Estadísticas y predicciones de Pro League

Últimos Partidos Jugados

• Al Ain FC vs Al Jazira Club: Un encuentro lleno de tensión que terminó en un empate 1-1.
• Al Wasl FC vs Al Nasr SC: Un partido vibrante donde Al Wasl FC se llevó la victoria con un marcador de 2-1.
• Shabab Al Ahli vs Sharjah FC: Un duelo equilibrado que culminó en un empate 0-0.

Predicciones para la Próxima Jornada

• Al Ain FC vs Sharjah FC: Se espera un partido equilibrado, pero Al Ain FC tiene ligera ventaja debido a su rendimiento reciente.
• Al Jazira Club vs Al Wasl FC: Al Jazira Club podría sorprender con una victoria, aprovechando su fuerte ataque.
• Al Nasr SC vs Shabab Al Ahli: Predicción de empate, ya que ambos equipos han mostrado un rendimiento consistente.

Tácticas Defensivas y Ofensivas

• Defensa a Tiempo Completo: Equipos como Al Ain FC se enfocan en mantener una defensa sólida durante todo el partido.
• Juego Rápido por las Bandas: Al Jazira Club utiliza las bandas para desequilibrar a sus oponentes y crear oportunidades de gol.

Estadísticas Importantes

• Goles Anotados por Partido: Al Jazira Club lidera con un promedio de 2.5 goles por partido.
• Promedio de Pases Completados: Sharjah FC tiene el mayor porcentaje de pases completados, lo que indica un juego colectivo eficiente.

Jugadores Estrella de la Temporada

• Hassan Khalifa (Al Ain FC): Conocido por su habilidad para controlar el medio campo y distribuir pases precisos.
• Musaed Neda (Al Jazira Club): Destaca por su velocidad y capacidad para marcar goles cruciales.
• Omar Abdulrahman (Al Nassr): Uno de los mediocampistas más creativos del torneo, capaz de cambiar el curso del juego con un solo pase.

Nuevos Talentos a Seguir

• Ahmed Khalil (Al Wasl FC): Un joven extremo con una gran habilidad para driblar y asistir a sus compañeros.
• Fahad Mubarak (Sharjah FC): Un defensor central con una impresionante capacidad para interceptar pases y marcar goles desde fuera del área.
• Saad Al Sheeb (Shabab Al Ahli): Portero joven pero prometedor, conocido por sus reflejos rápidos y seguridad bajo los tres palos.

Tecnología en el Campo y fuera del Campo

• Vigilancia mediante Drones: Los drones se utilizan para capturar imágenes aéreas del campo, ayudando a los entrenadores a analizar tácticas y movimientos del equipo contrario.
• Análisis de Datos Avanzado: Las herramientas analíticas permiten a los equipos estudiar patrones del juego y mejorar su rendimiento basándose en datos precisos.
• Tecnología Wearable: Dispositivos portátiles recopilan datos sobre el rendimiento físico de los jugadores, ayudando a prevenir lesiones y optimizar entrenamientos.

Patrocinios Estratégicos

• Alianzas con Marcas Globales: Equipos como Al Ain FC han establecido alianzas con marcas internacionales para aumentar su visibilidad global.
• Campañas Locales Innovadoras: Utilización de influencers locales para conectar mejor con la base de aficionados regionales.

Iniciativas Comunitarias y Sostenibilidad

• Programas Juveniles Comunitarios: Muchos clubes invierten en programas juveniles para fomentar el talento local y fortalecer sus raíces comunitarias.
• Iniciativas Ecológicasdanielmichaelsmith/torch-tiny-cnn<|file_sep|>/ttnn/models/convnet.py # coding=utf-8 import torch import torch.nn as nn from ttnn.models.convnet_base import ConvNetBase class ConvNet(ConvNetBase): def __init__(self, num_classes=10, num_channels=1, width=28, height=28, num_filters=[16], filter_size=5, stride=1, padding=0, dropout_prob=0, num_hidden_nodes=256, max_pooling=False, max_pooling_kernel_size=5): super(ConvNet, self).__init__(num_classes=num_classes, num_channels=num_channels, width=width, height=height) self.num_filters = num_filters self.filter_size = filter_size self.stride = stride self.padding = padding self.dropout_prob = dropout_prob self.num_hidden_nodes = num_hidden_nodes self.max_pooling = max_pooling self.max_pooling_kernel_size = max_pooling_kernel_size layers = [] in_channels = num_channels for out_channels in num_filters: layers.append(nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=filter_size)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) if max_pooling: layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=max_pooling_kernel_size)) in_channels = out_channels layers.append(nn.Flatten()) linear_input_size = in_channels * ((width - filter_size) // stride + 1) * ((height - filter_size) // stride + 1) if max_pooling: linear_input_size = linear_input_size // (max_pooling_kernel_size ** 2) layers.append(nn.Linear(linear_input_size, num_hidden_nodes)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) if dropout_prob > 0: layers.append(nn.Dropout(p=dropout_prob)) layers.append(nn.Linear(num_hidden_nodes, num_classes)) self.layers = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.layers(x)<|file_sep|># coding=utf-8 import torch class Base(object): def __init__(self): def forward(self, x): def evaluate(self): def train(self): def save_model(self): def load_model(self):<|repo_name|>danielmichaelsmith/torch-tiny-cnn<|file_sep|>/ttnn/models/fcnet.py # coding=utf-8 import torch.nn as nn from ttnn.models.fcnet_base import FullyConnectedNetBase class FullyConnectedNet(FullyConnectedNetBase): def __init__(self, num_classes=10, input_dim=(1,), hidden_sizes=[], dropout_prob=0): super(FullyConnectedNet, self).__init__(num_classes=num_classes, input_dim=input_dim) self.hidden_sizes = hidden_sizes self.dropout_prob = dropout_prob layers = [] prev_layer_dim = input_dim[0] for layer_dim in hidden_sizes: layers.append(nn.Linear(prev_layer_dim, layer_dim)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) if dropout_prob > 0: layers.append(nn.Dropout(p=dropout_prob)) prev_layer_dim = layer_dim layers.append(nn.Linear(prev_layer_dim, num_classes)) self.layers = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.layers(x)<|repo_name|>danielmichaelsmith/torch-tiny-cnn<|file_sep|>/ttnn/models/fcnet_base.py # coding=utf-8 class FullyConnectedNetBase(object): def __init__(self, num_classes=10, input_dim=(1,) ): super(FullyConnectedNetBase, self).__init__() self.num_classes = num_classes #Assume the input is flattened. self.input_dim = input_dim #If it's not flattened you'll have to do it yourself. assert len(input_dim) == 1 def forward(self, x): raise NotImplementedError() def evaluate(self): raise NotImplementedError() def train(self): raise NotImplementedError() def save_model(self): raise NotImplementedError() def load_model(self): raise NotImplementedError()<|file_sep|># coding=utf-8 from abc import ABCMeta import torch.nn as nn from ttnn.models.base import Base class ConvNetBase(Base): __metaclass__ = ABCMeta def __init__(self, num_classes=10, num_channels=1, width=28, height=28): super(ConvNetBase, self).__init__() #Number of classes to predict. self.num_classes = num_classes #Dimensions of the image. assert len((width,height)) == 2 #Number of channels in the image. assert len(num_channels) == 1 #Width of the image. assert len(width) == 1 #Height of the image. assert len(height) == 1 #Input size. self.input_shape = (num_channels,width,height) @property def input_shape(self): return tuple(self._input_shape) @input_shape.setter def input_shape(self,value): assert len(value) == len((1,)) if len(value) != len((1,self.width,self.height)): raise ValueError("Expected length of {} but got {}".format(len((self.num_channels,self.width,self.height)),len(value))) if value[0] != self.num_channels: raise ValueError("Expected number of channels to be {} but got {}".format(self.num_channels,value[0])) if value[1] != self.width: raise ValueError("Expected width to be {} but got {}".format(self.width,value[1])) if value[2] != self.height: raise ValueError("Expected height to be {} but got {}".format(self.height,value[2])) #TODO: Check that width and height are divisible by stride * (filter_size - padding) #Check that we're not going to have any issues with negative sizes when we apply our filters. #Store the new value. self._input_shape = tuple(value) <|file_sep|># coding=utf-8 import torch class Dataset(object): @staticmethod def load_mnist(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/mnist"): pass @staticmethod def load_cifar10(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/cifar10"): @staticmethod def load_cifar100(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/cifar100"): @staticmethod def load_fashion_mnist(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/fashion_mnist"): @staticmethod def load_svhn(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/svhn"): @staticmethod def load_omniglot(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/omniglot"): @staticmethod def load_kuzushiji_mnist(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/kuzushiji_mnist"): @staticmethod def load_kuzushiji_49(dataset_dir="~/torch-tiny-cnn/data/kuzushiji_49"): <|repo_name|>sailfish-x11/distribution-vendor-nokia<|file_sep|>/meta-sailfish-nokia/common/recipes-sailfish/qt/qtdeclarative-qmlplugins/qmlplugins-native_qmlmodules/qml-javascript.cpp /* * Copyright (c) 2016 - 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