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世界杯足彩怎么划算?机器学习AI告诉你答案(含预测)

四年一度的世界杯又来了,作为没什么时间看球的码农,跟大家一样,靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣, 然而总是错球队,面对各种赔率也不知道怎么才划算,足彩是不是碰大运的?...如何提高自己的预测水平,成为预言帝,升职加薪赢取白富美走上人生巅峰?...本文采用机器学习方法,试图通过特定指标进行训练,对世界杯剩下的比赛胜负平做预测,并判断足彩给出的赔率是否值得,以赢得博弈游戏的胜利。...我们只要知道正EV情况下我们才应该足彩就好。 足彩赔率推导及返还率推导 ? 足彩如何获利的呢?...而不是十分肯定地说某某队会赢,毕竟庄家都不敢这么预测。如何估算胜率?我们可以选择一些特征值,进行线性回归,确定特征值对应的系数,然后预测下场比赛的赛果。

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告诉我我在哪?——目标级别的场景上下文预测(文末附有原文)

然而,一个未探索的问题是预测图像中某些对象的未知上下文(即,预测丢失对象的内容和位置)。考虑到几个前景物体,人类凭借对视觉世界的广泛的常识知识,能够很好地推断出他们未知的整个场景背景。...相信机器预测物体在哪里的能力可以帮助很多场景的生成和识别任务。然而,由于自然场景中包含着丰富的语义对象,它们之间具有复杂的空间关系,因此开发场景上下文预测模型具有一定的挑战性。...所需的Skip-gram模型通过预测单个单词的周围单词来学习单词表示。Doersch等人通过预测图像中的面片的相对位置来学习图像表示(即空间上下文)。...Vonrick等人获悉在未标记视频的将来帧(即时间上下文)中预测视觉表示。 在新技术的工作中,最终目标不是视觉表示学习,是对一些独立对象的周围环境的预测。...如下图所示,使用对象级语义布局对输入对象和预测场景上下文进行编码,该语义布局可以简洁地描述场景布局中对象的类、形状和位置。 ?

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响铃:AI、AR助力汽车产业链升级,车势科技领衔汽车数字零售新风潮

文|曾响铃 来源|科技向令说(xiangling0815) 试想一下,如果有一天消费者能够在家自助选车、购车;乘坐着新能源无人驾驶汽车出行;车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图,将驾驶员的反应快速地传递给车辆...在北京车展中的选车环节,广汽、北汽与车势科技合作,专门实现客户个性化定制购车体验的“数字洽谈桌”,厂商和经销商可以根据客户的历史浏览数据,依据客户喜好进行推荐,从而优化客户购车体验。...“数字洽谈桌”结合着“自助式购车终端”,可以通过微信商城、AR数字展厅、线下触屏数字展厅以及线上虚拟试驾体验等数字化技术,为消费者提供全新的购车体验,并一改传统汽车销售繁琐、低效的模式,为汽车主机厂和经销商提出了更为高效的解决方案...另一方面,其可帮助实时收集潜客线索数据,将消费者购车偏好及个性化数据反馈给经销商,帮助销售顾问能够第一时间了解消费者的购车意向和个性喜好,立即跟进,展开销售。...无论是“卖”还是“”,其必然要经过选购、试驾等诸多流程,数字新零售模式为汽车选购流程提供了更为便捷及富有成效的方式。

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python 购物车程序

第3点要求: 用户选择商品后,检测余额是否够,够就直接扣款,不够就提醒  在循环外层,需要加一个购车车列表,存放购买的商品 #购物车列表,默认是空的 shopping_list = [] 下面开始扣款...用户选择的商品信息                 p_item = product_list[user_choice]                 # p_item[1] 商品价格,判断是否小于等于工资,代表的起...# 将商品信息(元组)写入列表                     shopping_list.append(p_item)                     print("商品%s已加入到购车...用户选择的商品信息                 p_item = product_list[user_choice]                 # p_item[1] 商品价格,判断是否小于等于工资,代表的起...用户选择的商品信息                 p_item = product_list[user_choice]                 # p_item[1] 商品价格,判断是否小于等于工资,代表的起

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开篇:程序员看经济

文章目录 2022年注定不平凡 鼓励购车而推动大消费,助推经济 新能源汽车与燃油车的对比 在说说IT大厂 2022年注定不平凡 从历史的长河中,看2022也将是不平凡的一年。...鼓励购车而推动大消费,助推经济 从鼓励的程度以及政策 的紧迫性,可以看出,政府对目前的经济走势还是担忧,一方面是三四线城市变相降价,政府甚至限制开发商价格波动。...—> 降价多了,正在还贷的就不还钱了–> 不让降房企资金回流更难—> 核心原因:经济中钱流转的速度慢了=经济不景气=人不敢消费=中产可能没钱消费,有钱人无处消费(车房都有了)—> 鼓励农民电车消费。...因为电车逐年在衰减,如果你换电池可能等于再部车了。说明电车的核心技术电池,仍然没解决。...那么啥时候可以电车,就看保费,保费与同等价位的然后车保费差不多的时候,说明保险公司的技术评估已经认可当下的技术。

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行业 | 突破签署时间场地界限,电子合同助力新车销售

老赵不知道后来张先生究竟有没有这辆日系车,但他知道,这个客户已经被他丢掉了。 在线1分钟签署,把握客户签约时机 由于家庭购车客户的特殊性,这种到了签约阶段才丢单的事情并不罕见。...通过法大大电子合同,购车客户可以与4S店通过PC端、APP、微信、H5等方式,1分钟在线完成电子合同签署,省去了合同打印的步骤和各级人员不在同一处办公带来的签署麻烦。...但在每单购车交易中所产生的合同与协议,却远远高于普通的买卖行为。...在购车前要签《汽车试驾协议》、《购车意向协议》;买车的时候要签《汽车交易合同》、《保险及售后协议》、《贷款按揭协议》、《汽车装修配件确认表》;用车的时候还有《延保协议》、《汽车保养协议》、《汽车维修协议...购车以及汽车后市场上的工作人员,都在为这些种类复杂、数量巨大的合同与协议感到忧愁,对于企业来说,汽车这种动则使用超过十年,保修期三年起步的商品,在合同管理上更需要配备专人进行归档及管理,无疑需要耗费巨大的人力和仓储成本

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4 机器学习入门——分类和最近邻

基于回归和决策树,我们能通过给定的数据来预测一些未知结果的数据,模型能给我们输出一个可供参考的结果值。但有些时候这些数据并不能满足我们的所有好奇心。...假如你们年龄接近、收入类似、那么相同商品的概率会比较高。这是一个计算属性间差值的算法,并不像决策树那样每个都是Yes or no的选择过程。 不过,最近邻的好处远不止于此。...一旦顾客决定购买汽车,他总是符合购车款的支付条件并能够圆满完成这次购买。...经销店可以得出这样的结论:这些初次购买 BMW 车的顾客知道自己想要的车型是哪种( 3-系列的入门级车型)而且希望能够符合购车款的支付条件以便买得起。...经销店可以通过放松购车款的支付条件或是降低 3- 系列车型的价格来提高这一组的销售。

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【MIT计算机视觉预测城市衰落】下一个北上广在哪?人才比钱重要

那么,城市的变迁,社区的变化可以预测吗?一个社区,一个城市的未来会发展成什么样?计算机视觉可以告诉我们答案。...MIT:用计算机视觉预测城市衰落 四年前,MIT 媒体实验室的研究员开发了一个计算机视觉系统,能够分析城市中居民上传的街景照片,以确认社区的完好程度。...该研究的另外一些发现也许更有意义:最开始的收入水平,以及房价其实并不能预测出未来社区的改善程度。...这与一些理论家的预测相矛盾,他们认为经过一些“临界点”,社区质量的改善应该开始加速。 研究人员还测试了这样一个假设,即当他们的建筑物衰减到需要更换或更新时,社区往往会被振兴。...研究者将 5 座美国城市的外观变化和其经济、人口数据相结合,找出了预测社区、地段改善的三个因素:第一,受过大学教育人口稠密的社区,更有可能发生切实改善,这一点与人力资本和区域性成功相关理论一致;二,原本就具有良好外部面貌的地段

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小镇青年的首辆汽车,离家只有20公里?

撰文 / 张贺飞 编辑 / 沈洁 26岁的王海龙是个土生土长的新疆喀什小伙,随着工作的稳定和结婚的需要,萌生了台车的念头。...艾媒咨询在《2021年中国下沉市场汽车购买行为洞察报告》中印证了这一趋势:在政策补贴、国民经济水平提高等因素的驱动下,三四线城市人均消费水平不断提升,购车需求逐步增加。...而在汽车消费的宏观数据层面,对比一二线城市较高的汽车保有量,三线及以下城市的汽车保有量还相对偏低,79%的用户属于首次购车,占比远高于一二线城市的43%。...不少中小车商也曾想过突围,单台车的利润太低,就想要通过线索、流量的方式提高月销量,结果利润都贡献给了平台;而传统且低效的供应链,找一台车需要一两个月的时间,进一步挑战了中小车商的资金链和客户满意度。...一向善战的字节跳动,也在加速线上线下的联动,面向消费者的懂车帝开始为汽车经销商和购车方提供交易服务。

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【MIT计算机视觉预测城市衰落】下一个北上广在哪?人才比钱重要

那么,城市的变迁,社区的变化可以预测吗?一个社区,一个城市的未来会发展成什么样?计算机视觉可以告诉我们答案。...MIT:用计算机视觉预测城市衰落 四年前,MIT 媒体实验室的研究员开发了一个计算机视觉系统,能够分析城市中居民上传的街景照片,以确认社区的完好程度。...该研究的另外一些发现也许更有意义:最开始的收入水平,以及房价其实并不能预测出未来社区的改善程度。...这与一些理论家的预测相矛盾,他们认为经过一些“临界点”,社区质量的改善应该开始加速。 研究人员还测试了这样一个假设,即当他们的建筑物衰减到需要更换或更新时,社区往往会被振兴。...研究者将 5 座美国城市的外观变化和其经济、人口数据相结合,找出了预测社区、地段改善的三个因素:第一,受过大学教育人口稠密的社区,更有可能发生切实改善,这一点与人力资本和区域性成功相关理论一致;二,原本就具有良好外部面貌的地段

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数据库信息速递 为什么说IT 的趋势是很难预测的 到底 AI的价值在哪里 (译)

Storiale说:“很难预测催化剂何时会出现。”...“例如,AI有价值,但是很难说清楚它的价值在哪里,”他指出。很多取决于它的使用方式和场合。 IT领导者在分析任何创新时必须始终牢记“价值”。...风险投资公司也值得听取,因为他们是基于自己的投资预测哪些技术将成功的,由云订阅管理平台提供商Zuora的副总裁和首席信息官Paul Heard建议。...他指出:“虽然很难预测任何一种解决方案会成功或失败,但如果多个公司在同一领域投资,那么这项技术在未来更有可能变得重要。”...由技术供应商创建的产品路线图往往提供最不准确的IT趋势预测

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【看点】“数据飞轮”如何助传统企业在互联网+时代,保持基业长青(4)

所以我们通过网格状之后,消费者醋和油的时候,或者瓶水的时候,我们就找离你家最近的水在哪,有可能在沃尔玛,有可能在7-11,离你最近的水在哪,我们实时对我们的配送员下发指令,让我们的配送员去拿一瓶水送到那里去...通过大数据分析对市场进行预测,可以延伸到家具生态圈的其他环节,不仅可以做家具,还可以销售其他产品。通过这样的方式,既实现了对消费者的个性化制造,也实现了批量化,因为它的用户群非常大。...现在,潜在的购车者们都在百度上搜索自己的理想车型,这为削减营销和销售成本增加了很大的余地。外国汽车品牌,如大众已经直接向中国的消费者推出自己的网站和天猫店铺来销售汽车。另外,有些公司还把汽车本身联网。...无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据,而以云计算为代表的计算技术的不断进步,为我们提供了强大的计算能力,这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界信息以及对信息的分析和存储、依据信息进行预测的能力

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什么是客户终生价值(CLV)以及如何提升CLV?

如果还是有些似懂非懂的话那就用下面的例子来说明: 假如奔驰公司想计算他的客户终生价值的话,他需要考虑这个车主终生可能会几辆奔驰车,可能需要的配件数量和维修保养次数,如果客户贷款购车还可加上贷款利息收益...小的时候家里经营一家饭店,我经常随父亲去菜市场买菜,去的多了就观察到有两种类型的商贩,例如我们要去市场10斤肉,一种是我们要10斤的肉,他切12斤给你。...当我们说只要10斤的时候他们会力劝你就多2斤吧,2斤也没多少。最后虽然我们买了12斤肉,但是感觉他占了我们便宜,下次不想到这家再来。 另一种商贩会切10斤肉后再多切几两肉免费赠送给你。...结果大家也可以想到,以后我们都是在这家商贩肉,除非是他的肉都卖光了才会考虑到别家去。...但是由于我家的饭店每天都要买肉,如果n天的话,第二个商贩的收益其实是8.5*n。

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大数据“读心术”:你的开车姿势决定了你的买车品质

目前的汽车交易类数据体量中,加油刚需类交易会产生几十亿的交易数据,每年一次的保险业务续期和购车的金融解决方案会产生上亿的交易数据。 那汽车大数据为什么在最近几年才开始慢慢发展起来呢?...▍万亿汽车市场的行业痛点在哪 在移动互联网迅速发展,汽车行业面临着新一轮的机遇和挑战。如何运用新技术为行业服务,运用新技术解决行业痛点成为最为重要的话题。 对于普通车主来说,目前普遍的痛点有三个。...四是消费者交易行为预测,通过APP传感器,得知用户的日常行为,如油耗、驾驶行为等;同时根据不同用户的内容订阅的频道,可以更精准的了解用户的关注喜好。...一是预测产品,大数据会重构汽车厂商整体的生产方式。...二是研发互联网产品化,客户可以不断新服务,比如说自动驾驶服务,你可以现在,也可以等几年后再,导致汽车厂商的研发方式发生变化。我相信这个模式大家很快就能看到,未来很多汽车厂商都会往这条路上走。

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趣解设计模式之《只是台咖啡机,竟要我去学习咖啡器的运行原理?》

咖啡味道很好,但是每天咖啡的人真的是太多了,本来上班的路上就已经很疲劳了,还要在店门口排半天的队,她觉得这种情况需要改变一下了。 那么既然早上要喝杯咖啡来提提神,何不自己台咖啡机呢?...我只是台咖啡机,竟然要学习咖啡器的运行原理?”你们公司莫不是疯了吧。挂掉电话后,小王就把这款咖啡机退掉了……(虚拟故事,莫要当真~) 一、原则定义 通过上面的故事,大家肯定也会觉得非常的荒谬。...那么,还是以咖啡机为例,我们买了一款咖啡机,只需要根据说明书,知道怎么制作一杯香浓的咖啡即可,其他的我就不关注了。...从《离婚律师》中学习代理模式 网红小王购车记(建造者模式) 看个电影就能学会类的加载过程?我不信! (二)Kafka系列:“光说不干假把式!”,环境咱先搭上

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比邻弘科联合创始人COO史建刚:首席数据官CDO,你这颗时代焦虑下的蛋

总之,工业文明时代的世界观是线性的、静态的、清晰的、稳定的,我们人类对信息、对数据是非常自信的,我们自信能对未来进行准确的预测与分析。...反观现在呢,市场变化速度超过企业的变化速度,专家的预测全部是错的,商业计划书通常也是错的,就进入了一个全新的时代。 我们现在进入的这个时代叫做信息时代,也有人愿意称之为互联网时代。...是成本,很好理解,花钱建系统,数据库,招工程师,伺候着数据! 2、数据,在你手里是土壤,还是混凝土 是土壤,你点下一颗种子,那就能生根发芽,能为公司孕育新产品,孕育新物种。...其次:我们还能够持续发现更多关于购车意愿的细节:发现这些用户没有购车是因为: 1)还在观望比较阶段,还没有进入到下手的阶段; 2)预算有问题,可能需要汽车金融服务的帮助; 3)在几款车型之间犹豫。...而改为用户模式,会怎么样呢: 车,可能不挣钱;那么在哪里挣钱呢?

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