Próximos Encuentros del Grupo G de la Liga Nacional 3: Predicciones y Análisis
La Liga Nacional 3 en Francia nos ofrece emocionantes enfrentamientos mañana, con el Grupo G destacándose por su intensidad competitiva. Como aficionados del fútbol, estamos ansiosos por ver cómo se desarrollan estos encuentros, repletos de estrategias, talento y, por supuesto, apuestas emocionantes. Aquí te presentamos un análisis detallado de cada partido, junto con predicciones expertas que te ayudarán a tomar decisiones informadas sobre tus apuestas.
Partido 1: Club A vs. Club B
Comenzamos con el enfrentamiento entre el Club A y el Club B, dos equipos que han demostrado ser impredecibles en esta temporada. El Club A ha mostrado una solidez defensiva impresionante, mientras que el Club B ha destacado por su ataque veloz y efectivo. Este choque promete ser un duelo equilibrado, donde cada equipo buscará aprovechar sus fortalezas para asegurar la victoria.
Análisis del Equipo
- Club A: Con una defensa que apenas ha cedido goles en los últimos partidos, el Club A confía en su capacidad para mantener su portería a cero. Su portero estrella ha sido clave en varios encuentros, realizando paradas cruciales que han mantenido al equipo en la pelea.
- Club B: Por otro lado, el Club B ha demostrado ser un adversario formidable en ataque. Sus delanteros han estado en excelente forma, marcando goles decisivos que han dado vuelta a partidos aparentemente perdidos. La velocidad y la habilidad técnica de sus atacantes serán fundamentales mañana.
Predicciones de Apuestas
Basándonos en el rendimiento reciente y las estadísticas disponibles, las predicciones sugieren un partido cerrado. Sin embargo, dada la fortaleza defensiva del Club A y la capacidad ofensiva del Club B, una apuesta interesante podría ser un empate o una victoria ajustada para cualquiera de los equipos.
Partido 2: Club C vs. Club D
El siguiente encuentro es entre el Club C y el Club D, donde ambos equipos buscan consolidar su posición en la tabla del Grupo G. El Club C ha tenido una racha positiva, mientras que el Club D ha experimentado altibajos pero muestra señales de recuperación.
Análisis del Equipo
- Club C: Con un estilo de juego basado en la posesión y el control del mediocampo, el Club C ha sido capaz de dictar el ritmo de los partidos. Su mediocampista creativo ha sido una figura clave, asistiendo goles y creando oportunidades constantes.
- Club D: El Club D, por su parte, se ha caracterizado por su intensidad defensiva y contragolpes rápidos. Aunque han tenido dificultades en mantener la consistencia, su capacidad para sorprender a los rivales con jugadas rápidas les ha permitido obtener resultados positivos.
Predicciones de Apuestas
Considerando las últimas actuaciones de ambos equipos, se espera un partido competitivo. Una apuesta interesante podría ser una victoria del Club C por un margen estrecho o un empate debido a la capacidad defensiva del Club D.
Partido 3: Club E vs. Club F
El tercer partido del día enfrenta al Club E contra el Club F. Ambos equipos necesitan puntos para mantenerse con opciones de avanzar en la competencia. El Club E llega con moral alta tras una victoria contundente en su último encuentro.
Análisis del Equipo
- Club E: Con un sistema táctico flexible, el Club E puede adaptarse rápidamente a las circunstancias del partido. Su defensa sólida y un mediocampo creativo han sido fundamentales para su éxito reciente.
- Club F: El Club F, aunque ha tenido dificultades defensivas, cuenta con un ataque letal que puede cambiar el curso de cualquier partido. Sus extremos han sido especialmente efectivos en aprovechar espacios y generar peligro constante.
Predicciones de Apuestas
Dadas las dinámicas actuales de ambos equipos, se anticipa un partido abierto con oportunidades para ambos lados. Una apuesta plausible podría ser un resultado con más de dos goles anotados o una victoria del Club E aprovechando su impulso actual.
Estrategias de Apuestas Basadas en Estadísticas
Al considerar las apuestas para estos partidos, es crucial analizar las estadísticas clave que pueden influir en los resultados. Factores como la forma actual de los equipos, lesiones importantes y condiciones climáticas juegan un papel crucial en las predicciones.
Fórmulas Ganadoras para Apuestas Futbolísticas
- Análisis Táctico: Evalúa cómo se enfrentan las tácticas de cada equipo al estilo de juego del rival. Un equipo con un plan táctico bien definido puede tener ventaja sobre uno menos organizado.
- Rendimiento Reciente: Observa los últimos cinco partidos de cada equipo para identificar patrones o tendencias que puedan influir en el resultado.
- Incidencias Clave: Presta atención a las lesiones recientes o sanciones que puedan afectar la alineación titular y el desempeño general del equipo.
- Clima y Condiciones del Campo: Las condiciones meteorológicas pueden alterar significativamente el desarrollo del juego. Un campo mojado o viento fuerte pueden favorecer ciertos estilos de juego.
Tendencias Recientes en Apuestas Deportivas
Las tendencias actuales muestran un aumento en las apuestas combinadas y los mercados alternativos como "ambos equipos marcan" (over/under) debido a su mayor nivel de incertidumbre y potencial recompensa.
Mercados Alternativos para Explorar
- Ambos Equipos Marcan (Over/Under): Ideal para partidos donde ambos equipos tienen historial ofensivo fuerte o cuando se espera un juego abierto.
- Goles Totales: Una apuesta clásica que sigue siendo popular debido a su simplicidad y accesibilidad para todos los tipos de apostadores.
- Gol Antes/Más Tarde: Estas apuestas ofrecen oportunidades estratégicas dependiendo del momento específico del partido.
- Cuotas Condicionales: Estas permiten ajustar tus apuestas según eventos específicos dentro del partido, como quién marca primero o quién recibe tarjetas amarillas.
Cómo Prepararse para los Partidos
Análisis Pre-Partido
<|repo_name|>joao-dsouza/qr_code_recognition<|file_sep|>/README.md
# QR Code Recognition
## Introduction
This is the source code for the project described in my paper [QR Code Recognition with Deep Learning](https://github.com/joao-dsouza/qr_code_recognition/blob/master/paper.pdf). The purpose of this project was to create an end-to-end model that can be used for QR code recognition.
## Requirements
* Python >= `3.6`
* TensorFlow >= `1.x` or `2.x`
* Keras >= `2.x`
## Usage
The usage of the script is straightforward:
python main.py --help
The most important arguments are:
* `--model`: which model to use (either `crnn` or `crnn-cnn`)
* `--train`: if the model should be trained or not
* `--evaluate`: if the model should be evaluated or not
* `--predict`: if the model should be used for prediction or not
* `--save`: if the model should be saved after training or not
* `--load`: if an already trained model should be loaded or not
* `--log_dir`: the directory where logs and checkpoints are stored
### Training
To train a model you need to provide the path to your training and validation data as well as the number of epochs:
python main.py --model crnn --train --data_dir ./data --train_data train.csv --val_data val.csv --epochs=50
This will train a CRNN on the data provided in `train.csv` and validate it on the data provided in `val.csv`. The logs and checkpoints will be stored in the directory specified by the argument `--log_dir`.
### Evaluation
To evaluate a trained model you need to provide the path to your test data as well as the path to your trained model:
python main.py --model crnn --evaluate --test_data test.csv --model_path ./logs/model.h5
This will evaluate a CRNN on the data provided in `test.csv`. The results will be saved in an output file called `eval.txt`.
### Prediction
To use a trained model for prediction you need to provide the path to your test data as well as the path to your trained model:
python main.py --model crnn --predict --test_data test.csv --model_path ./logs/model.h5
This will make predictions using a CRNN on the data provided in `test.csv`. The results will be saved in an output file called `prediction.txt`.
<|repo_name|>joao-dsouza/qr_code_recognition<|file_sep|>/utils.py
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
def normalize(image):
"""
Normalizes image.
Arguments:
image {np.array} -- image.
Returns:
np.array -- normalized image.
"""
image = image.astype('float32')
image /= np.max(image)
return image
def denormalize(image):
"""
Denormalizes image.
Arguments:
image {np.array} -- image.
Returns:
np.array -- denormalized image.
"""
image = image * np.max(image)
return image
def one_hot(labels):
"""
Creates one-hot encoding of labels.
Arguments:
labels {list} -- labels.
Returns:
numpy array -- one-hot encoding of labels.
"""
max_label = np.max(labels) +1
labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels,max_label)
return labels
def load_image(path):
"""
Loads image from path.
Arguments:
path {str} -- path to image.
Returns:
numpy array -- loaded image.
"""
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(path)
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
return normalize(image)
def read_csv(path):
"""
Reads CSV file and returns list of tuples containing paths and labels.
Arguments:
path {str} -- path to CSV file.
Returns:
list of tuples containing paths and labels.
"""
with open(path,'r') as f:
lines = f.readlines()
data = []
for line in lines[1:]:
splitted_line = line.split(',')
path = splitted_line[0]
labels = [int(x) for x in splitted_line[1].split()]
data.append((path,tuple(labels)))
return data
def get_paths_and_labels(data):
"""
Separates paths and labels from list of tuples containing paths and labels.
Arguments:
data {list} -- list of tuples containing paths and labels.
Returns:
lists containing paths and labels separately.
"""
if type(data) is list:
paths = [x[0] for x in data]
else:
paths = [x for x in data]
labels = [x[1] for x in data]
return paths,tuple(labels)
def get_batch(data,batch_size=32,image_size=(64,64),shuffle=True):
if shuffle:
data = np.random.permutation(data)
pad_length = batch_size - len(data)%batch_size
if pad_length != batch_size:
data += data[:pad_length]
for i in range(0,len(data),batch_size):
batch_data = data[i:i+batch_size]
batch_images = []
batch_labels = []
for d in batch_data:
image_path,label = d[0],d[1]
image = load_image(image_path)
image = tf.image.resize(image,image_size)
batch_images.append(image)
batch_labels.append(label)
batch_images = np.array(batch_images)
batch_labels = one_hot(batch_labels)
yield batch_images,batch_labels
def log_training(log_dir,model_name=None):
log_dir += '/train'
log_dir += '/' + str(model_name) if model_name else ''
if not os.path.exists(log_dir):
os.makedirs(log_dir)
writer_train_loss = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/loss')
writer_train_acc = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/acc')
writer_train_mse = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/mse')
writer_train_ce = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/ce')
writer_train_dice = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/dice')
return writer_train_loss,
writer_train_acc,
writer_train_mse,
writer_train_ce,
writer_train_dice
def log_validation(log_dir,model_name=None):
log_dir += '/val'
log_dir += '/' + str(model_name) if model_name else ''
if not os.path.exists(log_dir):
os.makedirs(log_dir)
writer_val_loss = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/loss')
writer_val_acc = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/acc')
writer_val_mse = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/mse')
writer_val_ce = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/ce')
writer_val_dice = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/dice')
return writer_val_loss,
writer_val_acc,
writer_val_mse,
writer_val_ce,
writer_val_dice
def log_prediction(log_dir,model_name=None):
log_dir += '/prediction'
log_dir += '/' + str(model_name) if model_name else ''
if not os.path.exists(log_dir):
os.makedirs(log_dir)
writer_pred_loss = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/loss')
writer_pred_acc = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/acc')
writer_pred_mse = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/mse')
writer_pred_ce = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/ce')
writer_pred_dice = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/dice')
return writer_pred_loss,
writer_pred_acc,
writer_pred_mse,
writer_pred_ce,
writer_pred_dice
def log_evaluation(log_dir,model_name=None):
log_dir += '/evaluation'
log_dir += '/' + str(model_name) if model_name else ''
if not os.path.exists(log_dir):
os.makedirs(log_dir)
writer_eval_accuracy = tf.summary.create_file_writer(log_dir+'/accuracy')
return writer_eval_accuracy
def log_confusion_matrix(confusion_matrix,path='./confusion_matrix.png'):
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
plt.figure(figsize=(10,7))
ax=sns.heatmap(confusion_matrix,
annot=True,
cmap="Blues",
fmt='g',
xticklabels=np.arange(11),
yticklabels=np.arange(11))
plt.title('Confusion matrix',fontsize=16)
plt.xlabel('True label',fontsize=14)
plt.ylabel('Predicted label',fontsize=14)
plt.savefig(path)
def get_confusion_matrix(true_labels,predicted_labels,num_classes=11):
from sklearn.metrics import confusion_matrix
true_labels_flat = true_labels.flatten()
predicted_labels_flat = predicted_labels.flatten()
cmatrix = confusion_matrix(true_labels_flat,predicted_labels_flat,num_classes=num_classes)
return cmatrix
def save_model(model,path='./logs/model.h5'):
model.save(path)
def load_model(path='./logs/model.h5'):
from tensorflow.keras.models import load_model
model
model 