Estadísticas y predicciones de World Cup Qualification UEFA 1st Round Group C
Calendario de Clasificatorias de la Copa Mundial UEFA: Grupo C
¡Estamos emocionados por la nueva ronda de clasificación para la Copa Mundial UEFA! El Grupo C promete ser una de las competiciones más emocionantes, con equipos luchando por un lugar en el torneo mundial. Cada partido trae su propia historia, y los aficionados están ansiosos por ver quién se alzará como el favorito. Mantente informado con las últimas actualizaciones y predicciones expertas para cada encuentro.
International
World Cup Qualification UEFA 1st Round Group C
- 18:45 Denmark vs Scotland -Over 1.5 Goals: 87.70%Odd: 1.30 Make Bet
- 18:45 Greece vs Belarus -Over 1.5 Goals: 65.40%Odd: 1.25 Make Bet
Equipos Destacados del Grupo C
El Grupo C está compuesto por algunos de los equipos más fuertes y competitivos de Europa. Cada uno tiene su propio estilo y estrategia, lo que garantiza partidos intensos y llenos de acción.
- Inglaterra: Con una rica historia futbolística, Inglaterra siempre es un contendiente fuerte. Su equipo está lleno de talento joven y experimentado, lo que les da una ventaja significativa.
- República Checa: Conocidos por su sólida defensa y juego táctico, la República Checa ha demostrado ser un oponente difícil en el pasado.
- Chile: Aunque técnicamente no es parte de la UEFA, Chile ha sido invitada a participar en esta ronda clasificatoria, trayendo consigo una gran pasión y habilidad técnica.
- Austria: Austria ha mostrado un gran progreso en los últimos años, con un equipo bien organizado y lleno de jugadores en forma.
Análisis Detallado de los Partidos
Cada partido en el Grupo C es único y requiere un análisis cuidadoso para prever posibles resultados. Aquí te ofrecemos un desglose detallado de los enfrentamientos más esperados.
Inglés vs. República Checa
Este es uno de los enfrentamientos más esperados del grupo. Inglaterra llega como favorita, pero la República Checa no será fácil de derrotar. Analicemos las claves del partido:
- Jugadores a seguir: Para Inglaterra, jugadores como Harry Kane y Raheem Sterling son cruciales. Por parte checa, Patrik Schick y Tomas Soucek son figuras clave.
- Estrategia: Inglaterra probablemente adoptará un enfoque ofensivo, mientras que la República Checa buscará explotar sus fortalezas defensivas.
- Predicción: Se espera un partido reñido, pero Inglaterra tiene una ligera ventaja debido a su profundidad en el plantel.
Chile vs. Austria
Otro encuentro emocionante es el que enfrenta a Chile contra Austria. Ambos equipos tienen mucho en juego y buscan asegurar una victoria crucial para sus aspiraciones de clasificación.
- Jugadores a seguir: Alexis Sánchez es una figura destacada para Chile, mientras que David Alaba lidera el ataque austriaco.
- Estrategia: Chile podría optar por un juego más directo, aprovechando su habilidad técnica. Austria, por su parte, buscará controlar el mediocampo y crear oportunidades desde allí.
- Predicción: Un empate podría ser el resultado más probable, dado el equilibrio entre ambos equipos.
Predicciones Expertas para las Apuestas
Las apuestas deportivas son una parte integral del fútbol moderno. Aquí te ofrecemos algunas predicciones expertas para ayudarte a tomar decisiones informadas.
Inglés vs. República Checa
Predicción: Victoria de Inglaterra por un margen estrecho (1-0 o 2-1).
- Marcador exacto: 2-1 a favor de Inglaterra.
- Goleador: Harry Kane es el máximo candidato a marcar.
Chile vs. Austria
Predicción: Empate sin goles (0-0).
- Marcador exacto: 1-1 con goles en los minutos finales.
- Goleador: Alexis Sánchez podría ser decisivo para Chile.
Tendencias Recientes y Estadísticas Clave
Para tener una mejor comprensión del desempeño actual de los equipos, es importante revisar las tendencias recientes y estadísticas clave.
Inglés
- Racha actual: Inglés ha ganado sus últimos tres partidos amistosos internacionales.
- Goles anotados: Promedio de 2.5 goles por partido en sus últimos encuentros.
República Checa
- Racha actual: Empató sus dos últimos partidos oficiales.
- Goles recibidos: Ha mantenido su portería invicta en dos de sus últimos tres partidos.
Chile
- Racha actual: Gana sus últimos dos partidos amistosos internacionales.
- Goles anotados: Promedio de 1.8 goles por partido en sus últimos encuentros.
Austria
- Racha actual: Ha ganado uno y empatado otro en sus últimos dos partidos oficiales.
- Goles recibidos: Ha mantenido su portería invicta en tres de sus últimos cuatro partidos.
Análisis Táctico y Estrategias Clave
Cada equipo tiene su propio estilo táctico que puede influir significativamente en el resultado del partido. Aquí te ofrecemos un análisis detallado de las estrategias clave que podrían emplearse durante los encuentros del Grupo C.
Inglés: Ataque Dinámico y Defensa Comprometida
Inglés suele adoptar un estilo ofensivo agresivo, aprovechando la velocidad y habilidad técnica de sus jugadores delanteros. Sin embargo, también mantienen una defensa sólida para contrarrestar cualquier amenaza rival.
- Jugadas clave: Transiciones rápidas desde la defensa al ataque son fundamentales para Inglés.
- Foco defensivo: La defensa central debe estar alerta ante las jugadas a balón parado del rival.
República Checa: Equilibrio Táctico y Juego Posicional
Su juego se caracteriza por un equilibrio entre ataque y defensa, con un énfasis particular en mantener la posesión del balón y explotar las debilidades del rival mediante jugadas bien ejecutadas.
- Jugadas clave: Control del mediocampo es crucial para dictar el ritmo del partido.
- Foco defensivo: La defensa debe estar preparada para interceptar pases largos y ataques rápidos del rival.
Chile: Pasión y Habilidad Técnica
Su estilo se basa en la habilidad técnica individual combinada con una gran pasión colectiva. Chile suele ser impredecible, lo que puede darles ventaja sobre equipos más estructurados tácticamente.
- Jugadas clave: Jugadas individuales destacan como puntos fuertes en su ataque.
- Foco defensivo: Deben estar atentos a las contras rápidas del rival debido a su disposición ofensiva frecuente.
Austria: Disciplina Táctica y Juego Cohesivo
Austria se destaca por su disciplina táctica y cohesión como equipo. Prefieren jugar al contraataque y mantener una estructura defensiva sólida para explotar cualquier error del oponente.- lyw233/Deep-Convolutional-Generative-Adversarial-Networks<|file_sep|>/DCGAN-tensorflow-master/train.py
from __future__ import division
import os
import time
import tensorflow as tf
import numpy as np
from glob import glob
from six.moves import xrange
from utils import save_images
from ops import *
from dcgan_model import DCGAN
flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_integer('epoch', "0", 'Epoch to start training from')
flags.DEFINE_integer('epoch_size', "100000", 'Epoch size to train')
flags.DEFINE_integer('batch_size', "64", 'The size of batch images')
flags.DEFINE_integer('input_height', "108", 'The size of image to use (will be center cropped). ')
flags.DEFINE_integer('input_width', "108", 'If None, same value as input_height')
flags.DEFINE_integer('output_height', "64", 'The size of the output images to produce.')
flags.DEFINE_integer('output_width', "64", 'If None, same value as output_height')
flags.DEFINE_string('dataset', "celebA", 'The name of dataset')
flags.DEFINE_string('input_fname_pattern', "*.jpg", 'Glob pattern of filename of input images.')
flags.DEFINE_string('dataset_dir', "../data/celebA/img_align_celeba/", 'Root directory of dataset')
flags.DEFINE_string('log_dir', './logs/', 'Directory where to write event logs and checkpoint.')
flags.DEFINE_string('sample_dir', './samples/', 'Directory where to save sample images.')
flags.DEFINE_float('max_norm', "5.", 'Clipping bound for discriminator weights.')
flags.DEFINE_float('learning_rate', "0.0001", 'Initial learning rate.')
flags.DEFINE_float('beta1', "0.", 'Momentum term of adam')
flags.DEFINE_float('gamma1', "0.", 'Momentum term of adam')
flags.DEFINE_float('gamma2', "0.", 'Momentum term of adam')
flags.DEFINE_integer('ngf', "64", 'Number of generator filters in first conv layer.')
flags.DEFINE_integer('ndf', "64", 'Number of discriminator filters in first conv layer.')
flags.DEFINE_boolean('is_crop', False, 'True if image is to be cropped.')
flags.DEFINE_boolean('visualize_only', False,
'True for test mode (use fixed minibatch).')
# flags.DEFINE_boolean('train_GAN_with_all_data_at_once',
# False,
# 'True for training GAN with all data at once instead of mini-batch by mini-batch.')
def train():
# load and prepare data
data_X = glob(os.path.join(FLAGS.dataset_dir,
FLAGS.input_fname_pattern))
data_X = sorted(data_X)
n_batches = int(len(data_X) / FLAGS.batch_size)
if n_batches == 0:
raise ValueError("Dataset size %d is smaller than the batch size %d." %
(len(data_X), FLAGS.batch_size))
image_dims = [FLAGS.output_height,
FLAGS.output_width,
int(data_X[0].split('.')[-1] == 'f') + int(data_X[0].split('.')[-1] == 'F') + int(
data_X[0].split('.')[-1] == 't') + int(data_X[0].split('.')[-1] == 'T') * 4]
print("Loading data...")
X_train = np.empty([FLAGS.batch_size] + image_dims)
# define placeholders for inputs to network
real_data_int = tf.placeholder(tf.int32,
shape=[FLAGS.batch_size] + image_dims)
real_data = tf.cast(real_data_int / (256./5.), tf.float32)
noise_data = tf.placeholder(tf.float32,
shape=[FLAGS.batch_size,
FLAGS.noise_dim])
# build graph for the generator network
g_model = DCGAN(image_dims=image_dims,
batch_size=FLAGS.batch_size,
noise_dim=FLAGS.noise_dim)
# build graph for the discriminator network
d_model = DCGAN(image_dims=image_dims,
batch_size=FLAGS.batch_size,
noise_dim=FLAGS.noise_dim)
# build the model graph for training GANs
g_sample = g_model.build_generator(noise=noise_data)
d_loss_real,d_loss_fake,g_loss,g_p_loss,d_p_loss,g_c_loss,d_c_loss =
d_model.build_discriminator(real_data=real_data,
fake_data=g_sample)
# define trainable variables for each optimizer.
t_vars = tf.trainable_variables()
d_vars = [var for var in t_vars if var.name.startswith("discriminator")]
g_vars = [var for var in t_vars if var.name.startswith("generator")]
with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope(), reuse=False):
d_clip_weights = [v.assign(tf.clip_by_value(v, -FLAGS.max_norm, FLAGS.max_norm)) for v in d_vars]
with tf.name_scope("train_discriminator"):
with tf.control_dependencies(d_clip_weights):
disc_optim_real = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_loss_real,var_list=d_vars)
disc_optim_fake = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_loss_fake,var_list=d_vars)
disc_optim_p_real,disc_optim_p_fake,disc_optim_c_real,disc_optim_c_fake=
tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_p_loss,var_list=d_vars),
tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_p_loss,var_list=d_vars),
tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_c_loss,var_list=d_vars),
tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_c_loss,var_list=d_vars)
with tf.name_scope("train_generator"):
gen_optim_real = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(g_loss,var_list=g_vars)
gen_optim_p_fake = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(g_p_loss,var_list=g_vars)
gen_optim_c_fake = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(g_c_loss,var_list=g_vars)
with tf.name_scope("train_discriminator_GAN"):
disc_optim_GAN_real=tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_loss_real+d_loss_fake,var_list=d_vars)
disc_optim_GAN_fake=tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(d_loss_real+d_loss_fake,var_list=d_vars)
with tf.name_scope("train_generator_GAN"):
gen_optim_GAN=tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate,beta1=FLAGS.beta1,gamma1=FLAGS.gamma1,gamma2=FLAGS.gamma2).minimize(g_loss+g_p_loss+g_c_loss,var_list=g_vars)
d_sum_real=tf.summary.scalar("d_loss_real",d_loss_real)
d_sum_fake=tf.summary.scalar("d_loss_fake",d_loss_fake)
g_sum=tf.summary.scalar("g_loss",g_loss)
gp_sum=tf.summary.scalar("g_p_loss",g_p_loss)
gc_sum=tf.summary.scalar("g_c_loss",g_c_loss)
dp_sum=tf.summary.scalar("d_p_lss",d_p_loss)
dc_sum=tf.summary.scalar("d_c_lss",d_c_loss)
t_vars = tf.global_variables()
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=None)
config=tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
with tf.Session(config=config) as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
merged_summary_op=tf.summary.merge_all()
summary_writer=tf.summary.FileWriter(FLAGS.log_dir,sess.graph)
start_epoch=int((tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.log_dir)).split("-")[-4])
print(start_epoch,"epochs are completed.")
if start_epoch==0:
print ("Reading checkpoints...")
ckpt_file=tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.log_dir)
if ckpt_file:
saver