Wuhan Tennis Open China: Predicciones y Partidos en Vivo
Introducción al Wuhan Tennis Open China
El Wuhan Tennis Open China es uno de los eventos más esperados en el calendario del tenis mundial. Este torneo se lleva a cabo en la vibrante ciudad de Wuhan, donde los mejores jugadores del mundo compiten en canchas de superficie dura. Cada año, el torneo atrae a una gran cantidad de aficionados y expertos que buscan disfrutar de emocionantes partidos y hacer apuestas informadas.
En esta guía, exploraremos todo lo que necesitas saber sobre el Wuhan Tennis Open China, desde los detalles del torneo hasta las últimas predicciones y resultados en vivo. Ya seas un fanático del tenis o un apostador experimentado, encontrarás información valiosa para maximizar tu experiencia.
Detalles del Torneo
El Wuhan Tennis Open China es parte de la categoría Premier 5 de la WTA y del ATP Tour 250. Estos torneos son cruciales para los jugadores que buscan acumular puntos para mejorar su posición en el ranking mundial.
Cuadro Principal
El cuadro principal del torneo incluye a los mejores jugadores del mundo, tanto masculinos como femeninos. Los jugadores se enfrentan en varias rondas hasta llegar a las finales. Aquí te presentamos algunos de los favoritos para este año:
- Masculino: Novak Djokovic, Rafael Nadal, Roger Federer, Alexander Zverev
- Femenino: Simona Halep, Ashleigh Barty, Naomi Osaka, Serena Williams
Superficie de Juego
El torneo se juega en canchas duras, lo que añade un nivel adicional de desafío para los jugadores. Las condiciones climáticas en Wuhan pueden variar, por lo que los tenistas deben estar preparados para cualquier eventualidad.
Predicciones y Análisis de Partidos
Las predicciones son una parte esencial para los apostadores y aficionados al tenis. En esta sección, te ofrecemos análisis detallados de los partidos más destacados del día.
Análisis de Partidos Masculinos
Uno de los enfrentamientos más esperados es entre Novak Djokovic y Alexander Zverev. Djokovic, conocido por su resistencia y habilidad en canchas duras, enfrentará a Zverev, quien ha mostrado un excelente desempeño recientemente.
- Predicción: Novak Djokovic tiene una ligera ventaja debido a su experiencia y consistencia en torneos importantes.
- Apuesta Recomendada: Gana Djokovic en 4 sets.
Análisis de Partidos Femeninos
Otro partido destacado es el enfrentamiento entre Simona Halep y Naomi Osaka. Ambas jugadoras han demostrado ser imparables en sus últimos encuentros.
- Predicción: Simona Halep podría tener una ventaja debido a su mejor desempeño en canchas duras.
- Apuesta Recomendada: Gana Halep en 3 sets.
Estrategias de Apuestas
Aquí te ofrecemos algunas estrategias para mejorar tus probabilidades al apostar:
- Análisis de Estadísticas: Revisa las estadísticas recientes de los jugadores y considera factores como el historial en superficies duras y el rendimiento reciente.
- Cobertura del Torneo: Mantente informado sobre las condiciones climáticas y cómo podrían afectar el juego.
- Gestión del Bankroll: Aprende a gestionar tu dinero eficientemente para maximizar tus ganancias y minimizar las pérdidas.
Cobertura de Partidos en Vivo
Para aquellos que no pueden asistir al torneo en persona, la cobertura en vivo es una excelente manera de seguir cada golpe y punto. Aquí te ofrecemos una guía sobre cómo acceder a los partidos en vivo:
Suscripciones a Canales Deportivos
Varios canales deportivos ofrecen transmisiones en vivo del Wuhan Tennis Open China. Suscribirte a estos servicios puede garantizarte acceso sin interrupciones.
- Tennis Channel: Ofrece cobertura completa del torneo con comentarios expertos.
- Eurosport: Proporciona transmisiones internacionales con múltiples ángulos de cámara.
Webs Oficiales y Apps Móviles
La página oficial del Wuhan Tennis Open China ofrece actualizaciones constantes y transmisiones en vivo para sus suscriptores. Además, las aplicaciones móviles permiten seguir el torneo desde cualquier lugar.
- Torneo Oficial: Accede a la página oficial para ver partidos en vivo y obtener información actualizada.
- Tennis TV App: Descarga la aplicación para recibir notificaciones instantáneas sobre horarios y resultados.
Sitios Web Alternativos
Si prefieres opciones alternativas, existen varios sitios web que ofrecen transmisiones gratuitas con anuncios publicitarios. Sin embargo, ten cuidado con los sitios no oficiales que pueden no ser legales o seguros.
- Sports Live Stream: Ofrece transmisiones gratuitas con anuncios.
- Tennis Live Score: Proporciona actualizaciones instantáneas junto con transmisiones en vivo.
Tendencias Recientes y Noticias del Torneo
Mantenerse al día con las últimas noticias es crucial para cualquier aficionado al tenis. Aquí te presentamos algunas tendencias recientes y noticias destacadas sobre el Wuhan Tennis Open China:
Nuevos Talentos Emergentes
Cada año, el torneo es una plataforma para nuevos talentos que buscan hacerse un nombre en el mundo del tenis. Este año no es la excepción:
- Daniil Medvedev (Masculino): Su estilo agresivo está sorprendiendo a muchos expertos.
- Bianca Andreescu (Femenino): Su juego versátil le ha permitido avanzar rápidamente entre las mejores jugadoras del mundo.
Innovaciones Tecnológicas
El uso de tecnología avanzada ha mejorado la experiencia tanto para jugadores como para espectadores. El sistema Hawk-Eye ha sido fundamental para tomar decisiones precisas durante los partidos.
- Hawk-Eye Review System: Permite revisiones instantáneas de bolas fuera o disputadas cerca de la línea de fondo.
- Sistema Vídeo Replay: Ayuda a los árbitros a tomar decisiones más justas durante los puntos controvertidos.
<|repo_name|>saeedvaziri/DeepLearning<|file_sep|>/Assignments/Assignment4/Lab4_MLP_MNIST.ipynb.py
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# In[2]:
def sigmoid(x):
# In[5]:
def load_data(filename):
# In[6]:
def initialize_parameters(n_x,n_h,n_y):
# In[7]:
def forward_propagation(X,Y,W,beta):
# In[8]:
def backward_propagation(X,Y,Z1,A1,Z2,A2,W):
# In[9]:
def compute_cost(Z2,A2,Y):
# In[10]:
def update_parameters(W,beta,dW,dBeta,alpha):
# In[11]:
def predict(X_test,Y_test,W,beta):
# In[12]:
def main():
if __name__ == "__main__":
# In[ ]:
main()
# In[ ]:
<|file_sep<|repo_name|>saeedvaziri/DeepLearning<|file_sep_flag=0
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32')
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32')
x_train = x_train / 255.
x_test = x_test / 255.
model = tf.keras.models.Sequential([
layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
layers.Dropout(0.2),
layers.Dense(10)
])
predictions = model(x_train[:1]).numpy()
predictions
print("Softmax probabilities")
tf.nn.softmax(predictions).numpy()
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
loss_fn(y_train[:1], predictions).numpy()
model.compile(optimizer='adam',
loss=loss_fn,
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train,
y_train,
epochs=5,
batch_size=512)
model.evaluate(x_test,
y_test,
batch_size=512)
probability_model = tf.keras.Sequential([model,
layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(x_test)
plt.figure(figsize=(12,12))
for i in range(25):
plt.subplot(5,5,i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(x_test[i].reshape(28,28), cmap=plt.cm.binary)
predicted_label = np.argmax(predictions[i])
true_label=y_test[i]
if predicted_label == true_label:
color='blue'
_flag=1
if _flag==0:
print("correctly classified image index {} label {}".format(i,predicted_label))
_flag=1
else:
color='red'
_flag=0
if _flag==1:
print("wrongly classified image index {} label {}".format(i,predicted_label))
_flag=0
plt.xlabel("{} ({})".format(predicted_label,true_label),color=color)
plt.show()
if _flag==0:
print("number of correctly classified images:{}".format(25-i))
else:
print("number of correctly classified images:{}".format(i))<|repo_name|>saeedvaziri/DeepLearning<|file_sep#### To do:
* Make sure that the results are the same when you run the program several times.
* Change the size of hidden layers and see how that affects the result.
* Try to find the best number of hidden layers and their size.
* Try different learning rates and see how that affects the result.
* Try using tanh activation function instead of sigmoid.
* Try using tanh for the hidden layer and softmax for the output layer and see how that affects the result.<|file_sepكود معدل بواسطة مهندس سعيد وزيري على النتيجة السابقة بالاعتماد على التوصيات المذكورة في الصفحة المرفقة
<|repo_name|>saeedvaziri/DeepLearning<|file_sep Fashion-MNIST is a dataset of Zalando’s article images—consisting of a training set of 60k examples and a test set of 10k examples. Each example is a 28x28 grayscale image, associated with a label from one of 10 classes.
The dataset is structured so it can be used directly from [tensorflow_datasets](https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/fashion_mnist).
## Labels
Each example is assigned to one of the following labels:
Label | Description
------|-------------
0 | T-shirt/top
1 | Trouser
2 | Pullover
3 | Dress
4 | Coat
5 | Sandal
6 | Shirt
7 | Sneaker
8 | Bag
9 | Ankle boot
## References
The original article where Fashion-MNIST was introduced:
An Altman et al., [Fashion-MNIST: A Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms](https://arxiv.org/abs/1708.07747), arXiv:1708.07747.
## License
Fashion-MNIST is licensed under [Creative Commons CC0](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/).
<|repo_name|>saeedvaziri/DeepLearning<|file_sep- [x] Run my code on Fashion MNIST dataset
- [x] Compare the results with those obtained by running your code on MNIST dataset
- [x] Change the size of hidden layers and see how that affects the result
- [ ] Try to find the best number of hidden layers and their size
- [ ] Try different learning rates and see how that affects the result
- [ ] Try using tanh activation function instead of sigmoid.
- [ ] Try using tanh for the hidden layer and softmax for the output layer and see how that affects the result.<|file_sep **Notes:**
1- To make sure that your model has converged to its optimal solution you need to train it for more than one epoch.
**How to run it?**
- download Fashion MNIST data set from here : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/tree/master/data/fashion
- run main.py in python enviroment where you have installed tensorflow library.
<|repo_name|>MartaRogalska/Energy-Efficient-Architecture-for-HPC<|file_sep
## Energy-efficient architecture for HPC applications based on heterogeneous multi-core CPU/GPU nodes
This repository contains my Master's thesis written at AGH University of Science and Technology in Cracow (Poland) under supervision of Dr Janusz Szymański.
### Abstract
With the rapid increase in demand for energy efficiency in High Performance Computing (HPC) systems comes also an increase in energy consumption related to data movement between different levels in memory hierarchy in modern computer architectures.
In this work I present an investigation into developing an energy-efficient architecture for HPC applications based on heterogeneous multi-core CPU/GPU nodes.
The architecture is designed with two objectives in mind - reduction in energy consumption related to data movement between different levels in memory hierarchy while at the same time maintaining acceptable application performance.
In order to reach these objectives I develop an analysis framework based on three fundamental factors related to performance and energy efficiency - parallelism granularity (coarse or fine-grained), communication frequency between threads running on different cores (high or low) and communication volume per message (large or small).
Based on these factors I develop two different architectures; first one is designed for applications with coarse-grained parallelism with low communication frequency and large communication volume per message while second one is designed for applications with fine-grained parallelism with high communication frequency and small communication volume per message.
Both architectures are designed based on two key observations: first one is that dynamic power consumption dominates over static power consumption in modern computer architectures; second one is that non-uniform memory access (NUMA) effect increases data movement between different levels in memory hierarchy leading to higher energy consumption.
The first architecture consists of multiple homogeneous multi-core nodes connected via high bandwidth network fabric.
Each node consists of multiple heterogeneous CPU/GPU cores connected via high bandwidth shared memory bus.
This architecture is suitable for applications with coarse-grained parallelism with low communication frequency between threads running on different cores and large communication volume per message.
The second architecture consists of multiple heterogeneous multi-core nodes connected via high bandwidth network fabric.
Each node consists of multiple homogeneous CPU/GPU cores connected via high bandwidth shared memory bus.
This architecture is suitable for applications with fine-grained parallelism with high communication frequency between threads running on different cores and small communication volume per message.
I perform simulation study using simulation framework developed at AGH University of Science and Technology which simulates various aspects related to energy consumption in modern computer architectures such as cache hierarchy or memory controllers etc.
I simulate both proposed architectures using several benchmarks from NAS Parallel Benchmarks Suite including BT - Black-Scholes PDE solver benchmark which represents coarse-grained parallelism with low communication frequency between threads running on different cores while SP - Spectral Transform benchmark represents fine-grained parallelism with high communication frequency between threads running on different cores.
The simulation study shows that first architecture reduces data movement between different levels in memory hierarchy by up to
