据bleeping computer 消息，美国国家篮球协会（NBA）公开承认，其在第三方提供商的部分球迷敏感数据已被泄露，提醒广大球迷防范可能发生的网络钓鱼攻击或诈骗。 NBA是一家全球体育和媒体组织，管理着五个职业体育联盟，包括NBA、WNBA、篮球非洲联盟、NBA G联盟和NBA 2K联盟。众所周知，NBA在全球有着极为广泛的影响力，其节目和比赛在215个国家/地区，以50 多种语言进行直播/转播。 正因为如此，NBA拥有数量庞大的粉丝群体。在此次数据泄露事件中，NBA尚未公布泄露的数据量和涉及影
Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎，为⽤户提供搜索服务，当我们决定存储某种数据时，在创建索引的时候需要将数据结构完整确定下来，于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变。当需要改变数据结构时，就需要重新建⽴索引，为此，Elastic团队提供了很多辅助⼯具帮助开发⼈员进⾏重建索引。
数据猿讯 据美国知名杂志《综艺》报道，NBA与科技巨头微软签署了一项持续多年的多方面合作协议，该协议旨在将开发新一代流媒体服务作为提升球迷体验并优化消费者与联盟互动方式的一部分。
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
大数据，正在给体育产业带来巨大的变革。NBA已经走在了其他商业性运动联盟的前面，领先的大数据分析让伟大的运动传奇更具商业价值。能否有效利用数据这项战略资产，正逐渐将领导者和落伍者划分开来。 “我很欢迎那些能起到作用的工具，尤其是因为我们现在生活在一个信息化的年代。”波什对“大数据”做出这番评价的时候，他所在的热火队正憧憬着三连冠的美梦。 尽管在决赛中被上赛季功亏一篑而与冠军失之交臂的马刺成功复仇，并最终导致勒布朗出走重回骑士进而改变东西部局势，最终影响了整个联盟的格局。但是，正如圣城球队随着年华老去在联
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！
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
用数据分析一下你喜欢的NBA球员, 有多少朋友和我一样喜欢看NBA呢，看了十几年NBA，这爱好一直没有落下. 今天来用数据分析一下NBA球员.
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：
从古希腊、古罗马到日不落帝国，到当今的美利坚合众国，自古以来强盛的王朝似乎从来都是和发达的体育分不开的。但是身处科技、金融、军事、体育强国的美国现在似乎是把体育玩到了一个新的境界，那就是：“大数据驱动的体育”。 NBA是美国各个职业体育中的佼佼者，虽然在总营业额上次与美式足球NFL和职业棒球MLB列第三位，但是由于所需要的球员数目远远少于前面二者，NBA球员的年平均工资（515万美金，2012年数据），中位工资（230万美金）都远远高于所有职业体育项目。NBA的成功商业运作背后有着非常成功的IT支持。
三个月前，微博宣布与 NBA结成长期战略合作伙伴关系，双方围绕NBA赛事的短视频、比赛集锦、原创节目以及互动产品进行全方位合作。现在NBA总决赛已落下帷幕，微博也交出了NBA答卷，在本次季后赛和总决赛期间，微博视频总播放量近30亿、单场赛事视频播放量超1.45亿、直播间观看人数达1274万人次、新增话题阅读量155亿，这些数据都打破了微博体育观赛记录。 这不只是让微博获取了更多的移动互联网日渐稀缺的注意力，也让NBA在中国社交媒体中的传播上了一个新台阶，复盘不难发现，差异化、碎片化和互动式的体育内容供给成为
11月27日，NBA与字节跳动共同宣布,双方将开启一段长期全球合作伙伴关系，即日起,NBA短视频内容可通过字节跳动旗下的移动平台,呈现给全球用户。
2022年4月20日，NBA推出了有史以来第一组基于以太坊的NFT，共计18000个。每个在NBA季后赛中的球员对应75个NFT。
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
这部分内容来自参考书《Python网络数据采集》第一章的内容 基本流程：通过urlopen()函数获得网页的的全部HTML代码；然后通过BeautifulSoup模块解析HTML代码获得我们想要的内容
小程序体验师：杨景云 NBA 的年度大戏终于迎来了终点，勇士 4 比 0 击败了骑士获得了 4 年内的第 3 座总冠军奖杯。 2017/18 赛季的画上了句点，但 NBA 的精彩远未停止，对下个赛季的期待已经悄然来临，甚至有人期待着勇士和骑士相爱相杀的戏码能够继续下去。 而今天我们要给大家推荐 3 款和篮球相关的小程序，帮助你更加深入地了解这项运动的魅力。 虎扑篮球 这是一个认真的｢虎扑篮球｣。 整体分为 NBA 和 CBA 两个版块。里面全是认真、专业的篮球新闻和有趣的篮球故事。 因为与虎扑网站信息互
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）
Redis的List数据类型作为消息队列，已经比较合适了，但存在一些不足，比如只能独立消费，订阅发布又无法支持数据的持久化，相对前两者，Redis Stream作为消息队列的使用更为有优势。
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
上一篇《内存数据库应用之NBA篮球图文直播室存储设计》针对NBA篮球直播室的需求规格做了详细的介绍，其中存储设计是基于Memcached内存结构特点进行。本文针对相同的业务规则和需求，采用Redis实现相同的功能，只是存储结构发生了变化。考虑到介绍Redis的资料网上已经很多，本文不再重复介绍，感兴趣的可自行学习，在这里只重点介绍Redis的实际应用。为了行文方便，所有针对数据的操作均使用命令行执行。
原创2015-03-26罗超 2015年NBA国际系列赛-中国站比赛（简称NBA中国赛）比赛地尘埃落定：深圳和上海。3月25日，NBA中国联合深圳市体育局召开发布会宣布，10月11日快船和黄蜂将在深圳大运中心进行首场比赛，10月14日转战上海。自从2004年NBA入华后，比赛地通常选择北京和上海，2010年破例选择了广州，2015年破例将比赛地点选在了深圳，这或许与它2015年新选择的中国盟友腾讯有关。腾讯以NBA官方数字媒体合作伙伴身份被邀出席，NBA中国高官表示，相信有了腾讯的加入，NBA中国赛会产生更
当向一个不存在的index中添加document时，可以自动创建索引，也可以根据传入的数据自动创建mapping，ES也会自动对这些文档进行倒排索引
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。
如果一次性要查寻大量数据，比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scoll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完处理完。
导读：NBA 2018-19 赛季已经落下帷幕，猛龙击败勇士，成为新科冠军球队。近日各队纷纷发布2019-20季前赛赛程，迎接新赛季。
12月15日，湖人客场对阵打森林狼，科比·布莱恩特在次节5分24秒得到本场第9分，生涯总得分也达到32293分，科比在自己职业生涯第19年，终于完成了对自己偶像乔丹的超越，升到历史得分榜第三名。 图片
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◆ ◆ ◆ LED灯篮板：时间到篮板随着发光 LED灯篮板，这个发源于NBA的“高科技”早已是全世界职业联赛的标配；除此之外，可以追踪场上球员一举一动的摄像头追踪系统，神乎其技的转播回放中心，360度3D影像回放技术；以及未来会被应用的压力感应、Beacon和虚拟现实技术，NBA球馆一直是高科技的先锋实验田，也总是在为篮球这项运动树立新标杆。 ◆ ◆ ◆ 回放中心：94个高清屏监视赛场的每一个角落 2016年2月27日，NBA常规赛，猛龙主场对阵骑士，比赛只剩3.8秒，骑士队落后2分但握有球权。凯文·乐福场
新赛季的NBA已经在本周打响了第一枪，热血的全球第一篮球联赛的热情高涨，同时高涨的还有大家对数据科技的追求。本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据专栏中，作为计算机专业出身的数据侠Thomas Deegan，使用Python爬取了NBA的三分球数据，并用数据可视化的方式向大家解析NBA这几十年的“三分球革命”，并在最后为大家分析NBA的“三分球策略”是否真的很有效。
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点，但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。在Dataquest，我们教授两种语言，并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。事不宜
NBA总决赛第五场，回到主场的勇士队的最终以129-120击败骑士，总比分4-1夺取2016-17赛季NBA总冠军。这是勇士最近三年里第2次夺冠，也是队史第5冠，并列历史总冠军榜第四位。 勇士开创的五小死亡阵容另全联盟胆寒，三年两冠的战绩，单赛季73胜的历史记录，巨星的诞生，传奇的缔造，这是属于勇士的时代。然而辉煌的背后，除了教练的英明教导和球员的努力，也离不开科技的力量作为支撑。 暗淡的昔日 但事实上，勇士队曾长期以来一直是NBA里的一支“鱼腩球队”。金州勇士队于1946年成立并加盟NBA，是一支属于
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102803896 简介：⼿把⼿带你玩转es的⼏种查询 介绍 单词级别查询 这些查询通常⽤于结构化的数据，⽐如：number, date, keyword等，⽽不是对text。 也就是说，全⽂本查询之前要先对⽂本内容进⾏分词，⽽单词级别的查询直接在相应字段的
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
今天给大家介绍一款进行聚类分析结果可视化的工具clustree。K-mean聚类大家都了解，是可以对优化的K进行选择的算法，那不是最优的k具体情况是否我们也可以进行展示出来，供大家进行更细致的评估？今天这个工具就具有这样的功能，同时在单细胞亚群分析中更是用的风生水起。首先我们看下包的安装：
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
NBA是由北美三十支队伍组成的男子职业篮球联盟，汇集了世界上最顶级的球员，是美国四大职业体育联盟之一。
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前天男篮世界杯，中国队对波兰队。 最后十几秒，本来以为稳赢的比赛，居然给输了，真的令人生琦。
随着各大平台对内容的争夺日益激烈，优质的版权内容更是成为争夺焦点。 NBA本周宣布，与微博结成长期战略合作伙伴关系，这距离腾讯耗费巨资抢得NBA的直播权刚刚过去两年。看上去，这像是新浪借助微博扳回了一
Python中的字典与C++中的map容器很相似，都是键值对的形式存储，然而Python中对字典的操作远比C++中对map的操作要方便的多。C++中的map与Python中字典的共同点是键是唯一的。
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2022年2月，北京冬奥让全球再一次惊叹中国。国际上，俄乌战争继续不明朗，使得俄罗斯供应面临风险，汽车制造商面临金属成本飙升，消费者可能面临更高的汽车价格。国内刚刚闭幕两会，回顾过去，2021中国经济继续保持良好势头，114万亿GDP和8.1个百分点的增长令全球瞩目，5.5%的目标既务实又充满前景。然而，几乎就在两会期间，3月的香港、深圳、上海三地疫情让国民惊愕。
设置请求头信息，包括用户代理（User-Agent）。这个信息告诉服务器我们的请求是从一个浏览器发出的，而不是爬虫，这样可以避免被反爬虫机制阻止。
数据类型 核⼼数据类型 复杂数据类型 专⽤数据类型 核⼼数据类型 字符串 text:⽤于全⽂索引，该类型的字段将通过分词器进⾏分词 keyword:不分词，只能搜索该字段的完整的值 数值型 long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float 布尔 - boolean ⼆进制 - binary:该类型的字段把值当做经过 base64 编码的字符串，默认不存储，且不可搜索 范围类型 范围类型表示值是⼀个范围，⽽不是⼀个具体
Elasticsearch是一个高度可扩展的、开源的、基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据，并支持多租户。
资料文档 https://atgfwacnz-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/gtfonedriver_365vip_eu_org/EusDXKRB02hIjTAmM
使用 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重，看上去效果不错，但是这种做法有一个致命了缺陷，就是随着采集的 URL 增多，你需要的内存越来越大，最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢？布隆过滤器！它就可以完美解决这个问题，布隆过滤器有什么特殊的地方呢？接下来就一起来学习一下布隆过滤器。
球员数据排行榜，实时显示两队各项技术参数最高的球员信息，技术参数包括得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、出场时间、失误和犯规次数。如下图所示：
三年前，许多传统行业的人会说，互联网只是信息获取渠道而已，哪有媒体鼓吹的那么大的威力。现在他们一定会有新的看法：过去几年，互联网重新定义了电影、餐饮、出行等产业，今年的一大看点则是与体育的深度融合，互联网体育方兴未艾，最重量级的玩家非腾讯莫属。在其“承包”的NBA总决赛落下帷幕之际，腾讯体育所属的OMG（网络媒体事业群）旗下智囊机构企鹅智酷公开发布了《互联网+体育生态价值报告》，分享了他们对体育网络直播产业的理解和分析，从这份报告，亦能窥见腾讯体育的一些后手。 直播+体育成重中之重 直播是2016年中美两
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