工作效率、对照个体表现、搜集数据资料更好的用于比赛中；使用者掌握数据之后能通过移动设备，预估伤病恢复时间、精化训练内容(速度...“我们已经将一切图表化，一切都是可以分类整理的。”使用该系统的球队总经理说道。 ?...2004年带领活塞拿到NBA总冠军的拉里-布朗就表示：“我知道所有信息都有用，但归根到底篮球就是篮球，我不是热衷研究数据的人，那些玩意根本与篮球无关。...在NBA里教练的工作就是教球员打球，让他们变得更好。”这是顽固派老帅的意见，更多的新锐、菜鸟教练和经理，都借助高科技更好的完成工作。...对于球员的心理安抚也是出类拔萃，像伊布这样桀骜不驯的人都对穆里尼奥心服口服，这是人格魅力，电脑是无法完成的。弗格森的曼联，充满激情，永不言弃，不怒自威的形象，能发自内心的影响球员。
这就是为什么我们经常听到专家说进入 NBA 就像“中了彩票”。 ---- 进NBA 之前 大学篮球是 NBA 的典型招募源，大多数球员在大学篮球生涯取得成功后都会转为职业球员。...---- 最佳防守球员 虽然通常被忽视，防守球员做了大部分繁重的工作且对球队的成功至关重要。如果没有一个伟大的防守球员，不管你有多少伟大的进攻球员，结局通常很糟糕。...大多数两双通常是由得分、助攻和篮板组成的，我在这里称之为“最常见的两双”。 9. 哪些球员场均“最常见两双”的赛季最多？ ?...安东尼·戴维斯，一个年轻的现役球员，也在这个名单上，这表明他有几个伟大的赛季，有很好的机会在这个名单上继续前进。 令人惊讶的是克里斯·保罗在这张图表中的表现，展示了他出色的投篮能力以及全面的能力。...即使是不完整的2019-20赛季也已经得了4434分，很有可能在2018-19赛季之后，成为有史以来得分最高的赛季(无论赛季何时重新开始)。
为了这些冗余对象，需要编写额外的检测过滤逻辑，太过麻烦。 可见，即使数据集包含所需要的类，但用于推理的视频肯定与用于训练的图像有很大不同。...虽然计算机已经完成了90%的工作，但人工更正仍然花了Skalski将近5个小时的时间。 同时，他还引入了两个额外的对象类——裁判和守门员。他的工作成果，在Roboflow Universe上可见。...比如，现在可以快速分析动作的过程，了解球是如何在球员之间移动的，计算球员移动的距离，或者定位他们最常出现的场地区域。 网友：不去赌球可惜了 有网友表示：既然你掌握了这么多信息，不去赌球真的亏了。...对此，有激动的网友表示：「这也太梦幻了！我一直就想做出这样一个东西卖给赌球的人。」 「你可以呈现出每个进攻球员的每一秒的传球状态和准备状态。...我的想法是，继续在全摄像机角度拍摄时运行脚本，但要记下球的位置和球周围的球员，并在任何其他提要上标记数据。」
相比于其他体育运动，足球的数据统计和分析工作开展得很晚，而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。...这就是我不明白为什么在过去50多年的棒球直播中总要提到类似RBI（Run battled in，棒球术语：打点） 这种无用的数据！...虽然原来的统计数据无法解释为什么球员和球队的表现是好还是坏，以及未来会怎样；但是使用这些数据来描述球员和球队的表现还是很直观的。 十年前，可能没人知道哈维每场比赛究竟传了多少次球，成功率是多少。...而在足球比赛中，只有三次换人名额，同时射门次数也少的可怜，这就使得TSR 对于球员层面的评估作用很有限（至少目前没有很好的结果）。...结果证明，与球员一般难以有持续高或低的BABIP 类似，球员们也很难长期的踢出高于或低于他本身ExG 的数据。但是不得不又一次指出的是，这些工作仅仅只是足球数据分析的起步阶段。
现在我们明白了为什么要对似然函数取极大，即使格林也能投进三分球，但是我认为库里投进机会（概率）最大，所以下次三分球观测数据来了，我就认为是参数库里投的，这是最可能接近真实球员参数的是最似然的。...为什么要累成呢？上面我们只考虑一个观测数据，如果出现一组观测数据："3，2，2，3，3，3，3".假设这是由对球员一场比赛的进球统计，你会认为这组分数是哪个球员投进的？...P(3,2,2,3,3,3,3|球员)，同样的思路，既然这组参数能在众多数据组合中出现，我认为它出现的概率最大。...，即使可能不准但是大致差不多（似然）。...说到这里，当然两者都是估计参数值的方法，我个人觉得还是最大后验概率更能说服我，根据已经观测的数据，求解出是哪个球员参数的可能性最大。
我输入的只是一个LCS游戏的VOD（Video-On-Demand，VOD，点播视频），通过分析VOD的像素，DeepLeague可以告诉我们每个冠军是如何在地图上移动的。 厉害!...你可以在Faker的VODs上运行DeepLeague，来收集关于他如何操作和真正学习的数据。 让我们讨论一下。 我为什么做这个？...我已经在电子竞技系统工作了大约四年了，其中最有趣的事情之一就是做一个支持团队的幕后工作。球员会得到教练、分析师、厨师、健身教练、心理学家等方面的疯狂支持，而球员们除了比赛本身没什么可担心的。...但是，分析师的工作听起来很痛苦。最糟糕的是，因为这个行业是新兴的，目前对分析师来说最好的工具就是微软的Excel。 现在，您已经了解了一些幕后发生的事情，让我来谈谈为什么更有用的工具不存在 。...这意味着我们的神经网络在预测如何以图像中的像素为基础来驾驶车辆方面做得很好。 这他tm的笨蛋。 我想再展示更多的经网络，因为我认为这些概念与DeepLeague背后的思想有很大联系。
2015 年秋天的某一天，VEO的联合创始人 Keld 因为交通堵塞错过了他儿子的足球比赛。他开始想：“为什么不能记录下所有的足球比赛呢”。...当然，职业俱乐部和精英级别的学院会记录他们的比赛，但是随着视频技术这些年来的飞速发展，为什么不能简单、经济且轻松地记录所有比赛——从冠军联赛到周日联赛？于是那天下午，Veo 的想法诞生了。...Veo Cam 2 专为在所有条件下以全功率运行而设计，并具有新的有效冷却系统。冷却系统循环外部空气，即使在最温暖的条件下，也能持续保持 Veo Cam 2 凉爽。...根据球员和球的位置，软件会为用户创建一个视频，该视频会根据球的位置自动缩放和平移，分析球队的比赛，剪辑精彩片段并与球员分享。...即使比赛是用静态安装的摄像机拍摄的，这也使摄像机看起来像一个移动的摄像机，它会跟随球场周围的动作。当球队的比赛处理完毕后，教练和球员可以在 Veo 的平台上观看视频。
一开始，一切都显得很正常，双方球员退到中场等待门将开球，镜头也缓缓拉远。 ? 但当边裁入镜，场面就有点不太对了。 AI突然就放弃了看球，把镜头对准边裁的脑袋。 ?...球员将球掷回场内，双方正在激烈地争抢……哦不，光头边裁再次入镜……嗯，我们看不到场上的那颗足球经历了什么，只能从边裁帅气的挥旗中推断一二。 ? 人工校正也不能阻止这只AI对光头的执着…… ?...于是，在家里观看这场比赛的球迷，90分钟的大部分时间里其实一直在围观边裁的光头，甚至连球是怎么进的都没看着…… 看来是时候要求边裁必须要戴帽子或假发了。 有球迷在看完这场比赛后，如是说道。...有网友表示，根据Ta的经验，光头、足够亮的白鞋、灯光、比赛场地旁训练场上的球、球员用来热身的球，都是训练AI时需要考虑的干扰因素。 ?...而面对AI如此犯傻的表现，也有网友直接开了嘲讽模式： 我看把足量放射性材料涂在球上，用伽马相机追踪效果会更好。 ? 还有网友建议，看来AI偏爱秃头，科技公司应该聘请更多秃头人才来提高多样性。
但是在已经拥有这些数据专家的公司里，这些数据专家也并非一直在从事这些高级复杂的数据工作，大概部分原因是由于他们需要花时间去处理一些比较简单的数据分析。数据专家的才能在这里大大地被埋没了。 ...对此，他们采用了一系列标准来衡量计算两者之间的胜率差别。 这种复杂的算法若是仅仅用来准确地衡量球员的价值，那倒是没什么大问题。但是有些问题，比如某个球员在压力下的表现如何?他是否刻苦练习?...纯数据分析的追随者会告诉你一切都可以量化，也许他们说的没错。但是我也的确看到过很多水平相当的选手，在几乎相同的条件下，他们的表现是有差距的，尽管从数据分析上来看他们的表现应该很接近。 ...你可能会有两个专业技能水平相当的应聘者前来应聘该职位，但其中一人的人际关系技能更胜一筹，能够很好地与同事合作，而另一个应聘者则难以相处和合作，显然仅从简历中很难看出这些“软实力”。...即使有大量的数据支持，也很难顾及到方方面面可能产生的结果，尤其又涉及到人的时候。
【CSDN编者按】毋庸置疑，未来的一切都会是自动化的，那么一份从事自动化软件开发的工作要稳妥得多——这一点，相信是很多程序员父母的考量。...很容易理解父母为什么要求孩子学习编程——还有什么比教会孩子写代码更好的方法来让我们的孩子为未来的自动化社会做好准备呢？如果未来的一切都是自动化的，那么一份从事自动化软件开发的工作要保险得多。...没有书本会教你解决以前没人碰到过的问题 在我的职业生涯早期，我写了一些代码配置在一组远程服务器上运行。一开始代码似乎运行得很好，至少我是这样认为的。...简单的问题应该会有现成的解决方案或者至少用开源代码来解决，剩下的就是一些繁杂的而且独特的问题。没有书本教你如何解决以前无人碰到过的问题，这就是为什么我不想让我的孩子学习代码语法。...在我的职业生涯早期，有一次我完成了一个功能的编码工作，并把它交给一位资深程序员检查。他看了一眼我的代码，看到间距不一致，行也对不齐而且命名不规范，直接说一句“重做”就打回来了。
我有过在这样的环境中工作的经验，在这种环境中，工件在没有任何标准化流程的情况下被丢弃在用户身上。在出现问题的情况下，开发人员获得了很多乐趣（并不是！）试图弄清楚组件的实际部署版本。...我坚信，像往常一样，这一切都取决于团队的成熟度，你正在构建的软件种类，以及各种业务限制，例如，是否存在错误的预算和上市时间与 SLX 的重要性。 我认为，重要的是制定一套大家都认可和遵守的共识程序。...当我们还在考虑推广策略（并讨论买哪个域名）时，解决方案很简单：尽量减少移动工程师在处理后端（即外部堆栈）方面的困难。让我们把一切都打包到 docker 中。...一切都很好，但是在空数据库上运行 API 有什么意义呢？手动输入必要的数据很快就会导致抑郁症（以及增加开发周期的风险）。因此，我们准备了一个精选数据集，并将其插入到本地数据库中，以便能够使用。...是的，所以通过点击我们正在维护的数据（并确定它是有效的）的应用程序来运行 E2E 测试会很好。如果这些测试不污染实际的数据库、S3 桶和第三方提供商，那就更好了。
和2014 年世界杯一样，许多研究人员试图提前预测结果一样，今年也不例外，研究人员和科学家们试图利用人工智能(AI) 和统计知识来预测本届FIFA 世界杯64 场比赛的结果。...接下来，我将逐个分析这项研究中所涉及的数据特征，误差以及最终预测失败的原因。...▌分类模型 正如之前提到的，他们使用一种众所周知的算法--随机森林算法，该算法的工作原理是基于决策树，在许多数据分类任务中表现出很高的性能。...但在这种情况下，尽管拥有适当的数据（16个已清洗的特征），相对较大的数据量（过往四届世界杯的比赛数据）以及具有正确参数的优秀算法，但即使这样训练有素的模型最终仍会失败。...简而言之，像 FIFA 世界杯或者一些以人的活动为基础的领域，具有随机和动态环境是如今人工智能技术还无法很好驾驭的领域。这个例子就很好地说明了我们必须非常注意 AI 在类似动态环境领域的适用性。
我指出了这一点，问他们为什么会有额外的字段来记录谁批准了什么以及何时批准了什么，许多额外的多行文本字段，以及许多标记为“状态”的字段。...2 为什么要从数据开始，这是个问题 最明显的问题是它本末倒置了。想想看…… 在对流程本身建模之前，你如何知道需要哪些数据呢? 人们不编辑数据，而是执行任务。表单应该能适用于用户被要求执行的操作。...在太多的公司里，他们所做的事情以及他们为什么这样做是含蓄的，没有很好地沟通，并且就其真正含义引发了大量的相互竞争的观点。 在尝试自动化任何任务之前，你需要先处理流程。...可以自动化的步骤仍然是手动的。这还不错，顺便说一句，持续的改进允许早期的不完美。即使今天一切都很完美了，需求也会随着时间而改变。流程自动化的座右铭应该始终是“发布、审查、修改、重复”。...5 高级用户经常犯类似的错误 高级用户，或者公民开发人员，如果你愿意的话，也会遭遇“我拥有一个锤子，所以一切都是钉子”的问题。
就像CBA那套软件，有人说那么高大上的软件，直接拿到普通比赛中去用，这根本就不可能，为什么？...PC首先不能到处带，同时它里头的设计都是职业联赛，职业联赛其实很好弄，任何一个比赛，两只球队是固定的，球员是固定的。...对于当今移动互联网时代，什么样的数据采集工具才能够称为数据采集利器，我认为一个产品必须具备五个点，第一，必须要移动化；第二，必须是开放式的，否则的话，有些联赛可能自己研发一套标准，只能让他自己的比赛来用...在以前这样的统计是从来没有的，民间的比赛即使打的再激烈也不会统计出数据，而利用我奥篮球就能够非常方便地采集到了。另外，我们还可以生成数据库图片，能够将他们的数据进行挖掘和展示。...，有一种很好的线上体验。
陈丹琦的这个工作不错，之前的文本相似度基本只是一个分数，而其实可以分为很多不同视角下的相似情况，这里相当于重新定义了任务。另外，数据构建也是通过模型生成，一切都很方便快捷。...然而，这是一项固有的模棱两可的任务，句子相似性取决于感兴趣的特定方面。 我们通过提出一项称为条件STS（C-STS）的新任务来解决这种歧义，该任务以自然语言阐明的方面（此处为条件）来衡量相似性。...例如，句子“NBA球员投三分球”和“一个人将网球抛向空中发球”之间的相似性对于“球的运动”条件更高（向上）。和较低的“球的大小”（一大一小）。...C-STS具有双重优势：（1）它降低了STS的主观性和模糊性， （2）可以使用不同的条件进行细粒度的相似性评估。...数据的智能构建过程 C-STS 包含来自不同领域的近 20，000 个实例，我们评估了几个最先进的模型，以证明即使是性能最高的微调和上下文学习模型（GPT-4、Flan、SimCSE）也发现它具有挑战性
因此，选择正确的特征提取方法需要细致的工作。 特征提取是一个将给定的原始数据转换为嵌入在一个标准化、独特和机器可理解的空间中的实例点的过程。...在SENTIO SPORTS，我也想为足球队和球员做同样的事情。例如，我们试图根据球队和球员的计算特征来预测未来比赛的结果。...（区域移动被解释为来自不同数据资源的两个数据集的统计差异，因此从一个数据集学习的任何模型可能给另一个数据集带来不好的结果）。这种方法有很多实际的成果。...计算机视觉社区的人们在Image-Net上使用预先训练的神经网络进行任何其他分类任务，即使目标概念不涉及Image-Net。我相信这是真正的AI的一个非常坚实的一步。...因为你正在进入一条黑暗的道路，这会影响到下一个不步骤。您应该了解所有细节，尤其是特征提取算法的期望输入和预期输出，以便您可以检查正确性并理解每个特征值的含义。 目的：为什么你需要这些功能。
在体育业，大数据的影响不仅表现在运动场上，随着移动互联和计算机技术的飞速发展，体育大数据很多成熟的商业场景应用已经产生。然而，即使资本已经逐步进入体育大数据产业，但其发展依旧面临许多问题 ?...对于体育人士来说，从教练员到运动员，从工作人员到球迷朋友，数据的有效利用对于赢得比赛起到至关重要的作用；从商业角度来看，大数据介入体育产业后，诸多新商机被挖掘，体育界的一扇“天窗”正在打开。...比如，美国NBA各主场球馆内平均安装6个摄像头，以每秒25次的速度收集篮球以及每位球员的移动数据。...其实，大数据对体育业的影响不仅表现在运动场上，随着移动互联和计算机技术的飞速发展，体育与大数据的结合已经催生了很多成熟的商业场景应用，且成果斐然。...记者调查发现，体育大数据针对C端用户的服务一般都是免费，而在流量至上的移动互联网时代，庞大的球迷、彩民基础反而使体育大数据拥有了更大商业空间。
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