前言： R爬虫&可视化系列文章来到了第五季，我们来聊聊欧洲足球五大联赛。本人作为一个不会踢球的资深球迷，俗称“懂球帝”，今天就与大家用数据分析一下2017-2018赛季欧洲五大联赛的各项指标。...数据爬取： 本次数据爬取我们选择的是虎扑网站，虎扑网站作为大型的体育类资讯网站，可以作为足球类数据的来源。...西甲的越位和黄牌数量在五大联赛中均处于领先位置，严格的吹罚尺度更加有利于技术流的发展。...另外一个大家很关心的问题就是谁拥有球队绝对开火权，我们选取了射门数量占全队百分比的TOP20，并且对比其射门转化率： ?...[ord,][1:20,]player_stat_shemen <- melt(player_stat_shemen,id=c('球员名','射门占比'),measure=c('射门占比','射门转化率
论文共同一作Petar Veličković表示，足球是比围棋更有挑战性的问题。 足球是动态的运动，而且有许多未观察到的因素也会影响结果。...对于进攻方来说，光把球传出去还不够，关键是要制造射门机会，TacticAI把这点也考虑到了。 通过分析接球概率和射门概率的关系，它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门。...三个核心技术：图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器。 首先，将每一场角球的状态表示为一个图（Graph）。...为了提高数据效率，TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的对称性（如方形足球场地的水平和垂直对称）。...不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术，认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比，由AI提出的建议人类也能理解。
获取代码 关注公众号，发送【3D足球】获取代码。...游戏介绍 ● 点击屏幕，松开手指，足球就会被踢出去，还缺少力度和方向控制，同时也缺少力度和方向的界面展现，后期完善以后，会进行更新，欢迎继续关注此项目。...组装网的原图 ● 游戏核心在足球里，足球内添加了刚体，因为需要模拟重力效果，添加碰撞体，还有主要的游戏逻辑核心 Ball ，游戏里的所有核心功能，都在 Ball 内，场景内所有需要添加弹力和摩擦力的，参考之前的...足球相关组件关联 给3D对象添加材质 ● 足球场的材质就是一张足球图片，网络上可以找一张类似的，根据足球场的长宽比，对 3D 平面进行缩放，然后在资源目录里创建材质，把对应的图片拖拉到材质内即可，...足球场材质设置 ? 足球场 ● 足球的实现，和球场类似，不过我找的图有些不匹配，所以足球看起来不太和谐。 ?
梅西成为职业球员后，就一直效力于巴塞罗那足球俱乐部（以下简称“巴萨”）和阿根廷国家队，至今出战了515场比赛，共踢进了396粒进球，四 次赢得授予年度最优秀足球运动员的“金球奖”（2010年起国际足联世界足球先生和金球奖合并为...和篮球、棒球等其他体育运动比起来，足球很难进球得分，因此射门成功率高是非常重要的。下面这个图表中纵轴表示射门进球的概率（即射门成功 率），横轴则表示一场比赛平均射门次数。...独立实现的射门 在足球中分两种场景：接队友传球射门和自己运球射门。虽然梅西不时被人批评“踢球太独”，个人持球射门次数占其全部射门次数的44%，该数值低 于全部球员的平均值（46%）。...传球和助攻 因为梅西那种个人独自带球射门的风格经常被用数据表现出来，有人就会认为“梅西就是踢球比较独”。又因为从数据可知梅西的射门技术非常出众，可能有人会认为梅西的“传球水平一般”。...从下面这张图表中可以看出，出场100场比赛以上的足球运动员对于其所属的俱乐部球队的射门成功率和助攻成功率会产生什么样的影响。
王多鱼因为守门技术太差，被怀疑踢了假球，教练将他赶出球队之后，换了一只狗来当守门员训练，还撂下一句：那不练的挺好么…… 当然了，这里教练肯定是想说，换只狗守门，也比王多鱼守的好。...先不管王多鱼听了这话怎么想，这条“狗”听了应该是不怎么服气——MIT开发的迷你猎豹（Mini Cheetah）机器狗，能够成功拦下87.5%的射门。...和人类的思维不同，不是挡住球，而是控制球 对于人类守门员而言，要阻挡射门，第一任务是要的是挡住一只飞来的足球，在能够抓住足球的时候，再考虑抓住。...实验结果表明，该系统可以直接将仿真中学到的动态运动和守门技巧传递给四足迷你猎豹机器狗，拦截随机射门的成功率达到87.5% ，而人类足球守门员的平均扑救率约仅为69% 。...尽管球门和射门选手并不符合正式的比赛标准，但这似乎可以看做是机器人能够参与到人类足球运动的一个开始。
谷歌足球环境（Google Research Football ）的介绍可以参看之前的公众号文章： 谷歌足球游戏环境使用介绍 源码链接：https://github.com/google-research.../football 在 Football Academy 中提供了11个不同类型和难度的scenarios，这里选择scenario 2 作为初步的实验环境： 谷歌发布的这足球环境有两个特点：一是稀疏奖励...（只有进球了才有得分），类似游戏有围棋等；二是随机性大（射门进球是离散概率的），类似游戏有扑克等。...环境的动作空间为21维，解决scenario 2的重点是找到其中有用的动作，比如带球和射门。 随着学习的进行，Agent学到的策略也在迭代： 1. 直接射门。...刚开始就学到的简单策略，由于远距离射门进球随机性大，得分并不高。 2. 先带球再射门。Agent发现离球门越近射门进球概率越高，学会先带球后再射门，但是需要补射。 3. 带球到禁区附近射门。
已经看到，越来越多的先行者已经开始涌入足球数据分析领域，而且得到了不错的结果，不过同志们还需继续努力啊！ 在棒球分析领域有一个学派认为，如果没有这么多技术统计数据的话，棒球运动会发展的更好。...数据统计 让我们回到开头那个问题，如果没有技术统计数据，棒球是否会发展的更好？这个问题对于足球数据统计来说至关重要。...总射门率（Total Shots Ratio，TSR）是高级足球统计数据的鼻祖，他最初是由James Grayson 从冰球领域引入到足球中的。...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）。...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。 调和数据统计与分析 你可能注意到的一个问题是目前大量的分析工作都与射门有关，但是这并不完全对。
链接：https://understat.com/ 链接：https://fbref.com/en/ 欧洲足球五大联赛，英超、意甲、西甲、德甲、法甲。...得到数据如下： 包含射门位置(x、y)、xG(预期进球)、射门结果、赛季。 其中x、y的坐标值为0～1之间，不适合在Matplotlib显示，所以选择放大100倍。...其中mplsoccer库可以自定义绘制足球场，无需我们自己绘制场地图。...果然，左下方有半个足球场。 将射门数据用散点图表示，分为进球得分和未成功进球得分两种情况。...快给自己喜欢的足球运动员，也制作一个赛季数据面板吧！
幸运的是，随着科技的发展，足球领域已积累了大量数据资源，人工智能通过对运动员的力量、速度、射门精准度等进行全面的统计与分析，并由此生成数据报告，可以让教练更直观地识别运动员的优势与短板，制定出更具针对性的训练计划与比赛战术...三个模型分别对应着本研究的三个基准任务，即接球预测、射门预测、生成战术布局策略。 综上，在接球预测中，TacticAI 能够以 71% 的准确率预测角球是否会射门。...在射门预测中，研究人员发现，防守队平均射门概率从真实角球的 75% 左右降至调整后的 69% 左右，进攻队的射门概率从 18% 左右升至 31% 左右。...（点击查看详细报道：进 4 球得 1 分，阿根廷败北背后的科技与狠活） * AiSCOUT 公司推出 AI 辅助球探平台，打破了传统选拔机制的地域与资源限制，为球探们提供足球运动员的运动能力、认知能力和技术能力等数据...* ChyronHego 公司推出 AI 辅助裁判平台，通过人工智能驱动的球跟踪、肢体跟踪与骨骼建模技术，将裁判的「火眼金睛」升级为「电子眼」，精确捕捉关键传球瞬间的球员肢体位置，助力裁判作出更准确、及时的判罚
在之前的公众号我们介绍了谷歌足球环境（Google Research Football ） 谷歌足球游戏环境使用介绍 和其中 scenario 2 的 实验 Google Research Football...对于scenario 7，可以比较快地找到的策略有两个：一个是直接带球突破后卫射门，另一个是传球给队友（左右两个队友中任意一个），然后队友射门。...从左路带球，利用队友的牵制，找到最佳射门位置，射门得分。 2. 相应地，也可以从右路带球，寻找射门得分。 3. 从右路带球，利用队友的牵制，找到最佳射门位置，射门得分。
例如，谁最有可能接球，是否会有射门尝试？ 2. 一旦战术设置完成，能理解发生了什么吗？例如，类似的策略过去是否有效？ 3. 如何调整策略来实现特定的结果？...例如，防守球员应该如何重新设计占位以减少对方射门的可能性？ 利用几何深度学习预测角球结果 足球规则中，当球触碰防守方球员后越过底线时，判罚角球。...下图 (A) 为现实中存在射门尝试的角球示例。(B) 为 TacticAI 可以生成一种反事实设置，通过调整防守球员的位置和速度来降低射门概率。...在定量分析中，DeepMind 表明了 TacticAI 在预测角球接球手和射门方面是准确的，并且球员的重新定位与真实比赛的展开方式类似。...总的来说，TacticAI 展示了辅助人工智能技术为运动员、教练和球迷带来体育革命的潜力。像足球这样的运动也是开发人工智能的动态领域，因为它们具有现实世界、多智能体交互和多模式数据的特点。
这些足球机器人在绿茵场上需要完成带球移动、瞄准射门、观察赛场环境等动作，因此其内部主要硬件分为带球模块与全向移动平台、射门模块、全景视觉模块三个部分。...去年，因为守门员机器人的全景视觉模块无法判断足球在高处的运动轨迹，北信科水之队被对手抓住弱点，与冠军宝座失之交臂。今年，他们重点突破了守门员机器人在全景视觉模块上的技术壁垒，再次登上了冠军领奖台。...50%比50% 北信科水之队所使用的足球机器人，以及调教足球机器人的笔记本全都是基于英特尔的平台。而助他们取得冠军至关重要的守门员机器人相关解决方案也同样来自英特尔的技术支持。...当然，集成RealSense 3D感知技术提升的可不仅仅是感知能力。这些基于英特尔平台构建的足球机器人，也被打上了“智能”的标签。在英特尔平台的支持下，他们可以通过软硬件的搭配来实现自主学习。...也就是说，这些机器人具备机器学习技术，它们可以自主学习颜色标定、曲率校准，甚至是射门校准和传接球校准。在英特尔技术的支持下，北信科水之队对战荷兰团队的获胜概率能提高为50%比50%。
不少热爱足球的网友看到之后都十分激动，终于能把自己的爱好和研究结合在一起了。 ? 甚至还有人为中国足球请愿：求谷歌帮帮国足吧！ ?...可以打人机的足球引擎 这个模拟环境基于开源的足球游戏模拟器Gameplay Football，用C++编写，在GPU和CPU上都能跑。...整个环境包含一场球赛中的各种环节，和正常的人类足球赛一样，两支队伍各11名运动员，一个智能体可以控制一个球员，也可以控制一整只队伍，双方遵循正常的足球规则进行比赛。 比如可以开球。 ? 射门。 ?...整个模拟环境中，AI球员们可以进行包括上下左右移动、长传、射门等在内的16种动作。 ? 甚至，AI球员们还会和人类一样，踢久了就会累，你还能给每支球队准备3个题目。...而且，整个模拟环境中不仅可以用AI球员，还可以手动控制球员，用键盘上下左右移动，按字母键进行传球、射门等操作，与AI对战。 ? 模拟环境内置了高中低三个难度的对手AI，也可以自行调整难度。
点个关注跟腾讯工程师学技术 引言| 足球作为世界第一运动，充满了速度和力量的结果，团队与谋略的对抗。人们也说，足球是圆的，恰恰也表明了足球比赛的不可预知性，一切结果都皆有可能。...随着近20年AI技术的蓬勃发展，大力推动了量化交易的自动化、数据化和智能化发展。...一、信号挖掘 相比足球预测的数据信息，股票相关的信号众多，不管是从数量上，还是特征维度上都是爆炸式的增长。从最基本的开盘价收盘价，到股票技术性指标，如MACD，KDJ等，再到股票基本面信息的抽象。...简单模型vs LSTM模型 预测准确率平均提升3% 不同板块均有稳定的超额alpha 结语 大刘在《三体》后记中写道“在体育场的最后一排看足球，球员本身的复杂技术动作已经被距离隐去，球场上出现的只是由二十三个点和一个特殊的点足球构成的不断变化的矩阵...注：本文为技术分享，请大家以娱乐心态参与，快乐购彩、理性投注。 腾讯工程师技术干货直达： 1.超强总结！GPU 渲染管线和硬件架构 2.从鹅厂实例出发！分析Go Channel底层原理 3.快收藏！
真的不知道，第一会花落谁家～ 本期小F就和大家分享一下，用Python和Matplotlib绘制一个足球运动员的数据可视化图表。 来看一下C罗的情况，跟老詹一样高龄，真的佩服。 ?...链接：https://understat.com/ 链接：https://fbref.com/en/ 欧洲足球五大联赛，英超、意甲、西甲、德甲、法甲。...包含射门位置(x、y)、xG(预期进球)、射门结果、赛季。 其中x、y的坐标值为0～1之间，不适合在Matplotlib显示，所以选择放大100倍。...其中mplsoccer库可以自定义绘制足球场，无需我们自己绘制场地图。 想了解更多，可以访问它的GitHub地址。...果然，左下方有半个足球场。 将射门数据用散点图表示，分为进球得分和未成功进球得分两种情况。
球星们不再只是凭借感觉去踢球，如何踢球，如何训练，如何射门，都有专业科学团队保障，用数据和技术来支撑。 科技在足球运动中扮演的角色日益重要，从日常训练到赛事装备再到赛事裁判，都有大量的科技在背后支撑。...在日常训练中，基于大量的传感器，机器可以无死角不间断地捕捉每一个球员的运动轨迹、动作弧度、射门力度、足球线路，再对这些数据进行分析并给出建议；在实际比赛中，机器会帮助教练，及时制定、更新比赛策略，提高球员在比赛中的获胜率...足球对科技特别是AI和机器人技术越来越依赖，这两项技术正是优必选的主业，正是因为此，收购九牛足球俱乐部后，优必选、城市足球和中国健腾体育产业基金将各司其职，优必选主要提供科技能力，城市足球提供俱乐部管理能力...最后，优必选的技术天然适合足球，给机器人和AI技术找到新的落地场景。...可以看到，在体育产业，AI技术和机器人技术大有用武之地，基于此再来看优必选投资足球俱乐部的动作就更容易理解。
谷歌DeepMind创新深度强化学习框架，赋能仿人机器人全身控制，征战足球赛场。机器人展现惊人动态技能，跌倒自恢复，战术防守样样精通。...简化足球比赛验证技能与策略 为了测试这些技能的实战效果，研究人员精心设计了一场简化的单对单足球比赛。 在这个竞技场上，两位「选手」——两台仿人足球机器人，展开了激烈的较量。...他们首先训练了两个teacher策略，分别负责站立和射门，随后通过KL正则化方法将这两个策略融合，形成一个student策略。 随着训练的深入，正则化逐渐减弱，最终行为得以自由优化任务奖励。...实战表现展现高层次战略意识 经过这一系列训练，机器人展现出了令人惊叹的足球技能。 它们不仅能够快速起身和行走，还能在比赛中灵活应对各种情况，如拒绝干扰、从跌倒中恢复、快速转身射门和拦截移动中的球。...比如，机器人会巧妙地利用位置优势，防御性地阻挡对手的射门，展现出与真实球员不相上下的竞技水平。
在很多学者看来，具身智能是通往 AGI 的一个非常有前途的方向，而 ChatGPT 的成功也离不开以强化学习为基础的 RLHF 技术。DeepMind vs....相关运动示例包括攀爬、运球或接球等足球技巧，以及使用腿进行简单操作。 其中对于足球运动来说，它展示了人类感觉运动智能的很多特征。...他们考虑了整个足球问题的一个子集，训练了一个具有 20 个可控关节的低成本微型类人机器人来玩 1 v1 足球比赛，并观察本体感觉和比赛状态特征。通过内置的控制器，机器人缓慢笨拙地移动。...在进入技术解读之前，我们先看一些机器人在 1v1 足球比赛中的精彩瞬间。比如射门： 罚点球： 转向、盘带和踢球，一气呵成： 阻攻： 实验设置 想要让机器人学会踢足球，首先需要一些基本设置。...下图为智能体的行走轨迹，相比之下，由学习策略产生的智能体轨迹结构更加丰富： 为了评估学习策略的可靠性，DeepMind 设计了点球和起跳射门定位球，并在模拟环境和真实环境中实现。
根据荷兰新闻网报道，荷兰足协（KNVB）正在开发一款指纹识别应用软件，希望借此确保已定罪的足球流氓不会混进比赛。...这个系统利用GPS跟踪技术根据足球流氓的指纹来确定他们身在何处。根据KNVB的数据，2016赛季全国共发出1335道球场禁令，其中有890道是2015年才发出。...荷兰足协表示，引入这款指纹应用软件没有法律障碍，已经在瓦尔韦克（RKC Waalwijk）和NEC奈梅亨两家足球俱乐部测试过了。在那里，如果足球流氓同意参与这款软件的试用，他们的禁令就会短一些。
你没有看错，的确是中国足球世界杯夺冠了，但是夺冠的并非传统意义上的男足女足，而是由我们曾经熟悉的绝悟进化之后重生的足球AI-WeKick！...WeKick夺冠的是首届谷歌足球Kaggle竞赛，参赛队伍多达1138支，可以说是代表了目前地球上最顶尖的足球AI比赛，称之为足球AI世界杯也不为过。...AI需要考虑到每个球员的速度、加速度、射门、头球、传球、防守等各种指数，同时还需要操控球员之间进行频繁的相互配合，也需要时刻观察对手球员的行为，防范于未然，做出最好的选择！...首先训练某一方面的基础模型，例如过人、盘带、传球、射门等。 根据基础模型训练出多个风格化模型，每个模型专注一种风格打法，训练过程中加入主模型作为训练对手，避免训练效果死板不变通。...2020-12-31 扫一扫，关注我 知晓前沿科技，领略技术魅力 加入 Spring 技术学习群
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