刚好，正在学生物信息学博士的David Robinson现身说法，用一个有关棒球运动的统计数据来解释这个概念。这位博士纯粹是为了消磨时间，觉得好玩。...，就是用一个运动员击中的球数除以总的击球数（因此它是一个0到1之间的百分比）。...我们一般认为0.266是一个平均的击球水平，而如果击球率达到0.3就会被认为非常优秀了。 假设有一个棒球运动员，现在我们想预测他整个赛季的棒球击球率如何。...甚至打5、6次的时候，也可能运气爆棚全中击球率100%，或者运气很糟击球率0%。无论如何，基于这些来做预测是不合理的。 那么，为什么用前几次击中来预测整个赛季击球率不合理呢？...福利 如果你对这位从生物信息学博士变身Stack Overflow数据科学家的David Robinson感兴趣，可在微信公众号后台回复“数据”，即可获得David Robinson的R语言文本挖掘《Text
当市场营销人员从数据经纪商处购买信息时，很多信息都陈旧不堪或者不完整。 这就是布雷迪的网购数据分析公司Slice为何如此激发人兴趣的原因所在。...“除苹果公司之外，iPhone 6上市的最大赢家是T-Mobile，从该公司产生的预订在首个周末的所有订单中占到了约20%，超过了该公司的市场份额，”Slice Intelligence首席数据官卡尼什卡...在众多数据中，Slice的分析显示，这家婴儿护理公司的客户在预定鲜花方面的支出，大幅超过与他们实力最接近的竞争对手。...他指出，且不说直接的数据营销这一年产值550亿美元的行业，单美国传统的第三方数据经纪商一年的销售规模就是150亿美元，而这些从秘密渠道获得消费者数据并且从中牟利的公司，和消费者的关系却等于零。...“我们的生活日益依赖于数字平台，创造出了越来越多的数据宝藏，然而，我们似乎在控制数据、并且获得更透明的补偿方面的进展不大，”霍根评价道，“我认为，如果消费者提升这方面的意识，增加对数据交易理解，并且能够参与他们的数据所形成的价值链
在赛思·斯蒂芬斯-达维多维茨的新书《人人都在说谎》中，作者从棒球运动入手，通过大量的数据解释了不断涌现大量数据的今天，我们能运用这一个性化推荐方式做些什么。 如何利用大数据预测人们的未来发展？...他的击球百分比下降了68%，上垒百分比下降了76%，长打百分比下降了114%。到2009年赛季开始的时候，奥尔蒂斯的各项排名依旧持续下滑。 奥尔蒂斯真的就这样完了吗？...如果你是波士顿红袜队的总经理，那么2009 年时，你会辞退他吗？一般而言，如何预测一个棒球运动员未来的表现呢？或者从更宽泛的视角来看，我们如何使用大数据来预测人们未来会做些什么呢？ ?...如今，他们的研究正逐渐覆盖所有领域，首先是棒球研究，其他领域的研究紧随其后，棒球数据分析师可谓一统天下了。 预测棒球运动员未来最简单的方法，就是以其目前的状态来推测他接下来的表现。...20世纪80年代，被公认为棒球数据分析鼻祖的比尔·詹姆斯强调了年龄的重要性。詹姆斯发现，很多棒球运动员很早就会到达职业生涯的巅峰，一般27岁左右就会成名。
大数据文摘作品，转载需授权 翻译：张远园 Nancyzxll 小丛 校对&编辑：Aileen *棒球记者Tyler Kepner的笔记本，写满了美国职业棒球大联盟每一个先发投手的统计数据 ◆ ◆...第一步：收集数据 在新闻上的体育板块，找到你可以找到的所有数字—在文字中，图表中甚至在 标题里。除了输了几个球，赢了几个球，我们需要从数字中获得更多有价值的信息。...至于如何可以靠自己来获得精准的数据统计表，作者建议学生们了解下Billy Altman（Mets和洋基队的官方记录员）或者Tyler Kepner（纽约时报的棒球评论员，他有美国职业棒球大联盟每一个先发投手的统计数据...我们的学生首先需要对“最佳”进行定义，并且找出能对最终评比有影响的统计数据；全垒打数目、上垒率、击球得分这一类的数据，在最后的评比计算中，又占据着怎样的权重？...观众最希望从他们的分析中得到什么信息？ 学生们可以通过文字、海报、口述报告、甚至是视频在教室里做出报告；一个离席的互动式讨论是一种很好的、向全班分享发现的好方式。
问： 如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录？ 我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样: $ ..../application 答： 咱们容易想到的方法是使用 dirname "$0"。 #!...但是在以相对路径的方式去执行脚本时，获取的目录信息是相对路径，不能满足其他需要获取绝对路径的场景。 如果要获取绝对路径，可以使用如下方法： #!...)]" echo "dirname : [$(dirname $(realpath "$0") )]" 参考： stackoverflow question 59895 相关阅读： 在shell编程中$.../（点-斜杠），以便在bash中运行它 shell脚本对编码和行尾符敏感吗
于是我想查一下相关的信息来理解这个百分比所代表的的含义。...从环比看，二季度增长11.5%。 7月16日，国家统计局公布了最新数据，2020年第二季度我国国内生产总值（GDP）同比增长3.2%，成为今年二季度全球为数不多的实现GDP正增长的国家。...要得到权威的信息，那么应该去权威的网站，这里就是国家统计局的网站（http://www.stats.gov.cn/） 我得到了如下的信息，其中2020年第二季度的数据还没有更新到这个列表中，是我按照网上查找到的信息补充计算的...所以以如下的信息作为基准 经初步核算，上半年国内生产总值为456614亿元，按可比价格计算，同比下降1.6%。其中，一季度同比下降6.8%，二季度同比增长3.2%。从环比看，二季度增长11.5%。...此外，可以补充一些相关的统计数据。 国内2019~2020年GDP的一些统计图。 ? 三大经济体公布的失业率数据 ?
马克-to-win：本 节要介绍几种从web.xml中获取参数的方法。有同学问，从web.xml当中获取参数有什么必要呢?直接把参数写到web.xml当中不就完了。...实际 上在很多情况下，程序员编程序的时候，他并不知道某些参数值是多少，比如某人的工资。在他把程序部署到Tomcat以后，将来运行程序的人，是另外一拨 人。马克-to-win：即所谓的运营人员。...他们这时知道张三的工资是1000。于是他们把这个值，放在Web.xml里。这时程序也不用再重新编译了。 因为运营人员，也不会编译程序。只需要用记事本把web.xml改了就行了。
通过复盘，当类似局面再次出现，你就能快速预测接下来的动态走向，更好应对。 项目复盘会则是 项目团队有意识从过去行为经验中，进行集体学习的过程。...一般在项目或里程碑完结后，由项目经理组织召集项目成员，一起回顾项目整个历程中，团队做对哪些事，做错哪些事，再来一次，如何做更好，沉淀该项目产生的集体智慧。...如何做好项目复盘，如何通过复盘去培养团队的持续改进能力？ 1 复盘会的基调设定 复盘会前，想清楚复盘的目的，设定好复盘基调，更重要。 曾组织过复盘“坑爹功能”大搜罗。...这样每个人都会小心避开自己的问题，转而说别人的问题，复盘失去意义。 如何设定开放的基调 自己要先进入反思区。 在那次复盘会之前，我跟这个部门的负责人，就部门中反复出现的各种问题，进行过多次深度沟通。...会议结束后，部门还发起“整风运动”，从增强用户意识的讲座，到用户调研方法的培训，再到激励与考核制度的挂钩，让复盘会反思的成果，逐渐渗透到每个人的日常工作。
Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力，不必担心它突然不运转。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...原生支持智能批注匹配 Zebra BI 还支持将批注与具体的呈现完美整合。如下（动画）： 用户不但知道生意的好坏，还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释，以便了解更清晰的故事。...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
你可以把它看成是一次沉重的失败，每天向着球迷们重复对不起，或者你可以把它看作一个改进的机会——嵌入在你球衣中的传感器跟踪了你的每一个动作，其中包含的数据将帮助你获得下一场比赛的胜利。...大数据在体育运动中的运用 数据已经可以在一个非常精细的水准上体现专业运动员的水平。教练不需要依赖直觉、经验和小道消息，而是通过数据从比赛的各个方面提供帮助。 棒球是大数据应用的首批体育项目之一。...传统的棒球运动员招募需要通过专业教练的层层选拔，但现在，美国大量棒球球队都已经开始根据数据而不是直觉挑选自己的球员，这种方式取得了巨大的成功。...俱乐部比赛从使用社交媒体精准投放中获益最多，因为许多社交平台的用户往往都是年轻人。...例如文章开头所描述的，可穿戴设备成为了体育数据收集的重要来源，甚至可以融入运动员的制服中。教练也可以据此检查球员的疲劳水平。随着这些设备变得更加智能，运动员的安全和体能也将得到跟踪，分析和改进。
，如何获得上面工件的主要方向 ?...主要思路： 1.分别获得每个工件的轮廓； 2.处理每个轮廓，采用pca(主成分分析）方法，获得所有轮廓点的集合的中点，主要方向等信息； 3.绘图并返回结果。...getOrientation(contours[i], img); } 3.单独处理每个轮廓，分析其主要方向，绘制结果 //获得构建的主要方向 double getOrientation...这里做的是将轮廓点的x和y作为两个维压到data_pts中去。...，在本例中，对应的就是轮廓中点，也是图像中点 Point pos = Point(pca_analysis.mean.at(0, 0),pca_analysis.mean.at<
azure_storage.json 为数据文件，我们希望将这个文件中的内容读取到测试类中。...进行读取 在测试类中，我们可以在初始化数据的时候读取数据。...在数据初始化的时候，我们使用下面的代码： InputStream inputStream = loader.getResourceAsStream(fileName); 先将资源文件中数据读取为 InputStream...，这个时候你的数据已经在内存中了，我们在上面的代码中使用代码 FileUtils.copyInputStreamToFile 来将内存中的数据写到一个临时目录中，然后你就可以对文件进行操作了。...使用这样的配置好处就是在测试的时候，因为不同的人使用的系统是不同的，不同的测试文件路径会导致没有办法进行路径的同步。
看个具体的例子： 路由配置信息： const CUSTOM_ROUTES: Routes = [ { path: "custom/:id", component: RouteDemoComponent...} ]; RouteDemoComponent的实现： import { Component, OnInit } from '@angular/core'; import { ActivatedRoute...); } ngOnInit(): void { } } 浏览器地址栏里输入： http://localhost:4200/custom/1 运行时查看ActivatedRoute数据结构的值...凡是behaviorSubject这种Observable，其_value字段里包含了subscribe被调用后，会emit的实际值： ?
令人惊讶的是，只有37%的银行实施的第一手经验大数据技术为提高运营和消费者利益。他们无法利用这些数据和实施牟利。在这个激烈竞争的主要原因是分析人才的缺乏，因为数据是无用的技能分析。...同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。
： https://bk.tw.lvfukeji.com/wiki/MLB 你也可以看电影《金钱球》，了解奥克兰田径队是如何利用分析来重塑棒球队的管理的 分析和代码测试是在 jupyter notebook...使用一个线性回归模型，回答一个问题：如何能使一个球队获胜，在常规赛中，它的得分需要比失分多多少分？...现在，从上面的线性回归模型中，你知道一个团队应该比它允许的 X 胜是多少次。 从本质上讲，一支球队的得分应该超过它允许的获胜次数。接下来，我们要预测球队的得分和允许的失分。...关于得分，假设两个棒球统计数据比其他任何东西都重要： （1）上垒百分比（OBP）：玩家在垒上的时间百分比（包括步行） （2）重击百分比（SLG）：玩家在回合中绕垒的距离（测量力量） （3）对于你的回归模型...这支球队会在2002年进入季后赛，根据线性回归模型预测出的获胜的场数约为101场，大于85。 从我们的数据中，你可以了解2002年奥克兰A队的实际表现。
作者：Adil Moujahid 翻译：老齐 ---- 2003年，迈克尔·刘易斯出版了《点球成金》，这是一本关于比利·比恩的书，他是奥克兰运动家棒球队队的总经理，他将统计分析应用于棒球，以确定和招募被低估的棒球运动员...在棒球中，这项运动的性质使得收集大量关于比赛中的数据点比较容易。...在足球场上，22个队员无时不刻不在运动中，他们在球场上的位置和移动路径的可能可以说有无穷种，幸运的是，在这几年里，随着传感器技术和视频分析技术的进步，获得高质量的足球比赛数据也称为了可能，从而可以利用这些数据对比赛...messi_events_data_df和ronaldo_events_data_df中，我们可以创建一个坐标写，两个坐标轴的范围都是[0, 100]，表示占进攻一方场上的百分比，下面用可视化方式展示。...每个动作类型都有一个标签，在选项卡中，我们将显示各种动作的统计数据和位置，分解按比赛计数。该应用还将有一个过滤器，可以使用它来选择左、右脚的动作。
1.首先来看一下dump文件 在仿真配置文件中的output部分加入下面这样的语句，就会生成dump文件 " /> </...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。...原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。...4.excelVBA生成矩阵 把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。
人们开始系统性的记录一些关于比赛的统计数据也就是近十年来的事情，因为现在这个时代人们都乐于收集和分析数据，同时可以从中获得收益。...FourFourTwo 的Stats Zone 软件中的球员数据界面 但是他们并没有进一步去提供如何利用这些数据进行比赛分析的内容。某某后卫的场均拦截率很高对球队很重要吗？...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。...很有可能足球领域很多重要的数据我们还没有搜集到呢，与此同时，一些统计数据可能除了描述之外再无其他分析价值。关键是我们如何找到那些真正值得分析的数据。...而且足球领域确实有一点优势，那就是在棒球运动中，那些基于统计数据的各种假设猜测已经流行了一百年之后才被数据分析所冲击，而足球领域，数据统计和数据分析是齐头并进的。
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