比分预测模型++=比分预测模型下载手机版

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于比分预测模型的问题，于是小编就整理了4个相关介绍比分预测模型的解答，让我们一起看看吧。

8年心血研究足球精准比分数据模型，如何最快速运营变现呢？

哈哈 这人头条号被封了又申请了小号来了 明确告诉各位 千万别去买 别上当 我已经上当了 只想告诉各位 他那么精准 还卖什么摸型 早就靠模型发大财了 他卖我一千元一套 屁用没有 把我微信直接拉黑 缘份啊 居然在这儿又碰上 头条上的朋友千万别让他的课程洗脑 大家相信一句话 目前为止 没有任何一种模式或模型能破解竟彩的套路 否则体彩早垮了 撑握模型的人早成千万亿万富翁了 还有时间来头条讲课 那么成熟的技术自己不偷偷享用 舍得让别人共享 吹吧 继续 希望上当的朋友都出来举报 不能让这种人 这种行为再去违害更多的人

有哪些优秀的Kaggle竞赛解决方案，可以分享吗？

地球上一些储藏了大量石油和天然气的区域，其地表下还有大量的沉积盐。但要准确找出哪些地方有大量沉积盐并非易事。专业的地震成像仍然需要对盐矿体进行专业的人工判断。这导致了非常主观、高度可变的渲染过程。此外，这对石油和天然气开采也造成了潜在的隐患。为了创建最准确的地震成像（seismic image）和 3D 渲染，TGS（世界领先的地理数据公司）希望 Kaggle 的机器学习社区能构建一种可以自动、准确识别一块次表层是不是盐体的算法。

这正是我们今天要介绍的 Kaggle 竞赛：TGS 盐体识别挑战赛，挑战者需要开发出能准确分割地表以下沉积盐分布的算法。简言之，这就是一个图像语义分割任务。本文介绍了获得该竞赛第一名的方案。

本项竞赛奖金丰厚，前四名总共可获得 10 万美元的奖励，而第一名将获得 5 万美元。

目前该竞赛的提交日期已经截止，该赛事共有 3291 个队伍参赛。以下是前十名的成绩排行：

赛题背景

地震数据是通过地震反射（reflection seismology）收集的，这种方法要求能量的受控震源（如压缩气体或地震振动器），以及记录来自地下岩石界面反射的传感器。之后处理记录的数据，创建地球内部的 3D 视图。地震反射类似于 X 光、声波定位仪和回波定位。

地震成像是通过将来自岩石边界的反射成像来生成的。地震成像展示了不同岩石类型之间的边界。理论上，反射的力量与岩石界面两侧的物理特性的差别成正比。地震成像展示了岩石边界，但它们并不能显示岩石的属性，一些岩石容易辨认，一些则很难。

世界上一些地区地下存在大量的盐。地震成像的一大挑战就是识别哪些地表下面有盐。盐很容易识别，也很难识别。盐的密度通常是 2.14 g/cc，比周围的岩石密度低。盐的地震波速是 4.5 km/sec，通常比周围的岩石速度快。这种区别就使得在盐岩-沉积层界面处反射的变化比较大。通常盐是非晶质岩石，没有太多内部结构。这意味着盐内部通常不会有太多反射，除非其中有沉积物。这种情况下盐的地震波速较高，使得地震成像出现问题。

数据

使用的数据是在次表层底部多个地点选取的一系列图片。图像的分辨率为 101 x 101，每个像素被分类为盐或沉积物。除了地震成像之外，还为每个图像提供成像位置的深度。比赛的目标是分割含盐区域。

训练数据集示例

评估

比赛根据 IoU 阈值上不同交叉点的平均精度来计算比分。提交的目标像素预测值和真实目标像素之间的 IoU 分数计算方式如下：

将一系列 IoU 阈值代入该公式，在每个点计算一个平均精度值。阈值的范围在 0.5 到 0.95 之间，步长为 0.05：(0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95)。换句话说，在阈值为 0.5 时，如果预测目标与真实目标的交集大于 0.5，则该预测对象被视为「命中」。

在每个阈值 t 处，基于预测目标与所有真实目标对比所产生的真正类（TP）、假负类（FN）和假正类（FP）的数量来计算精度值：

当单个预测目标与真实目标匹配并且 IoU 高于阈值时，记为真正类。假正类表示预测目标没有与之关联的真实对象，假负类表示真实目标没有与之关联的预测目标。然后，将上述每个 IoU 阈值上精度值的平均值作为单个图像的平均精度值：

最后，竞赛的评估度量返回的分数是测试数据集中每个图像平均精度的平均值。

第一名方案

首先，我要祝贺并感谢我的队友 phalanx，他为此付出了很大的努力！这是我在图像分割领域处理的第一个问题，三个月前我对分割还一无所知。所以，这项第一是对我们所获知识和经验的巨大奖励。我想，这对新手来说也是一个很好的示例：只要你肯努力，即使没什么背景知识也能获得不错的成绩。

局部验证

我们创建了 5 个按深度分层的常见 fold。局部验证的分数与 LB 有很强的相关性。

第一阶段训练

我们每个人都基于训练数据开发了一个模型：

我的模型

• 输入：101→resize to 192→pad to 224

• 编码器：在 ImageNet 上预训练的 ResNeXt50

• 解码器：conv3x3+BN，上采样，scSE

训练概览：

优化器：RMSprop，批大小：24

1. 损失：BCE+Dice。从 0.0001 开始降低高原上的 LR

2. 损失：Lovasz。从 0.0005 开始降低高原上的 LR

3. 损失：Lovasz。4 个带有余弦退火 LR 的 snapshot，每个 snapshot 需要 80 个 epoch，LR 从 0.0001 开始

phalanx 的模型

编码器为 ResNet34（架构与下面描述的 resnet_34_pad_128 相似）

输入：101→ resize to 202→pad to 256

• 5-fold ResNeXt50 有 0.864Public LB（0.878 Private LB）

• 5-fold ResNet34 有 0.863Public LB（0.880 Private）

• 它们的整合分数为 0.867Public LB（0.885 Private）

第二阶段训练

基于第一阶段得到的整合分数，我们创造了一套置信假标签。置信度为置信像素预测的百分比（probability < 0.2 or probability> 0.8）

我们有两个模型：

1. 我的 ResNeXt50 在置信假标签上进行预训练；在它们上面训练了 5folds。0.871（0.890 Private）

2. phalanx 在每个 fold 中添加了 1580 个假标签，并从头开始训练模型。0.861（0.883 Private）

3. 它们的整合得分为 0.870（0.891 Private）

第三阶段训练

从第二阶段得到所有的假标签，phalanx 训练了 2 个模型：

resnet_34_pad_128

• 输入：101 -> pad to 128

• 编码器：ResNet34 + scSE (conv7x7 -> conv3x3，移除第一个最大池化)

• 中心模块：特征金字塔注意力模块 (移除 7x7)

• 解码器： conv3x3，转置卷积，scSE + hyper columns

• 损失：Lovasz

resnet_34_resize_128

• 输入： 101 -> resize to 128

• 编码器：ResNet34 + scSE（移除第一个最大池化）

• 中心模块：conv3x3, 全局卷积网络

• 解码器：全局注意力上采样（实施 like senet -> like scSE, conv3x3 -> GCN) + 深度监督

• 损失： 用于分类的 BCE 以及用于分割的 Lovasz

训练概览

优化器：SGD，批大小：32

1. 在假标签上进行预训练。3 个带有余弦退火 LR 的 snapshot，每个 snapshot 有 50 个 epoch，LR 0.01 → 0.001

2. 在训练数据上进行微调。5 folds、4 个带有余弦退火 LR 的 snapshot，每个 snapshot 有 50 个 epoch，LR 0.01 → 0.001

• resnet_34_pad_128 had 0.874 (0.895 Private)

• resnet_34_resize_128 had 0.872 (0.892 Private)

最终模型

最终模型是 ResNeXt50（来自第二阶段）和 resnet_34_pad_128（来自第三阶段）与水平翻转 TTA: 0.876Public LB（0.896 Private LB）的混合。

数据增强

我们用了非常相似的数据增强列表。我的数据增强基于强大的 albumentations 库：

• 水平翻转（p=0.5）

• 随机亮度（p=0.2,limit=0.2）

• 随机对比（p=0.1,limit=0.2）

• 平移 缩放 旋转（shift_limit=0.1625, scale_limit=0.6, rotate_limit=0, p=0.7）

后处理

我们开发了基于拼图镶嵌的后处理。理念如下：

1. 在训练数据中找到所有的垂直或半垂直（图像的下半部分是垂直的）图像；

2. 镶嵌中上述图像下方的所有测试图像都得到相同的掩码；

3. 它们上方只有一个测试图像获得相同的掩码，并且只有当其镶嵌深度> = 3 时。

GPU 资源

• 我只有一个 1080 的 GPU。

• phalanx 有一个 1080Ti，在上周的比赛中又拿到一个。

框架

• 我用的是 Keras。非常感谢 qubvel 在 Keras 中关于分割 zoo 的绝佳 repo。

• phalanx 用的是 PyTorch。

法甲：你觉得5月30日法甲联赛，朗斯和第戎的比赛会是什么结果？

本场法甲降级附加赛

先看欧赔

威廉希尔初（2.30）（3.10）（3.30）临（2.25）（3.10）（3.40）

澳门彩票初（2.25）（3.08）（2.98）临（2.25）（3.08）（2.98）

欧赔盘口客胜差异巨大

凯利指数看胜负

再看亚盘

威廉希尔初（2.25）平半球（1.60）临（2.25）平半球（1.60）

韦德国际初（1.99）平半球（1.91）临（1.97）平半球（1.93）

亚盘水位基本无变化

凯利指数看胜负

看交易量

必发和竞彩平局70和主胜90，客队被忽略

综合分析

两队本赛季无交手记录，一只法乙球队，一只法甲球队，两队实力差距有多少呢，从主队初盘开平半本来就是庄家对主队不自信的表现。而且客胜差异巨大，因此本场看客队全身而退。

结合百家欧赔中的20家主流欧赔来看，两队实力差距在0-0.50个档次之间，结合实力战绩场地等因素来看盘口不合理，亚盘盘口有明显差异。临场盘口有明显差异。欧亚转化值计算得出主流公司对本场比赛给出的盘口不一致。最后用500场同赔率胜平负模型匹配数据中得出主胜概率40%，客不败概率60%，数据主要集中在平局。

结论

下盘

求稳让负

博负

谢谢邀请！

朗斯此前凭借季末的一波3连胜挤走洛里昂，以联赛第5的身份进入升级附加赛，在冒泡赛制下又先后作客淘汰了巴黎FC（点球）和特鲁瓦（加时）完成1穿2，亚盘已经连续赢下5个盘口后状态、士气都处于高位。

第戎在法甲收官战中2-1战胜图卢兹，最终在积分上反超失利的卡昂获得了附加赛资格，球队基础实力在法甲中属于末流，升入法甲以来3年中有2季身陷保级泥潭，本季收尾阶段虽然胜率上升，不过近11个联赛客场输足10场，10场失利均遭遇零封（进3球失20球），客战能力依旧孱弱。

本场澳门初盘为朗斯主场让出平手/半球，上盘水位1.94，即时盘赔均无变动，欧亚指数无差异。从赛季整体开盘形势上看，朗斯实力在法乙中处于第二集团，弱于梅斯，与获得直升名额的布雷斯特相当，但略强于同处第二集团的特鲁瓦、巴黎FC。第戎虽为法甲球队，但在客场低迷的情况下，本场作客确实难以被高看，个人观点本场初盘设置合理。

另外由于附加赛两回合赛制，平局项天然存在关注度，这一点上威廉希尔初赔2.30,3.10,3.30变2.25,3.10,3.40，初始平赔在法系赛事正常范围内（3.20以内），但受注位置仍以利诱成分居多，而胜赔初始处于比较中庸的位置，微调后平局价位能够更好受注分流，另外负赔微抬意图不太明朗，欧赔角度来看个人观点平局作为分流项可以排除。

在后市变化不计而欧亚指数无差异的情况下，综合而言本场个人看好赛果正路打出，竞彩建议朗斯胜。

dota2的英雄是抄袭暴雪的吗？

虽说DOTA1与DOTA2一脉相承，但是这个问题说起来就要从dota1说起，最先魔兽争霸3面相各种玩家提供的其实是一款游戏的根本引擎，具体里面想要玩到哪些地图或者英雄技能玩法，玩家是可以自己开发的，也因此魔兽争霸3先后出现了从war3时代四大种族发展建筑模式，到后来的澄海3C、各种塔防玩法以及后来出现的dota地图。

最早的dota地图是由GUINSOO羊刀和ELUS风杖两人联手开发，后来Guinsoo跑去开发英雄联盟，两人半路招的Icefrog冰蛙就全盘接手了dota地图的更新任务。

其实后来我们玩到的各版本dota地图还是要感谢这三人，虽然有war3地图开发器，谁都可以来试着做一张地图，但是做到像dota这种细节是非常困难的，首先各个英雄之间要达到相互平衡，不能够有特别强势的英雄存在，但是这一百来英雄每个英雄的初始攻击力、护甲、属性成长做一点改变都会改变很多，更何况还有技能的伤害、CD调整，包括野怪前期不能很容易打又不能打不死，树林的阴影以及一些暗道都是怎么做出来的？因此在这里可以说icefrog对于dota这款游戏倾注了太多心血。

说回DOTA2，icefrog当年是想与暴雪合作开发DOTA2的，但是彼时正在全力研发自己的新游戏《风暴英雄》的暴雪根本无暇也看不上与icefrog的合作，因此icefrog最后找到了V舍联手开发出了DOTA2。

在dota1中icefrog对我创作很多英雄使用了魔兽世界中的人物角色，但是其实这些英雄的技能icefrog是有重新做的，只是角色的模板才用了暴雪的原型，到了DOTA2为了避免发生互相冲突，游戏虽然技能和名称沿用了DOTA1的，但是大比分英雄模型已经与DOTA1完全不同，也因此很多DOTA1玩家转战DOTA2后会不认识每个英雄。

现如今虽然暴雪一直以维权为名不断地想要在dota2上获得补偿，但是说实在的，dota这款地图是icefrog等人开发出来的新地图，只是在当时的环境下采用了暴雪的人物角色模型以及游戏运行引擎，而今dota2有了自己的人物模型、游戏运行引擎，虽然部分英雄名称技能相同，但毕竟这些技能的开发是由icefrog团队创作的，与暴雪并无关系，也因此谈不上抄袭一说。

dota2绝大部分英雄都没有抄袭暴雪。

为什么题主会问这样的问题呢？我认为与dota时期有关。因为dota的地图是建立在魔兽争霸3基础上的一张自定义地图，里面许多英雄模型都是用的war3的，所以才会给人这样的感觉。

但是，dota2(dota)里有少部分英雄的技能也借鉴了暴雪的魔兽争霸3里的英雄。比如说巫妖和熊猫酒仙，这两个英雄4个技能里有三个技能是和魔兽争霸里的同名英雄一样的，剑圣是2个，还有一些英雄是1个。

还有许多英雄的技能也是借鉴原war3里其他英雄的技能的。这种情况在当时一些魔兽rpg里很常见，比如澄海里的英雄基本上是照搬魔兽争霸里的。。。

现在dota2里的英雄都有自己的风格，虽然有些技能很像魔兽争霸里的英雄，但是原来作为一张魔兽争霸的自定义地图，这一点也无可厚非。而现在，暴雪和dota2的公司v社早就达成庭外和解了，所以也不存在什么抄袭侵权一说了。

DOTA2被称为DOTA的续作，但两者并不是一个公司研发。而DOTA源自WAR3（暴雪出品的魔兽争霸3）的一张地图，所以有相同之处就不足为怪了。DOTA是受到暴雪官方认可的，而暴雪拥有英雄模型的版权，而DOTA2的英雄和WAR3还是有区别的。他们之间有关联，但算不上抄袭，二者之间也没有暴发过侵权的纠纷。暴雪2016起诉的手游刀塔传奇和DOTA2没有关系

说到这里，就不得不提《dota2》与暴雪的恶缘情仇。

《dota1》最早其实是由两名作者合力完成的，他们的名字老一些的玩家应该非常熟悉，一个是Euls（风杖），另一个是Guinsoo（鬼索或羊刀）。当然后来Guinsoo去做了《LOL》这个我们就不提了，而冰蛙本人只是两位创始人在《dota》成名后招聘的一位开发者，后来全权负责《dota》地图的开发。

鬼索（左）

事实上，暴雪对于IceFrog（冰蛙）想做的《dota2》是很不屑的。因为就当是暴雪对于电子竞技的统治力，他们想当然地认为，自己旗下的Allstar（也就是《风暴英雄》的前身）足矣主导世界电竞，所以冰蛙就投奔了V社，与G胖合作。

等到暴雪反应过味儿来，才发现《dota2》已经成为电子竞技的“大拿”，而自己的《风暴英雄》却在不断回炉重做的过程中半死不活。

至此，暴雪的维权之战彻底打响，虽然说了这么多题外话，但这些东西却是《dota2》脱离《魔兽争霸3》模型重生的契机。

相信很多刚从D1转D2的玩家都有一种感觉，就是发现很多英雄突然不认识了。事实上D2中很多英雄的名字、外形和技能都极大程度上地避免了与《魔兽争霸》相重叠，而且英雄的背景故事完全重做，彻底脱离了暴雪的世界观。

比如以下几个英雄

骷髅王>冥魂大帝

风暴之灵

剑圣>主宰

这些英雄都或多或少地从名字和外形上重新改变过。比较有趣的是，如今即便是官方解说，仍然会叫这些英雄原来的名字，不知道暴雪得知此事后会有什么感想。

到此，以上就是小编对于比分预测模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于比分预测模型的4点解答对大家有用。