Todo lo que Necesitas Saber sobre la Liga de Fútbol Sub-19, Ronda 3, Grupo B en Islandia
La Liga de Fútbol Sub-19 es una plataforma vibrante para los jóvenes talentos del fútbol en Europa. Con cada ronda, los equipos compiten por el reconocimiento y la oportunidad de demostrar su valía en el escenario internacional. En esta tercera ronda del Grupo B, Islandia se convierte en el escenario de emocionantes encuentros futbolísticos que capturarán la atención de aficionados y expertos por igual. Aquí te presentamos un análisis detallado y las predicciones de apuestas para los próximos partidos.
¿Por Qué la Liga Sub-19 es Importante?
La Liga Sub-19 no solo es un torneo competitivo, sino también una vitrina para futuros jugadores profesionales. Equipos de toda Europa participan con la esperanza de dar a sus jóvenes estrellas la exposición necesaria para brillar en ligas mayores. Además, es una excelente oportunidad para que los entrenadores evalúen el talento emergente y planifiquen estrategias para el futuro.
Partidos Destacados de la Ronda 3
- Islandia vs Dinamarca: Un clásico enfrentamiento que promete ser reñido. Islandia, con su solidez defensiva, se medirá ante la ofensiva danesa.
- Países Bajos vs Escocia: Los Países Bajos buscan mantener su dominio en el grupo, mientras que Escocia intentará sorprender con su juego colectivo.
- Suecia vs Finlandia: Suecia, conocida por su técnica individual, enfrenta a una Finlandia que ha mejorado notablemente su juego en equipo.
Análisis Técnico de los Equipos
Cada equipo trae consigo sus fortalezas y debilidades únicas. Analizaremos algunos aspectos clave que podrían influir en los resultados de los partidos.
Islandia
Con una defensa sólida y un juego basado en la posesión del balón, Islandia ha demostrado ser un equipo difícil de vencer. Su capacidad para mantener la calma bajo presión es una ventaja significativa.
Dinamarca
Dinamarca destaca por su velocidad y habilidad técnica. Sus jugadores jóvenes han mostrado un gran potencial en partidos anteriores, lo que les convierte en un rival peligroso.
Países Bajos
Los Países Bajos son conocidos por su estilo ofensivo y su capacidad para crear oportunidades desde cualquier parte del campo. Su ataque es uno de los más temidos del torneo.
Escocia
Escocia ha trabajado duro en mejorar su disciplina táctica. Su juego colectivo y la capacidad de mantener la posesión son aspectos que podrían sorprender a sus oponentes.
Predicciones de Apuestas para la Ronda 3
Las apuestas deportivas siempre añaden un elemento emocionante a los partidos. Aquí te ofrecemos algunas predicciones basadas en análisis estadísticos y tendencias actuales.
Islandia vs Dinamarca
- Ganador: Islandia (Probabilidad: 45%)
- Empate: (Probabilidad: 30%)
- Ganador: Dinamarca (Probabilidad: 25%)
- Goles Totales: Menos de 2.5 goles (Probabilidad: 60%)
Países Bajos vs Escocia
- Ganador: Países Bajos (Probabilidad: 55%)
- Empate: (Probabilidad: 25%)
- Ganador: Escocia (Probabilidad: 20%)
- Goles Totales: Más de 2.5 goles (Probabilidad: 50%)
Suecia vs Finlandia
- Ganador: Suecia (Probabilidad: 50%)
- Empate: (Probabilidad: 20%)
- Ganador: Finlandia (Probabilidad: 30%)
- Goles Totales: Exactamente 2 goles (Probabilidad: 40%)
Estrategias Clave para los Equipos
<|repo_name|>CSCI-481-001-Spring-2017/CS481-P1<|file_sep|>/part1.py
# CS481 Part I
# Ryan Kuo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
data = np.genfromtxt('hw1_train.dat', delimiter=' ')
dataX = data[:,0] # column of x's
dataY = data[:,1] # column of y's
# initialize variables
lam = .1 # regularization constant
numIterations = int(1e5) # number of iterations for gradient descent
alpha = .0001 # learning rate
# create array to store weights
weights = np.zeros((numIterations+1,2)) # +1 because we will be storing the initial weights
# set the initial weights to w0 = w1 = .5
w0 = .5
w1 = .5
def h(x,w):
''' Calculates the hypothesis function using the weights w0 and w1 '''
return w[0] + w[1]*x
def J(w,dataX,dataY,lam):
''' Calculates the cost function J(w) '''
numObservations = len(dataY)
sumSquares = sum([(w[0]+w[1]*dataX[i]-dataY[i])**2 for i in range(numObservations)])
return (sumSquares/(2*numObservations)) + lam*(w[0]**2 + w[1]**2)/2
def dJdw0(w,dataX,dataY,lam):
''' Calculates the derivative of the cost function with respect to weight w0 '''
numObservations = len(dataY)
sumDiffs = sum([w[0]+w[1]*dataX[i]-dataY[i] for i in range(numObservations)])
return sumDiffs/numObservations + lam*w[0]
def dJdw1(w,dataX,dataY,lam):
''' Calculates the derivative of the cost function with respect to weight w1 '''
numObservations = len(dataY)
sumDiffs = sum([(w[0]+w[1]*dataX[i]-dataY[i])*dataX[i] for i in range(numObservations)])
return sumDiffs/numObservations + lam*w[1]
def gradientDescent(w,alpha,numIterations,dataX,dataY,lam):
''' Performs gradient descent to find the best weights that minimize the cost function J(w) '''
for i in range(numIterations):
# update weights using gradient descent formula
w[0] -= alpha*dJdw0(w,dataX,dataY,lam)
w[1] -= alpha*dJdw1(w,dataX,dataY,lam)
# store updated weights in array
weights[i+1,:] = w[:]
return w
def main():
# run gradient descent and get final weights
finalWeights = gradientDescent(np.array([w0,w1]),alpha,numIterations,dataX,dataY,lam)
print("Final Weights:")
print("w0:",finalWeights[0])
print("w1:",finalWeights[1])
# plot cost function values over each iteration of gradient descent
plt.figure()
plt.plot(range(numIterations+1), [J(weights[i],dataX,dataY,lam) for i in range(numIterations+1)], 'r')
plt.title("Cost Function Values")
plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("Cost Function Value")
plt.show()
if __name__ == '__main__':
main()
<|file_sep|># CS481 Part I
# Ryan Kuo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
trainData = np.genfromtxt('hw2_train.dat', delimiter=' ')
testData = np.genfromtxt('hw2_test.dat', delimiter=' ')
trainDataLabels = trainData[:,-1]
trainDataFeatures = trainData[:,:-1]
testDataLabels = testData[:,-1]
testDataFeatures = testData[:,:-1]
numTrainSamples, numTrainFeatures = trainDataFeatures.shape
numTestSamples, numTestFeatures = testDataFeatures.shape
def h(theta,x):
''' Calculates the hypothesis function using feature vector x and weight vector theta '''
return np.dot(theta,x)
def sigmoid(z):
''' Implements the sigmoid function '''
return (np.exp(z) / (np.exp(z)+1))
def J(theta,X,y,lam=0):
''' Calculates the cost function J(theta) '''
m,n = X.shape
hypothesisVecs = [sigmoid(h(theta,X[i])) for i in range(m)]
costVecs = [-y[i]*np.log(hypothesisVecs[i])-(1-y[i])*np.log(1-hypothesisVecs[i]) for i in range(m)]
costVecsNoRegTerm = [costVecs[i] if i==0 else costVecs[i]+lam*theta[i]**2/2 for i in range(n)]
return sum(costVecsNoRegTerm)/m
def gradTheta(theta,X,y,lam=0):
''' Calculates the derivative of the cost function with respect to theta(j) '''
m,n = X.shape
hypothesisVecs = [sigmoid(h(theta,X[i])) for i in range(m)]
errorVecsNoRegTerm =[y[i]-sigmoid(h(theta,X[i])) for i in range(m)]
errorVecsWithRegTerm =[errorVecsNoRegTerm[j] if j==0 else errorVecsNoRegTerm[j]+lam*theta[j]/m for j in range(n)]
XTransposeErrorMat=np.dot(X.T,np.transpose(np.matrix(errorVecsWithRegTerm)))
return XTransposeErrorMat/m
def predictTheta(X,y,theta=None,alpha=.001,numIterations=50000,lam=0):
if theta is None:
n= X.shape[1]
theta=np.zeros(n)
for i in range(numIterations):
gd=gradTheta(theta,X,y,lam)
if(i%10000==9999): #print every ten thousand iterations.
print('Iteration %d | Cost %f'%(i,J(theta,X,y,lam)))
if(lam!=0): print('Theta:',theta)
predictions=[sigmoid(h(theta,x)) for x in X]
truePositives=sum([(predictions[j]>=.5 and y[j]==+1) for j in range(len(y))])
trueNegatives=sum([(predictions[j]<.5 and y[j]==-1) for j in range(len(y))])
falsePositives=sum([(predictions[j]>=.5 and y[j]==-1) for j in range(len(y))])
falseNegatives=sum([(predictions[j]<.5 and y[j]==+1) for j in range(len(y))])
print("True Positives:",truePositives)
print("True Negatives:",trueNegatives)
print("False Positives:",falsePositives)
print("False Negatives:",falseNegatives)
for j in range(len(gd)):
theta[j]+=alpha*gd[j]
return theta
if __name__ == '__main__':
print("nPart A")
trainingCostFuncVals=[]
testCostFuncVals=[]
lambdaVals=[10**(-15),10**(-10),10**(-5),10**(-3),10**(-2),10**(-8),10**(-7),10**(-6),10**(-4),10**(8)]
for lam in lambdaVals:
print('nLambda:',lam)
predictTheta(trainDataFeatures,np.where(trainDataLabels==+1,+1,-1),lam=lam)
trainingCostFuncVals.append(J(theta,trainDataFeatures,np.where(trainDataLabels==+1,+1,-1),lam))
testCostFuncVals.append(J(theta,testDataFeatures,np.where(testDataLabels==+1,+1,-1),lam))
plt.figure()
plt.plot(lambdaVals,trainingCostFuncVals,'r',label="Training Data")
plt.plot(lambdaVals,testCostFuncVals,'b',label="Test Data")
plt.xscale('log')
plt.xlabel("Lambda")
plt.ylabel("Cost Function Value")
plt.title("Cost Function Values over Different Lambdas")
plt.legend()
plt.show()
print("nPart B")
predictTheta(trainDataFeatures,np.where(trainDataLabels==+1,+1,-1),alpha=.00001,numIterations=100000,lam=0)
predictions=[sigmoid(h(theta,x)) for x in testDataFeatures]
truePositives=sum([(predictions[j]>=.5 and testDataLabels[j]==+1) for j in range(len(testDataLabels))])
trueNegatives=sum([(predictions[j]<.5 and testDataLabels[j]==-1) for j in range(len(testDataLabels))])
falsePositives=sum([(predictions[j]>=.5 and testDataLabels[j]==-1) for j in range(len(testDataLabels))])
falseNegatives=sum([(predictions[j]<.5 and testDataLabels[j]==+1) for j in range(len(testDataLabels))])
print("nTrue Positives:",truePositives)
print("True Negatives:",trueNegatives)
print("False Positives:",falsePositives)
print("False Negatives:",falseNegatives)
<|repo_name|>CSCI-481-001-Spring-2017/CS481-P1<|file_sep|>/README.md
# CS481-Part-I<|repo_name|>nreiter/rabbitmq-workshop<|file_sep|>/README.md
RabbitMQ Workshop
=================
This repository contains code examples from my presentation on RabbitMQ at Berlin Ruby User Group.
The workshop is split into two parts:
* Part I: Getting started with RabbitMQ - [Slides](https://speakerdeck.com/nreiter/getting-started-with-rabbitmq)
* Part II: AMQP Internals - [Slides](https://speakerdeck.com/nreiter/amqp-internals)
## Prerequisites
### RabbitMQ Server
You will need a running instance of RabbitMQ server on port `5672` on your local machine.
For more information about how to install it check out this [guide](http://www.rabbitmq.com/download.html).
### Dependencies
#### RabbitMQ gem
bash
gem install rabbitmq
#### Bunny gem
bash
gem install bunny --version '~>2'
## Running examples from Part I
bash
ruby ./examples/publisher.rb message_id message_content --exchange-type direct --exchange-name direct-exchange --routing-key routing-key --host localhost --port port_number --vhost vhost_name --user username --password password --no-tls --no-heartbeat --no-persistent-messages [--auto-delete-exchange]
bash
ruby ./examples/consumer.rb message_id message_content --exchange-type direct --exchange-name direct-exchange --routing-key routing-key --queue-name queue-name [--auto-delete-queue] [--no-ttl] [--prefetch-count count] [--ack-mode explicit] [--host localhost] [--port port_number] [--vhost vhost_name] [--user username] [--password password] [--no-tls] [--no-heartbeat]
## Running examples from Part II
bash
ruby ./examples/amqp_internals/consumer.rb message_id message_content --exchange-type topic --exchange-name topic-exchange --routing-key routing-key --queue-name queue-name [--auto-delete-queue] [--no-ttl] [--prefetch-count count] [--ack-mode explicit] [--host localhost] [--port port_number] [--vhost vhost_name] [--user username] [--password password] [--no-tls] [--no-heartbeat]
bash
ruby ./examples/amqp_internals/publisher.rb message_id message_content --exchange-type topic --exchange-name topic-exchange --routing-key routing-key --host localhost --port port_number --vhost vhost_name --user username --password password --no-tls --no-heartbeat --no-persistent-messages
<|repo_name|>nreiter/rabbitmq-workshop<|file_sep|>/examples/amqp_internals/consumer.rb
#!/usr/bin/env ruby
require 'bunny'
require 'pp'
class Consumer
attr_reader :message_count
def initialize(options={})
@options = options
@message_count ||= Hash.new { |hash,key| hash[key]=[] }
@connection ||= Bunny.new(@options).tap do |connection|
connection.start
@channel ||= connection.create_channel
@queue ||= @channel.queue(@options[:queue_name], options.slice(:auto_delete,:ttl,:prefetch_count).merge(:arguments => { 'x-dead-letter-exchange' => 'dlx.exchange' }))
@queue.bind('dlx.exchange', routing_key: @queue.name)
@consumer_tag ||= @queue.subscribe(manual_ack: true, block_size: options[:block_size]) do |delivery_info, properties, payload|
log_message(delivery_info,payload)
@message_count[@options[:routing_key]] <<
