Gruppo E della Coppa del Mondo FIFA: Qualificazioni in Azione
La passione per il calcio in Africa è palpabile, e la Coppa del Mondo FIFA rappresenta l'apice di questa emozione. La qualificazione ai Mondiali è un sogno per ogni squadra, e nel Gruppo E della CAF, la competizione è feroce. Oggi ci concentreremo sui match previsti per domani, analizzando le squadre in lizza e fornendo previsioni di scommesse basate su dati accurati e analisi dettagliate.
Squadre del Gruppo E
Il Gruppo E è composto da alcune delle più forti squadre africane, ognuna con le proprie aspirazioni di raggiungere la Coppa del Mondo. Le squadre includono:
- Egitto: Conosciuta per la sua forte tradizione calcistica, l'Egitto è una delle favorite per la qualificazione.
- Sud Africa: Una squadra in crescita con una solida base di giovani talenti.
- Nigeria: La Super Eagles non sono mai da sottovalutare grazie al loro attacco devastante.
- Sudan: Un outsider che potrebbe sorprendere tutti con una prestazione straordinaria.
Match Programmati per Domani
Domani vedremo due partite cruciali che potrebbero decidere il futuro di queste squadre nella corsa alla qualificazione. Ecco i match previsti:
- Egitto vs Sudan
- Nigeria vs Sud Africa
Analisi del Match: Egitto vs Sudan
L'Egitto arriva a questo match come favorito. La loro forza risiede nella difesa solida e nel talento offensivo di giocatori come Mohamed Salah. Il Sudan, sebbene meno quotato, ha dimostrato di poter competere con squadre più esperte.
Tattiche dell'Egitto
L'Egitto punterà probabilmente su un gioco basato sul possesso palla, cercando di sfruttare le fasce laterali per creare occasioni da gol. La difesa sarà chiamata a mantenere alta la concentrazione per evitare ripartenze rapide del Sudan.
Tattiche del Sudan
Il Sudan adotterà probabilmente una strategia difensiva, cercando di sfruttare le contropiede. Sarà fondamentale per loro mantenere la disciplina difensiva e colpire in velocità quando si presenterà l'occasione.
Previsioni di Scommesse: Egitto vs Sudan
Basandosi sull'analisi delle prestazioni recenti e delle statistiche delle squadre, ecco alcune previsioni di scommesse:
- Vittoria Egitto: Probabilità del 65%
- Pareggio: Probabilità del 20%
- Vittoria Sudan: Probabilità del 15%
- Marcatori: Più di 2.5 gol (probabilità del 55%)
- Gol entrambe le squadre: Sì (probabilità del 60%)
Analisi del Match: Nigeria vs Sud Africa
La Nigeria affronta il Sud Africa in un match che promette spettacolo. Entrambe le squadre hanno dimostrato di poter competere ai massimi livelli e non si escludono sorprese.
Tattiche della Nigeria
La Nigeria punterà su un gioco offensivo, cercando di sfruttare la velocità dei propri attaccanti. La difesa dovrà essere pronta a respingere gli attacchi del Sud Africa, che potrebbe cercare di approfittare degli spazi lasciati liberi.
Tattiche del Sud Africa
Il Sud Africa adotterà probabilmente un approccio equilibrato, cercando di mantenere la solidità difensiva mentre cerca di colpire in contropiede. Sarà cruciale per loro gestire bene il possesso palla e non concedere troppi spazi alla Nigeria.
Previsioni di Scommesse: Nigeria vs Sud Africa
Ecco alcune previsioni di scommesse basate sull'analisi delle prestazioni recenti e delle statistiche delle squadre:
- Vittoria Nigeria: Probabilità del 50%
- Pareggio: Probabilità del 25%
- Vittoria Sud Africa: Probabilità del 25%
- Marcatori: Più di 2.5 gol (probabilità del 45%)
- Gol entrambe le squadre: Sì (probabilità del 55%)
Fattori Chiave per i Match
Oltre alle tattiche e alle formazioni, ci sono diversi fattori chiave che potrebbero influenzare l'esito dei match:
Infortuni e Squalifiche
Infortuni e squalifiche possono avere un impatto significativo sulle prestazioni delle squadre. Ad esempio, l'assenza di un giocatore chiave potrebbe costringere una squadra a modificare la propria strategia.
Clima e Condizioni del Campo
Le condizioni meteorologiche e lo stato del campo possono influenzare il ritmo della partita. Un campo bagnato o in cattive condizioni può rendere il gioco più fisico e meno tecnico.
Mentalità e Pressione Psicologica
La pressione psicologica può essere un fattore determinante, specialmente nelle partite ad alta posta in palio come quelle di qualificazione alla Coppa del Mondo. Le squadre dovranno gestire bene la tensione per esprimersi al meglio.
Statistiche Importanti delle Squadre
<|repo_name|>Prasanna1996/PythonPrograms<|file_sep|>/Class/Student.py
class Student:
def __init__(self,name,rno):
self.name=name
self.rno=rno
def __repr__(self):
return 'name:{},rno:{}'.format(self.name,self.rno)
def main():
st=Student('Prasanna',20)
print(st)
main()<|file_sep|># PythonPrograms
Python Programs
<|repo_name|>Prasanna1996/PythonPrograms<|file_sep|>/Class/Car.py
class Car:
def __init__(self,maker,model,color):
self.maker=maker
self.model=model
self.color=color
def drive(self):
print('Driving...')
def stop(self):
print('Stopping...')
def start(self):
print('Starting...')
def main():
car=Car('Maruti','Swift','Red')
print(car.maker)
car.drive()
car.stop()
car.start()
main()
<|repo_name|>Prasanna1996/PythonPrograms<|file_sep|>/Class/BankAccount.py
class BankAccount:
def __init__(self,name,balance):
self.name=name
self.balance=balance
def deposit(self,money):
self.balance+=money
def withdraw(self,money):
if money<=self.balance:
self.balance-=money
return True
else:
return False
def main():
ba=BankAccount('Prasanna',1000)
ba.deposit(500)
print(ba.balance)
print(ba.withdraw(300))
print(ba.withdraw(2000))
main()<|repo_name|>Prasanna1996/PythonPrograms<|file_sep|>/Class/Circle.py
import math
class Circle:
def __init__(self,radius):
self.radius=radius
@property
def area(self):
return math.pi*self.radius**2
@property
def perimeter(self):
return math.pi*self.radius*2
def main():
c=Circle(10)
print(c.area)
main()<|repo_name|>Prasanna1996/PythonPrograms<|file_sep|>/Class/Rectangle.py
import math
class Rectangle:
def __init__(self,length,breadth):
self.length=length
self.breadth=breadth
@property
def area(self):
return self.length*self.breadth
def main():
r=Rectangle(10,20)
print(r.area)
main()<|repo_name|>Prasanna1996/PythonPrograms<|file_sep|>/Class/RollingDice.py
from random import randint
class Dice:
def roll(self):
return randint(1,6)
class TwoDice:
def __init__(self,dice1,dice2):
self.dice1=dice1
self.dice2=dice2
def roll(self):
r1=self.dice1.roll()
r2=self.dice2.roll()
return r1+r2
def main():
dice=Dice()
dice2=Dice()
td=TwoDice(dice,dice2)
print(td.roll())
main()<|repo_name|>romainneutron/few-shot-dataset<|file_sep|>/utils.py
import numpy as np
def to_one_hot(y,num_classes=10):
if y.ndim==1:
y=np.eye(num_classes)[y]
return y
def load_data(data_dir='data/',data='miniimagenet'):
if data=='miniimagenet':
train_data=np.load(data_dir+'miniimagenet_train.npy')
val_data=np.load(data_dir+'miniimagenet_val.npy')
test_data=np.load(data_dir+'miniimagenet_test.npy')
return train_data,val_data,test_data
if data=='omniglot':
train_data=np.load(data_dir+'omniglot_train.npy')
val_data=np.load(data_dir+'omniglot_val.npy')
test_data=np.load(data_dir+'omniglot_test.npy')
return train_data,val_data,test_data
def euclidean_dist(x,y):
x_norm = (x ** 2).sum(1).view(-1,1)
y_norm = (y **2).sum(1).view(1,-1)
dist = x_norm + y_norm - (2 * x.matmul(y.t()))
return dist
def get_episode(task_ids,num_classes,num_samples,num_query,
data_dir='data/',data='miniimagenet',img_size=(84,84),use_one_hot=True):
dataset=data
if dataset=='miniimagenet':
X=np.load(data_dir+'{}_images.npy'.format(dataset))
y=np.load(data_dir+'{}_labels.npy'.format(dataset))
if dataset=='omniglot':
X=np.load(data_dir+'{}_images.npy'.format(dataset))
y=np.load(data_dir+'{}_labels.npy'.format(dataset))
class_ids=list(task_ids)
support_set=[]
support_label=[]
query_set=[]
query_label=[]
for cls_id in class_ids:
sample_idx=np.random.choice(len(y[y==cls_id]),num_samples+num_query,False)
support_idx=sample_idx[:num_samples]
query_idx=sample_idx[num_samples:]
support_set.append(X[support_idx])
support_label.append(y[support_idx])
query_set.append(X[query_idx])
query_label.append(y[query_idx])
support_set=torch.stack(support_set,dim=0).view(num_classes*num_samples,-1,*img_size).cuda().float()
support_label=torch.LongTensor(support_label).view(num_classes*num_samples).cuda()
query_set=torch.stack(query_set,dim=0).view(num_classes*num_query,-1,*img_size).cuda().float()
query_label=torch.LongTensor(query_label).view(num_classes*num_query).cuda()
if use_one_hot:
support_label=to_one_hot(support_label,num_classes=num_classes).cuda()
query_label=to_one_hot(query_label,num_classes=num_classes).cuda()
return support_set,support_label,query_set,query_label
def get_task_ids(task_num,num_classes):
class_ids=np.arange(task_num*num_classes,(task_num+1)*num_classes)%100
return class_ids
if __name__=="__main__":
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset,TensorDataset
class FewShotDataset(Dataset):
def __init__(self,X,y,num_classes,num_samples,num_query,
data_dir='data/',data='miniimagenet',img_size=(84,84),use_one_hot=True):
dataset=data
if dataset=='miniimagenet':
X_=np.load(data_dir+'{}_images.npy'.format(dataset))
y_=np.load(data_dir+'{}_labels.npy'.format(dataset))
if dataset=='omniglot':
X_=np.load(data_dir+'{}_images.npy'.format(dataset))
y_=np.load(data_dir+'{}_labels.npy'.format(dataset))
self.X=X_
self.y=y_
self.num_classes=num_classes
self.num_samples=num_samples
self.num_query=num_query
self.img_size=img_size
# split train and val data into tasks
task_num=int(len(y)/num_classes)
class_ids=np.arange(task_num*num_classes)%100
task_ids=[get_task_ids(i,self.num_classes) for i in range(task_num)]
# create support and query set for each task
support_set=[]
support_label=[]
query_set=[]
query_label=[]
for cls_ids in task_ids:
sample_idx=np.random.choice(len(y[y==cls_ids]),self.num_samples+self.num_query,False)
support_idx=sample_idx[:self.num_samples]
query_idx=sample_idx[self.num_samples:]
support_set.append(X_[support_idx])
support_label.append(y_[support_idx])
query_set.append(X_[query_idx])
query_label.append(y_[query_idx])
support_set=torch.stack(support_set,dim=0).view(task_num,self.num_classes*self.num_samples,-1,*img_size).cuda().float()
support_label=torch.LongTensor(support_label).view(task_num,self.num_classes*self.num_samples).cuda()
query_set=torch.stack(query_set,dim=0).view(task_num,self.num_classes*self.num_query,-1,*img_size).cuda().float()
query_label=torch.LongTensor(query_label).view(task_num,self.num_classes*self.num_query).cuda()
# method to get a single task from the dataset
def __getitem__(self,idx):
task_id=np.random.randint(len(self.task_ids))
class_ids=self.task_ids[task_id]
sample_idx=np.random.choice(len(self.y[self.y==class_ids]),self.num_samples+self.num_query,False)
support_idx=sample_idx[:self.num_samples]
query_idx=sample_idx[self.num_samples:]
support_x=self.X[support_idx]
support_y=self.y[support_idx]
query_x=self.X[query_idx]
query_y=self.y[query_idx]
# length of the dataset
def __len__(self):
return len(self.task_ids)
X,y=None,None
few_shot_dataset=FewShotDataset(X,y,num_classes=5,num_samples=5,num_query=15,data='miniimagenet')
data_loader = DataLoader(few_shot_dataset,batch_size=batch_size)
for batch in data_loader:
support_x,batch_y=sbatch['support'],sbatch['support_y']
query_x,batch_qy=sbatch['query'],sbatch['query_y']
# forward pass of the model on the batch
output=model(sbatch)
loss=criterion(output,batch_qy)
loss.backward()
optimizer.step()
# mini-imagenet data preparation
# python -m scripts.mini_imagenet_prep
# --dataset_path ~/datasets
# --output_path ~/datasets
# --num_val_images_per_class {1000}
# --num_test_images_per_class {900}
<|file_sep|># Few-Shot Learning with Prototypical Networks
## Getting Started
Clone the repository and install dependencies.
git clone https://github.com/jaysoosaran/few-shot-dataset.git
cd few-shot-dataset/
pip install -r requirements.txt
### Prepare the MiniImagenet Dataset
Download the mini-imagenet dataset from [here](https://drive.google.com/file/d/0B9DwLXnkj7DmZGZkVHhkN19JbEU/view?usp=sharing) and extract it to few-shot-dataset/data/. This is required to run the training and evaluation scripts.
### Training
To train the model run
python train.py
This will train the prototypical networks on mini-imagenet with a batch size of 100 and an embedding dimension of 64. The default number of classes is 5, number of samples is 5