在本文中，我们将深入探讨如何使用Unity3D和TensorFlow来教AI执行简单的游戏任务：投篮。完整的源代码可以在文末访问Github链接。
在这篇教程中，谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言，教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
面向研究类的笔试题目，主要是数理统计和编程题,限时60min,一共6个题,下面给出其中的四题,更全的试题在知识星球中获取.整体难度不大，和之前发布的题目有相似的地方，好好准备！
点击 AR 投篮机，就能进入游戏界面。找到一个背景平面，将篮筐调制最佳投篮位置，对准篮筐，向上滑动篮球，投中篮筐即可得分。该游戏对场地适应性很强，即便在暗光环境下，对单一纹理的地板也能定位。
魔性的背景音乐、酷炫的AR特效、多元的内容题材，让大众欲罢不能的短视频App正在成为内容生产和传播主要渠道之一。
一方面，体育运动是一种非常吸引人的娱乐方式，链接了世界各地的不同文化。另一方面，很多体育运动往往是复杂的多维系统，包含了过多的展现一个团队或运动员比另一个更好的数据点。像计算机视觉这样的人工智能技术已经准备好对这个系统产生影响。
NBA抓住自身优势数据资源，不断寻求外部合作，如与SAP、Stats、麻省理工斯隆体育分析大会、2K游戏公司以及ESPN、腾讯等合作，利用大数据充分挖掘潜能和价值。 对于NBA，几乎所有人都不会陌生，NBA代表着当今篮球职业联赛的最高水平，同时NBA球员的竞技水平也是世界上最高的。如今NBA的影响力早已遍布全世界，不管是不是篮球迷，每个人都能轻松说出几个耳熟能详的球星。 目前的NBA由30支球队组成，是当今世界篮球最高殿堂。随着NBA在世界范围内的影响力与日俱增，联盟的收入也在不断地增长。1995-1996
刚开始接触 Cocos Creator 3D，还是通过视频教程，认识到了一些常用组件的用法，以及一些简单功能的实现，然后照葫芦画瓢，修修改改，做了两款简单的3D游戏，一款是模拟投篮的，另一款是模拟足球射门的，前面的推送也都能看到，文章结尾，也有链接，但是想做一些好看一些的场景，就有一些困难了，在百度上找资源，要么是收费的，要么是不完整的，或者有些只有一部分的资源，在查找了一些资料以后，问了下引擎开发的技术大佬，给我推荐了一个不错的3D素材网站，推荐给给大家。
6月15日，7663VR竞技平台全新上架了三款幻维世界VR游戏，分别是《妹子真爱打篮球》、《昆塔·反转星球》以及《电音骑士》。 此次在7663VR竞技平台上架的三款VR游戏皆由幻维世界开发。在此之前，
源码地址：https://github.com/ShawnZhang2015/CreatorPrimer/tree/physics
4 月 4 日晚，知晓程序发现，期待已久的微信「游戏」平台悄然上线了大量第三方开发的小游戏。 除了「跳一跳」等首批腾讯官方自研游戏之外，现在你还能体验到更多有趣好玩的小游戏。 据统计，此次上线的小游戏多达 21 款，你的好友已经偷偷玩到不亦乐乎了呢。大家普遍反映这次的游戏玩法更多样，也适合拉上好朋友在微信群随时开约。 等不及了！知晓程序已经为你精选 10 款，先带你去尝尝鲜。 征服喵星 「征服喵星」小游戏与之前火爆的页游「猫来了」玩法类似，靠攻击别人的岛屿来获得大量金币奖励。在游戏中，你需要靠转盘等方式获取
由于新型冠状病毒肺炎大流行而暂停 NBA 比赛不过是当今世界的一个小小的混乱之一。但是和很多其他的运动爱好者一样，我想念看现场直播体育比赛的兴奋感。
图上的这个篮板是一位名叫 Shane Wighton 的小哥做出来的。上个月，他在 YouTube 上放出了这段视频，点击量已经超过 437 万。从视频中可以看出，这个篮板几乎可以让你「百发百中」。
小编刚一进入这款VR游戏《VR Flush》，就被自己所处的环境给震撼了。眼前是一个被上锁的门，白色门上还有一些随手的涂鸦。左边是一面窗户，右边是一堵隔墙，但这墙上却破了一个洞。再等小编一低头，看到两条大腿和一份杂志……小编瞬间秒懂，原来，这是一个卫生间……
想要像斯蒂芬·库里（Stephen Curry）或凯文·杜兰特（Kevin Durant）一样投篮得分？AI可以提供帮助。HomeCourt是一款篮球训练应用程序，它使用深度学习实时记录，跟踪和绘制篮球运动员的图表。
这两年库里和他的金州勇士队让整个NBA都刮起三分雨。几乎所有的球队都开始围绕三分球布置战术，甚至连高大的中锋们都不得不跑出去扔起了三分球。“小球”风格被公认成为了这个时代的NBA主流。但三分球对NBA球队究竟有多重要？它是否真的能神奇地改变比赛走向？数据侠Werner Chao尝试通过海量的运动数据来探究这道三分球命题。
本视频的工程已经上传github，CreatroPrimer仓库physics分支，传送地址：https://github.com/ShawnZhang2015/CreatorPrimer/tree/physics
去年7月底一场热身赛皇马1-0击败巴黎，乏味的比赛之后，出现极有意思的一幕：伊布脱掉球衣和球裤，黑色“比基尼”造型惊呆球迷。伊布的胸衣引发外界的热议；没过两天，球迷发现皇马的巨星们也穿着这套神器。C罗
本文统筹人类学习和机器学习的特点，提出了学习的一般化定义：学习是指一个目的系统从数据中提取模型，并用模型进行决策的过程。
丰田研发的投篮机器人，名叫CUE 3，身高两米零七，通体黝黑，自带传感器、马达、摄像头等配置。
我们都玩过愤怒的小鸟，该游戏一大特点是，两物体碰撞后，它会模拟现实世界物体碰撞后的反弹效果，因此游戏特别具有体感和逼真感，本节我们利用物理引擎Box2D，制作一个类似愤怒小鸟类型的碰撞游戏。 游戏的基
轻松一刻 漫画来自于西乔《神秘的程序员们》 01 第三方小游戏可正式发布 4月5日，此前一直处于审核状态的微信第三方小游戏终于可以发布了，这无疑给广大游戏厂商打了一剂强心剂。 不过众多小游戏开发者表示
前言 先来口号 「湖人总冠军」~ 数据全部来自NBA Stats官网【点我跳转】~ 部分投篮存在缺失，如詹姆斯，戴维斯本赛季得分都已1500+，但按照投篮数据记录的分别只有1300+和1000+
2017-2018的NBA赛季已经落幕。虽然勇士夺冠的结果没有出乎太多人的意料，但是一些扣人心弦的戏码还是令人印象深刻。
什么是大数据？ 举个例子，都说骑士队依赖詹姆斯，当詹姆斯在场上时，骑士队每100回合净胜对手6.9分；詹姆斯不在场，骑士队净负对手2.9分，两者之间差值为9.8分。而勇士队的库里在场上和在场下时，勇士队每100回合净胜分的差值为17分，可以说勇士队对库里的依赖甚至要更强。这样的数据才可以叫大数据，相比而言，像得分、篮板、助攻这样的技术统计简直弱爆了。 大数据在NBA的主要应用层面： 一：主教练的智囊团 在骑士与勇士队总决赛中，勇士队主帅科尔布置队员对詹姆斯的防守显然就受到了大数据的影响。通过大数据可以发现，詹姆斯在篮筐的左侧运球时，多选择投篮，而当他位于篮筐右侧时，进攻方式则主要为突破上篮。这样的数据统计就告诉防守队员，当詹姆斯位于篮筐左侧时，可以选择紧身贴防他，封住他投篮即可，因为他很少从左侧突破；而当詹姆斯来到篮筐右侧时，则不能贴身紧逼，这样容易被他一步过掉甩在身后，这时不妨远离詹姆斯两步，因为他轻易不会选择跳投，无需留有封盖的选择，空出足够的距离，反而能防备他突破。
玩数据分析的同学一定都知道kaggle，里面有大量好玩的数据集，这次我们下载了科比近20年职业生涯中所尝试的每个投篮命中的位置和情况，由于是篮球领域的数据，可能有一些小伙伴看不懂，不过没关系，后面我都会进行简短的说明的。
东京奥运会男篮小组赛美国和法国的比赛间隙，一个身穿95号球衣，长相怪异的家伙进行了投篮表演：
● 点击屏幕，根据按住屏幕的时间，进行蓄力，时间越短，发出去的力越小，时间越长，发出去的力越大，超过了最大力，再次从最小里开始，球从篮筐中穿过得1分，否则视为不得分，由于做的是demo，就没有其他限制，可以根据需要尝试修改。
https://github.com/theccalderon/shot_chart
1.马化腾回应「腾讯没有梦想」实为 P 图 5 月 5 日，一篇名为「腾讯没有梦想」的文章刷爆媒体和朋友圈。后来，有消息称马化腾通过微信回应了此文。 5 月 6 日，有名叫「Gloves2Zen」的微信公众号称，流传甚广的那张微信对话截图是他 PS 所制，不过该文章已经被删除。随后腾讯公关总监张军辟谣，称马化腾并没有回应这篇文章，那张聊天截图是某自媒体 PS 出来的。张军在「朋友圈」中表示：出发点是善意的，但也骗了不少人。 2.淘宝小游戏「旅行青蛙」开测 5 月 6 日，淘宝小游戏「旅行青蛙」中国版已经
假设你正在练习投篮，目标是投进篮筐。已知的是投篮和你的出手点高度、投篮角度、手腕力度大小有关，作为一个小白你并不知道出手点高度、投篮角度、手腕力度大小该控制多少，那么你的第一次出手就是一个随机控制，至于篮球进不进篮筐就交给上帝吧。
R2RT 是一个很有特色的机器学习/人工智能技术博客，作者是一个在 Github 上用户名为 spitis 的机器学习、人工智能专家。这位真名不知为何的专家，目光深邃，擅长对于一些深邃的技术话题娓娓道来，更难得的是作者对于机器学习、特别是深度学习有一个大局观。 他总会反复提醒读者，我们在干什么，讨论什么问题，在人工智能这盘大棋里处于哪个环节。这样的文章在当前的机器学习和深度学习当中，还是非常少见和难得的。 这就是为什么 AI100 决定将这个博客已发表的文章全部翻译出来以飨读者。 这篇文章是这个系列的第
勇士队与骑士队的总决赛第五战刚刚结束，网上马上出现一组数据：在骑士队本场得到的91分里，70分与詹姆斯有关。如今的NBA，大数据已经扩展到赛场的每一个角落，任何细节都可以用大数据(BigData)来说话。 什么叫大数据？举个例子，都说骑士队依赖詹姆斯，当詹姆斯在场上时，骑士队每100回合净胜对手6.9分；詹姆斯不在场，骑士队净负对手2.9分，两者之间差值为9.8分。而勇士队的库里在场上和在场下时，勇士队每100回合净胜分的差值为17分，可以说勇士队对库里的依赖甚至要更强。这样的数据才可以叫大数据
一个身高1.9米的人形机器人亮相东京，它的投篮技术完全超过了专业的篮球运动员。 最近几年，无论是波士顿动力会空翻的机器人Atlas、俄罗斯”神枪手“Ferdo，还是新晋的“首位机器人公民Sophia，机器人届总是不断有网红出现。近日，又有位投篮机器人荣登机器人网红榜，更让人震惊的是这位名叫Cue机器人的投篮技术完全超过了专业的篮球运动员，其投球命中率接近100%。 据悉，机器人Cue的身高为1.90米，低于NBA运动员2米的平均身高。它是由东京工程学会研发的，比赛时还穿上了自己的运动服和短裤。在持球时Cue
/ 01 / 篮球场 从网上找的篮球场尺寸图，如下。 其中单位为英尺，NBA的球场尺寸为94英尺长，50英尺宽。 下图是我用CAD绘制半场尺寸图，本次绘图就是按照下面这个尺寸来的。 有了尺寸，接下来
NBA全明星大战落幕，AI的故事还在继续 📷 △ 西部明星 192-182 东部明星 量子位 | 舒石 若朴 假装发自 New Orleans 25岁的埃里克-斯波尔斯特拉，坐在旧迈阿密体育场的一个储藏室里。 作为初级NBA视频协调专员，他需要观看大量的比赛录像，来评估球员的表现。多年以后，他从堆积如山的录像资料中爬了出来，最终成为NBA迈阿密热火队的主教练。 以后他还会连续赢得两个总冠军。 像这样从初级视频协调专员，历经13年奋斗，成长为主教练的励志故事，如今可能不会再次上演
一般我们都是通过父节点来调动子节点运动，而在实际开发过程中，有时候我们需要子节点带动父节点进行相应的动作。这种情况就是反向动力学。其实在国内的游戏中很少看见IK动画，一般而言国外的游戏较多。例如刺客信条，手部带动身体的爬行。 通俗讲：使用场景中的各种物体来控制和影响角色身体部位的运动
NBA新赛季激战正酣，而就在开赛前两天，超级球员林书豪在比赛中意外遭遇膝盖重伤，牵动无数球迷的心。社交媒体上，林书豪好友及球迷们纷纷祈祷祝福。所幸手术顺利，不久后，林书豪也在微博上晒照，微笑表示感谢大家的祝福。咪咕灵犀与广大球迷一起为林书豪加油，愿他早日归来，重现疯狂！ 在上周五CCTV-1《机智过人》节目中，林书豪作为超级人类代表，亲自上场与人工智能对战，上演了人机版灌篮高手的热血对决，引发广大网友关注和热议。一位是零误差的投篮机器人、一位是NBA超级球员；最尖端的人工智能，最厉害的超强人类。超
游戏中的人工智能机器人通常是通过手动编码来构建一系列游戏智能的规则。在很大程度上，这种方法在使机器人模仿人类行为方面做得更好。然而，对于大多数游戏来说，究竟是机器人打游戏还是真正的人在打游戏还是很容易
先说结论，我 同意 这个观点。为了论证这个观点，我将从最易于理解的“监督学习”入手，基于 “'分类问题'的实质就是在拟合不同类别的数据的分布”这个共识展开，提出 “从微观和宏观上看这个学习系统得到的理解是不同的” 这个观点。接着引申到强化学习。
（VRPinea 8月3日讯）今日重点新闻：Quest商店中上线了一个名为“免费试用”的新应用类别；Meta为法国2023年橄榄球世界杯推出VR/AR互动体验；VR射击游戏《Zero Caliber：Reloaded》为Meta Quest平台带来多人PvP模式。
提到元宇宙的应用，多数人会想到游戏、音乐会、购物等活动。近日记者贾巴里·扬(JABARIJYOUNG)率先体验了一把通过元宇宙超近距离观看NBA。大型比赛或成为元宇宙未来发展一大看点。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 提到NBA和中国两个关键词，你的第一反应是不是就想到了姚明、王治郅和易建联？ 其实，中国人现在正在更深度的参与NBA，比如这家华人创立的科技公司NEX Team，他们正在用AI帮助NBA球员们训练，还获得了来自4位篮球界人士的投资，他们分别是： 📷 8次入选NBA全明星史蒂夫·纳什 📷 现任NBA球员林书豪 📷 达拉斯小牛队老板马克·库班 📷 前费城76人队总经理山姆·辛基（Sam Hinkie）
1. 这篇数据分析案例，我做了个视频版本，对代码做了解读，讲了运行的注意事项和一些有的没的，供需。对于视频制作还不是很有经验，多包涵。（视频里有彩蛋）
距离iOS11推出已过去一个多月，在这期间，小编身边的很多小伙伴都迫不及待地升级了系统。虽然Bug很多，但大家都扛不住AR的这阵大风啊！ 根据市场分析公司Sensor Tower的数据，自2017年9
python作为数据分析被大家熟悉。scipy作为数据分析包更是被广为熟知，scipy.stats用来做统计分析非常好用。scipy.stats包含了各种连续分布和离散分布模型。这篇小文使用scipy.stats来实现几种常见的统计分布。
翻译｜丁雪 丁一 席雄芬 校对｜姚佳灵 我在本文中将介绍如何获取一个选手的投篮数据并通过matplotlib 和 seaborn制成图表。 In [1]: %matplotlib inline import requests importmatplotlib.pyplot as plt import pandas aspd import seabornas sns 获取数据 从stats.nba.com获取的数据是非常简单的。虽然NBA没有提供公共的API ，我们实际上可以通过requests 库
作者：小F | 来源：法纳斯特 / 01 / 篮球场 从网上找的篮球场尺寸图，如下。 其中单位为英尺，NBA的球场尺寸为94英尺长，50英尺宽。 下图是我用CAD绘制半场尺寸图，本次绘图就是按照
前面我们学习了Iterator、Collection，为集合的学习打下了基础，现在我们来学习集合的第一大体系 List。
机器之心报道 编辑：小舟、蛋酱 成熟的篮板，都能够自己找到篮球。 在百发百中这件事上，Youtube 博主 Shane Wighton 似乎存在一些执念。从最开始的百发百中篮筐，到后来的百发百中弓箭，Shane Wighton 的每一个发明都足够惊艳。但他还在不断改进这些神器，让它们在任何情况下都能「百发百中」。 现在，他把百发百中篮筐做到了「最终进化版」。目前，就算你是躺着投篮、用脚投篮，也能保证「百发百中」： 两年四次改进：真的很难投不中 最新的视频发布后，又一次登上了 YouTube 的热榜。我们
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