篮球数据是什么_篮球中的数据模型

1.篮球和足球的数据对比网站是什么

2.初中数学有几种数学模型

3.街头篮球怎么玩c能rating AAA以上

4.我是学计算机的，最近很困惑该学什么？求解答

5.为什么有些顺位高的新秀没有底顺位新秀表现好NBA选秀

6.通俗理解n-gram语言模型

篮球和足球的数据对比网站是什么

1、《足球魔方》

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10、《鲸》

这是一个集足球，篮球情报分析、直播、数据模型、赛事资讯等功能为一体的，为球迷们提供一个多样化和个性化的体育社区交流平台，鲸猜大数据多维度计算非常准确。

初中数学有几种数学模型

新课标

初中数学建模的常见类型

全日制义务教育数学课程标准对数学建模提出了明确要求，标准强调“从学生以有的经验出发，让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并进行解析与应用的过程，进而使学生获得对数学理解的同时，在思维能力。情感态度与价值观等方面得到进步和发展。”强化数学建模的能力，不仅能使学生更好地掌握数学基础知识，学会数学的基本思想和方法。也能增强学生应用数学的意识，提高分析问题，解决实际问题的能力。2007年全国各地的中考试题考查学生建模思想和意识的题目有许多，现分类举例说明。

一、建立“方程（组）”模型

现实生活中广泛存在着数量之间的相等关系，“方程（组）”模型是研究现实世界数量关系的最基本的数学模型，它可以帮助人们从数量关系的角度更正确、清晰的认识、描述和把握现实世界。诸如纳税问题、分期付款、打折销售、增长率、储蓄利息、工程问题、行程问题、浓度配比等问题，常可以抽象成“方程（组）”模型，通过列方程（组）加以解决

例1（2007年深圳市中考试题）A、B两地相距18公里，甲工程队要在A、B两地间铺设一条输送天然气管道，乙工程队要在A、B两地间铺设一条输油管道。已知甲工程队每周比乙工程队少铺设1公里，甲工程对提前3周开工，结果两队同时完成任务，求甲、乙两工程队每周各铺设多少公里管道？

解：设甲工程队每周铺设管道x公里，则乙工程队每周铺设管道（x＋1）公里。

依题意得：

解得x1=2， x2=－3

经检验x1=2，x2=－3都是原方程的根。

但x2=－3不符合题意，舍去。

∴x＋1=3

答：甲工程队每周铺设管道2公里，则乙工程队每周铺设管道3公里。

二、建立“不等式（组）”模型

现实生活建立中同样也广泛存在着数量之间的不等关系。诸如统筹安排、市场营销、生产决策、核定价格范围等问题，可以通过给出的一些数据进行分析，将实际问题转化成相应的不等式问题，利用不等式的有关性质加以解决。

例2 （2007年茂名市中考试题）某体育用品商场购员要到厂家批发购进篮球和排球共100只，付款总额不得超过11815元。已知两种球厂家的批发价和商场的零售价如下表，试解答下列问题：

品名 厂家批发价(元/只) 商场零价（元/只）

篮球 130 160

排球 100 120

（1）该购员最多可购进篮球多少只？

（2）若该商场能把这100只球全部以零售价售出，为使商场获得的利润不低于2580元，则购员至少要购篮球多少只？该商场最多可盈利多少元？

解：（1）该购员最多可购进篮球x只，则排球为（100－x）只，

依题意得：130x＋100（100－x）≤11815

解得x≤60.5

∵x是正整数，∴x＝60

答：购进篮球和排球共100只时，该购员最多可购进篮球60只。

（2）该购员至少要购进篮球x只，则排球为（100－x）只，

依题意得：30x＋20（100－x）≥2580

解得x≥58

由表中可知篮球的利润大于排球的利润，因此这100只球中，当篮球最多时，商场可盈利最多，即篮球60只，此时排球平均每天销售40只，

商场可盈利（160－130）×60＋（120－100）×40=1800＋800=2600（元）

答：购员至少要购进篮球58只，该商场最多可盈利2600元。

三、建立“函数”模型

函数反映了事物间的广泛联系，揭示了现实世界众多的数量关系及运动规律。现实生活中，诸如最大获利、用料价造、最佳投资、最小成本、方案最优化问题，常可建立函数模型求解。

例3 （2007年贵州贵阳市中考试题）某水果批发商销售每箱进价为40元的苹果，物价部门规定每箱售价不得高于55元，市场调查发现，若每箱以50元的价格销售，平均每天销售90箱，价格每提高1元，平均每天少销售3箱。

（1）求平均每天销售量y（箱）与销售价x（元/箱）之间的函数关系式。

（2）求该批发商平均每天的销售利润w（元）与销售价x（元/箱）之间的函数关系式。

（3）当每箱苹果的销售价为多少元时，可以获得最大利润？最大利润是多少？

解：（1）y=90－3（x－50） 化简，得y=－3x＋240

（2）w=（x－40）（－3x＋240）

=－3x2＋360x－9600

（3）w=－3x2＋360x－9600

= －3（x－60）2＋1125

∵a=－3＜0　∴抛物线开口向下

当x=60时，w有最大值，又x＜60，w随x的增大而增大，

∴当x=55时，w的最大值为1125元，

∴当每箱苹果的销售价为55元时，可以获得最大利润1125元的最大利润

四、建立“几何”模型

几何与人类生活和实际密切相关，诸如测量、航海、建筑、工程定位、道路拱桥设计等涉及一定图形的性质时，常需建立“几何模型，把实际问题转化为几何问题加以解决

例4 （2007年广西壮族自治区南宁市中考试题）如图点P表示广场上的一盏照明灯。

（1）请你在图中画出小敏在照明灯P照射下的影子（用线段表示）；

（2）若小丽到灯柱MO的距离为1.5米，小丽目测照明灯P的仰角为55°，她的目高QB为1.6米，试求照明灯P到地面的距离；结果精确到0.1米；参考数据：tan55 °≈1.428，sin55°≈0.819，cos55°≈0.574。

解：（1）如图，线段AC是小敏的影子。

（2）过点Q作QE⊥MO于E，过点P作PF⊥AB于F，交EQ于点D，则PF⊥EQ。在Rt△PDQ中，∠PQD=55°，DQ=EQ－ED=4.5－1.5=3（米）。

∵tan55°=

∴PD=3 tan55°≈4.3（米）

∵DF=QB=1.6米

∴PF=PD＋DF=4.3＋1.6=5.9（米）。

答：照明灯到地面的距离为5.9米。

五、建立“统计”模型

统计知识在自然科学、经济、人文、管理、工程技术等众多领域有着越来越多的应用。诸如公司招聘、人口统计、各类投标选举等问题，常要将实际问题转化为“统计”模型，利用有关统计知识加以解决。

例5 （2007年后湖北省荆州市中考试题）为了了解全市今年8万名初中毕业生的体育升学考试成绩状况（满分为30分，得分均是整数），从中随机抽取了部分学生的体育生学考试成绩制成下面频数分布直方图（尚不完整），已知第一小组的频率为0.12。回答下列问题：

（1）在这个问题中，总体是 ，样本容量为

。

（2）第四小组的频率为 ，请补全频数分布直方图。

（3）被抽取的样本的中位数落在第 小组内。

（4）若成绩在24分以上的为“优秀”，请估计今年全市初中毕业生的体育升学考试成绩为“优秀”的人数。

解：（1）8万名初中毕业生的体育升学考试 成绩， =500。

（2）0.26，补图如图所示。

（3）三．

（4）由样本知优秀率为 100％=28％

∴估计8万名初中毕业生的体育升学成绩优秀的人数为28％×80000=22400（人）。

六、建立“概率”模型

概率在社会生活及科学领域中用途非常广泛，诸如游戏公平问题、**中奖问题、预测球队胜负等问题，常可建立概率模型求解。

例6 （2007年辽宁省中考试题）四张质地相同的卡片如图所示。将卡片洗匀后，背面朝上放置在桌面上。

（1） 求随机抽取一张卡片，恰好得到数字2的概率

（2） 小贝和小晶想用以上四张卡片做游戏，游戏规则见信息图。你认为这个游戏公平吗？请用列表法或画树状图法说明理由。若认为不公平，请你修改法则，使游戏变得公平。

解：（1）P（抽到2）=

（2） 根据题意可列表

2 2 3 6

2 22 22 23 26

2 22 22 23 26

3 32 32 33 36

6 62 62 63 66

画树状图如下：

从表（或树状图）中可以看出所有可能的结果共有16种，符号条件的有10种，∴P（两位数不超过32）= =，∴游戏不公平。

调整规则如下。

方法一：将游戏规则中的32换成26～31（包括26和31）之间的任何一个数都能使游戏公平。

方法二：游戏规则改为抽到的两位数中，不超过32的得3分，抽到的两位数超过32的得5分。

方法三：游戏规则改为组成的两位数中，若个位数字是2，则小贝胜，反之小晶胜。

街头篮球怎么玩c能rating AAA以上

首先你得基本功得过硬，技术跟得上

然后，找两个AA+的队友，不停地练队，看录像，找出不足。时间上去了，RT就上去了

一般AAA的都是有固定（使用非法软件者除外），当然也有个别厉害的一个人也能玩到3A，这种人技术已经是非常过硬了

我是学计算机的，最近很困惑该学什么？求解答

答: 你好呀，下面将通过两个方面来分析，一个是深造该学什么，一个是本科面向就业应该学什么。

如果你想继续深造的话，也就是说以后有读研读博的意向，那么这个时候建议你可以多学一些数学基础打好数学基础，对以后做科研有益的帮助，除此之外呢，你也可以要学习一两门编程语言，其中至少要有一门比较拿手的编程语言，因为除了这样之外，你在搞科研的时候，一方面有了基础，另一方面也有了实验能力，这样的话更有利于出成果，这样的话就会论文和代码两边都不会误；如果说你是面向工作的话，那这个时候我不太建议你一直学习理论的内容，更建议你可以学习一些实战性的内容，比如说你可以选择一门编程语言举例，C语言或者Ja，如果说你以后想做一些前后端开发，那么你就好好学好Ja JaScript等等，学好之后多做一些项目，或者和同学多组队参加一些比赛，让自己的简历上有更多的东西。有利于你以后找到一些比较好的工作。

以上两点希望可以帮助到你呀～加油呀，不要迷茫，不要困惑。

为什么有些顺位高的新秀没有底顺位新秀表现好NBA选秀

高顺位只能说根据其大学中，入选NBA以前的比赛，身体数据。根据一定的数据模型推导出其比另外的新秀好。实际上很多队伍有自身的问题，教练给不给机会啊，自己有没有抓住好机会啊，球队有没有把你当重点培养啊都有关系。一些选中的人身体素质过硬篮球智商不行也打不出来。

通俗理解n-gram语言模型

设现在语料库的词汇量为 ，对于长度为 的句子来说：

通过上面的表格可以看出，增加条件概率中的条件相对应的参数数量会呈现指数的增长。参数的数量越多表示模型相对越复杂。如果我们想要减少参数，最简单的方法就是简化模型，考虑极端情况下只保留 ，此时计算句子的概率公式为：

依然使用上面我们自己构建的小型语料库：

如果想要计算p(BOS 商品 和 服务 EOS)的概率，只需要计算出p(BOS)、p(商品)、p(和)、p(服务)以及p(EOS)的五个概率值（依然使用最大似然估计来计算这些概率值）：

因此p(商品 和 服务) = p(BOS) p(商品) p(和) p(服务) p(EOS) = = 。

不使用条件概率使用 认为当前单词出现的概率仅仅本身相关， 我们称之为unigram，即一元语言模型。从 个参数缩减到了拥有 个参数的一元语言模型，显然模型太简单了。比如对于下面两个句子：

如果使用一元语言模型来这两个句子的概率值。

通过一元语言模型计算两个句子主要区别就在于p(篮球)和p(游泳)的概率值，其余概率值都是相同的，但是就两句话而言，"我 打 篮球"这句话要比"我 打 游泳"这句话的概率值要高很多。由于简化了模型，仅仅考虑当前单词的出现概率与本身有关，单词与单词之间是相互独立的。不过就上面两个句子而言，p(篮球 | 打) 要比p(游泳 | 打)的概率值要高，此时仅仅考虑当前单词自身的一元语言模型太简单了。

设当前单词的出现概率仅仅与前面的1个单词相关， 我们称之为bigram，即二元语言模型。二元语言模型的计算公式：

设当前单词的出现概率仅仅与前面的2个单词相关， 我们称之为trigram，即三元语言模型。三元语言模型的计算公式：

以此类推，设当前单词的出现概率仅仅与前面的 个单词相关，我们称之为n-gram语言模型。这种减少参数简化模型的设方法就是马尔科夫设。

随着 的取值越大，n-gram模型在理论上越精确，但是也越复杂，需要的计算量和训练语料数据量也就越大，并且精度提升的不够明显，所以在实际的任务中很少使用 的语言模型。

无论是原始的语言模型还是n-gram语言模型，都是使用极大似然估计法来估计概率值，通过统计频次来近似概率值，统计频次极有可能统计不到较长句子的频次。

这被称为数据稀疏，对于n-gram语言模型来说，n越大，数据稀疏的问题越严重。即使是使用n相对比较小的二元语言模型，许多二元靠语料库也是统计不到的。比如对于下面这个小型的语料库：

"商品 货币"的频次就为0，当n-gram语言模型中的n越小，可统计的n元也就越丰富，一个很自然的解决方案就是利用低阶n元语法平滑到高阶n元语法。所谓的平滑就是字面上的意思：使n元语法频次的折线平滑为曲线。我们不希望二元语法"商品 货币"的频次突然跌倒0，因此使用一元语法"商品"和（"或"，不同的平滑方法可能需要不同的处理）"货币"的频次去平滑它。

平滑策略是语言模型的研究课题之一，人们提出了很多平滑技术，比如线性差值法（linear interpolation）、图灵平滑（Good-Turing）、加法平滑（Add-One Smoothing）等。

原文地址：

通俗理解n-gram语言模型