La Copa de Fútbol de Hungría: Un Torneo Vibrante y Apasionante
La Copa de Fútbol de Hungría, también conocida como Magyar Kupa, es uno de los torneos más emocionantes del fútbol húngaro. Cada año, este torneo atrae a equipos de todo el país, desde clubes grandes hasta equipos más modestos, todos con el sueño de levantar la codiciada copa. En este artículo, te ofreceremos una guía completa sobre cómo seguir la Copa de Fútbol de Hungría, con actualizaciones diarias sobre los partidos más recientes y predicciones expertas para tus apuestas.
Historia y Significado del Torneo
La Copa de Fútbol de Hungría tiene una rica historia que se remonta a 1909, convirtiéndola en uno de los torneos más antiguos del país. A lo largo de los años, ha sido testigo de momentos históricos y partidos memorables que han dejado una marca indeleble en el fútbol húngaro. Este torneo no solo es una competencia deportiva, sino también una celebración cultural que une a las comunidades a lo largo y ancho del país.
Formato del Torneo
El formato del torneo es único y está diseñado para ofrecer emocionantes enfrentamientos desde la primera ronda hasta la final. Los equipos se enfrentan en un formato eliminatorio, donde cada partido es decisivo. Aquí te presentamos un resumen del formato:
- Primera Ronda: Incluye a equipos de ligas inferiores que buscan hacer historia al avanzar en el torneo.
- Rondas Subsecuentes: Equipos de ligas superiores entran en acción, aumentando la competitividad.
- Final: Se juega en un solo partido en el Estadio Ferenc Puskás, hogar del Ferencvárosi TC.
Cómo Seguir los Partidos
Mantenerse actualizado con los partidos más recientes es fácil gracias a las múltiples plataformas disponibles. Aquí te ofrecemos algunas opciones para seguir cada partido:
- Sitios Web Oficiales: La página oficial del torneo ofrece información detallada sobre cada partido, incluyendo horarios y resultados.
- Sociales Media: Sigue las cuentas oficiales en redes sociales para obtener actualizaciones en tiempo real.
- Aplicaciones Móviles: Descarga aplicaciones especializadas que te permiten recibir notificaciones instantáneas sobre los partidos.
Predicciones Expertas para las Apuestas
Las apuestas son una parte integral del seguimiento del torneo para muchos aficionados. Para ayudarte a tomar decisiones informadas, hemos reunido algunas predicciones expertas basadas en análisis estadísticos y conocimientos profundos del fútbol húngaro.
Análisis de Equipos Destacados
Algunos equipos han demostrado ser favoritos debido a su rendimiento constante y su plantilla fuerte. A continuación, destacamos algunos equipos clave:
- Ferencvárosi TC: Conocido por su fuerte defensa y ataque eficiente, el Ferencváros siempre es un contendiente serio.
- Videoton FC: Equipado con jugadores talentosos, Videoton tiene el potencial de sorprender en cada ronda.
- MOL Fehérvár FC: Su habilidad para manejar la presión en partidos cruciales los hace una opción sólida.
Tendencias y Estadísticas Recientes
Analizar las tendencias recientes puede ofrecer valiosas pistas sobre posibles resultados. Aquí hay algunos puntos clave a considerar:
- Rendimiento en Casa vs Fuera: Equipos como el MTK Budapest FC tienden a mostrar un rendimiento superior en casa.
- Efectividad Ofensiva: Equipos como el Debreceni VSC han mostrado una capacidad ofensiva impresionante en las últimas rondas.
- Firmeza Defensiva: El Diósgyőri VTK ha sido notable por su defensa sólida, crucial para avanzar en rondas eliminatorias.
Predicciones para la Próxima Ronda
Basándonos en nuestro análisis, aquí tienes algunas predicciones para los próximos encuentros:
- Ferencvárosi TC vs MTK Budapest FC: Predicción: Victoria ajustada para Ferencvárosi TC (1-0).
- Videoton FC vs Diósgyőri VTK: Predicción: Empate con goles (2-2), pero Videoton avanza por penales.
- MOL Fehérvár FC vs Debreceni VSC: Predicción: Triunfo convincente para MOL Fehérvár FC (2-1).
Estrategias Ganadoras para Apostar
Para maximizar tus posibilidades de éxito al apostar, aquí tienes algunas estrategias recomendadas:
- Diversifica tus Apuestas: No pongas todos tus recursos en un solo partido. Distribuye tus apuestas entre varios encuentros.
- Análisis Detallado: Investiga a fondo cada equipo antes de decidir dónde apostar. Considera factores como lesiones recientes o cambios tácticos.
- Aprovecha las Promociones: Muchas casas de apuestas ofrecen promociones especiales durante el torneo. Asegúrate de estar al tanto y aprovecharlas.
- Gestiona tu Banco: Establece un presupuesto claro y respétalo. Evita arriesgar más dinero del que puedes permitirte perder.
Aspectos Culturales y Sociales del Torneo
La Copa de Fútbol de Hungría no solo es un evento deportivo; también es una celebración cultural que refleja la pasión del país por el fútbol. Los partidos son ocasiones para reunirse con amigos y familiares, compartiendo la emoción colectiva.
Festividades Locales Durante el Torneo
<|repo_name|>xuchen-liu/CS-385<|file_sep|>/assignment4/README.md
# CS-385 - Assignment4
## Author
Xuchen Liu
## Description
This is the source code for the assignment4 of the course CS-385.
## Dependencies
* Python >=3.6
* scikit-learn
* matplotlib
* numpy
* scipy
## Setup and Run
### Part1
bash
python3 part1.py --dataset path/to/dataset --model path/to/model
### Part2
bash
python3 part2.py --dataset path/to/dataset --model path/to/model --task task_name --attack attack_name --epsilon epsilon_value
### Part3
bash
python3 part3.py --dataset path/to/dataset --model path/to/model --task task_name --attack attack_name --epsilon epsilon_value
<|file_sep<|repo_name|>xuchen-liu/CS-385<|file_sep**[CS-385] Machine Learning Security**
Xuchen Liu
### Assignment4: Adversarial Attacks and Defenses on Deep Neural Networks
This repository contains all the source codes for assignment4 of CS-385 course.
#### Contents:
* **part1.py** : Code for evaluating the performance of MNIST classifier on clean and adversarial examples.
* **part2.py** : Code for evaluating the robustness of MNIST classifier against FGSM and PGD attacks.
* **part3.py** : Code for evaluating the robustness of MNIST classifier against FGSM and PGD attacks with defenses.
#### Requirements:
* Python >=3.6
* numpy
* scikit-learn
* matplotlib
* scipy
#### Usage:
##### Part1:
To evaluate the performance of MNIST classifier on clean and adversarial examples:
bash
python3 part1.py --dataset path/to/dataset/ --model path/to/model/
##### Part2:
To evaluate the robustness of MNIST classifier against FGSM and PGD attacks:
bash
python3 part2.py --dataset path/to/dataset/ --model path/to/model/ --task task_name [clean | fgsm | pgd] --attack attack_name [fgsm | pgd] --epsilon epsilon_value [0.0 | ... | max]
##### Part3:
To evaluate the robustness of MNIST classifier against FGSM and PGD attacks with defenses:
bash
python3 part3.py --dataset path/to/dataset/ --model path/to/model/ --task task_name [clean | fgsm | pgd] --attack attack_name [fgsm | pgd] --epsilon epsilon_value [0.0 | ... | max]
Note that both `task_name` and `epsilon_value` can be set to default values by using `--task clean` and `--epsilon max`, respectively.
<|file_sep absent: true
---
# CS-385 - Assignment4
## Author
Xuchen Liu
## Description
This is the source code for the assignment4 of the course CS-385.
## Dependencies
* Python >=3.6
* scikit-learn
* matplotlib
* numpy
* scipy
## Setup and Run
### Part1
bash
python part1.py
### Part2
bash
python part2.py
### Part3
bash
python part3.py
<|file_sep-cs385:
pandoc -o "index.pdf" "index.md"
clean:
rm index.pdf<|repo_name|>xuchen-liu/CS-385<|file_sepatalogue/index.md
# CS-385 - Assignment4
## Author
Xuchen Liu
## Description
This is the source code for the assignment4 of the course CS-385.
## Dependencies
* Python >=3.6
* scikit-learn
* matplotlib
* numpy
* scipy
## Setup and Run
### Part1
bash
python part1.py
### Part2
bash
python part2.py
### Part3
bash
python part3.py
<|repo_name|>xuchen-liu/CS-385<|file_sep/catalogue/part1.md
# Part1: Evaluating Performance on Clean and Adversarial Examples
import argparse
import numpy as np
import pickle as pkl
import tensorflow as tf
def load_model(path):
"""Load model from file."""
model = tf.keras.models.load_model(path)
return model
def evaluate_model(model,
X_train,
X_test,
Y_train,
Y_test,
epsilon=0):
"""Evaluate model's performance on clean or adversarial examples."""
clean_acc = model.evaluate(X_train,
Y_train,
verbose=False)
clean_acc = clean_acc[1]
print('Clean accuracy on training data:', clean_acc)
clean_acc = model.evaluate(X_test,
Y_test,
verbose=False)
clean_acc = clean_acc[1]
print('Clean accuracy on test data:', clean_acc)
if epsilon == 'max':
epsilon = np.max(np.abs(X_train)) * .25 # default value for epsilon when no value is specified by user
if epsilon != 'max' and epsilon != 'random':
X_train_adv = X_train + epsilon * np.sign(np.random.random(X_train.shape) - .5)
X_test_adv = X_test + epsilon * np.sign(np.random.random(X_test.shape) - .5)
else:
if epsilon == 'random':
X_train_adv = X_train + np.random.uniform(-1., +1.) * np.max(np.abs(X_train)) * .25 * np.random.random(X_train.shape)
X_test_adv = X_test + np.random.uniform(-1., +1.) * np.max(np.abs(X_test)) * .25 * np.random.random(X_test.shape)
elif epsilon == 'max':
X_train_adv = X_train + np.max(np.abs(X_train)) * .25 * np.sign(np.random.random(X_train.shape) - .5)
X_test_adv = X_test + np.max(np.abs(X_test)) * .25 * np.sign(np.random.random(X_test.shape) - .5)
Y_train_pred = model.predict_classes(X_train_adv)
clean_acc = np.sum(Y_train_pred == Y_train) / len(Y_train)
print('Adversarial accuracy on training data:', clean_acc)
Y_test_pred = model.predict_classes(X_test_adv)
clean_acc = np.sum(Y_test_pred == Y_test) / len(Y_test)
print('Adversarial accuracy on test data:', clean_acc)
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--dataset',
dest='dataset_path',
type=str,
help='path to dataset')
parser.add_argument('--model',
dest='model_path',
type=str,
help='path to model')
parser.add_argument('--epsilon',
dest='epsilon',
type=float,
default='max', # default value for epsilon when no value is specified by user
help='perturbation magnitude')
args = parser.parse_args()
with open(args.dataset_path + '/train.pkl', 'rb') as f:
dataset = pkl.load(f)
X_train = dataset['data']
Y_train = dataset['labels']
with open(args.dataset_path + '/test.pkl', 'rb') as f:
dataset = pkl.load(f)
X_test = dataset['data']
Y_test = dataset['labels']
model = load_model(args.model_path)
evaluate_model(model=model,
X_train=X_train,
X_test=X_test,
Y_train=Y_train,
Y_test=Y_test,
epsilon=args.epsilon)<|repo_name|>xuchen-liu/CS-385<|file_sep wrongcatalogue/index.md
# CS-385 - Assignment4
## Author
Xuchen Liu
## Description
This is the source code for the assignment4 of the course CS-385.
## Dependencies
* Python >=3.6
* scikit-learn
* matplotlib
* numpy
* scipy
## Setup and Run
### Part1
bash python part1.py
--dataset path/to/dataset/
--model path/to/model/
### Part2
bash python part2.py
--dataset path/to/dataset/
--model path/to/model/
--task task_name [clean | fgsm | pgd]
--attack attack_name [fgsm | pgd]
--epsilon epsilon_value [0.0 | ... | max]
### Part3
bash python part3.py
--dataset path/to/dataset/
--model path/to/model/
--task task_name [clean | fgsm | pgd]
--attack attack_name [fgsm | pgd]
--epsilon epsilon_value [0.0 | ... | max]
Note that both `task_name` and `epsilon_value` can be set to default values by using `--task clean` and `--epsilon max`, respectively.
<|file_sep|>//+build ignore
package main
import (
"bufio"
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"os"
)
func main() {
var buf bytes.Buffer
f := bufio.NewScanner(os.Stdin)
for f.Scan() {
line := f.Text()
line += "n"
buf.WriteString(line)
}
err := f.Err()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
bz := buf.Bytes()
var items []interface{}
err = json.Unmarshal(bz, &items)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
for _, item := range items {
switch item.(type) {
case []interface{}:
fmt.Printf("Array:n")
for _, v := range item.([]interface{}) {
switch v.(type) {
case string:
fmt.Printf("%qn", v)
case float64:
fmt.Printf("%fn", v)
case bool:
fmt.Printf("%tn", v)
case nil:
fmt.Printf("nulln")
default:
log.Fatalf("Unsupported type %Tn", v)
}
}
fmt.Println()
continue
case map[string]interface{}:
fmt.Printf("Object:n")
for k, v := range item.(map[string]interface{}) {
switch v.(type) {
case string:
fmt.Printf("%s: %qn", k, v)
case float64:
fmt.Printf("%s: %fn", k, v)
case bool:
fmt.Printf("%s: %tn
