【新浪体育竞技风暴】

时间:2020-11-3 作者:admin

西甲赛程表如何查找。

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虽然帕奎奥输了,但是气势上并没有输,只能承认梅威瑟的战术作用的很好,别的他真的没有什么能和帕奎奥比

不,梅威瑟实际上比帕奎奥更有效。观众更加关注优美的景色。梅威瑟的方法与观众的审美观不符,但从技术上和技术上来说,梅威瑟的亮点并不多。

Mei赢得比赛并赢得了观众。五年将游戏拖入了历史上最昂贵的游戏。

请参阅此新闻的下半部分:“梅威瑟已经开始显示出他的战术的成功。尽管他似乎受到了帕奎奥的追逐,但从本质上讲,他的回归非常有效。”虽然只有我们讨论了战术,但实际上,战术必须得到技术和力量的支持。没有良好的技术,怎么会成为第八轮的一次漂亮的反击?

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为什么新浪竞技的足球报道会多次乱用「绝杀」这个词?

5月11日更新。评论部分说,腾讯体育是毛罗的,因为我平时不太关注腾讯体育新闻,我也不是很了解,回去补课。

在欧洲联赛的另一周,让我们看看新浪编辑如何实施上述理论。

标题:冯泰山在米兰克洛玛(Croma)的家在本田的时装秀上排名第一

内容:德斯托(Destro)率领球,本赛季德斯托(Destro)攻入8球。

标题:ac米兰消失了,国王终于醒了!意大利媒体大喊贝克汉姆的财产。

内容:本田队提供了两次助攻。本田在一个赛季中打进6球,这是一个暴君,并晋升为天王。

标题:尤文图斯宣布大量购买3亿基金,五年期合同签署了5000万超级前锋

内容:志远帮助尤文图斯再次签下卡瓦尼,并帮助尤文图斯击败其他对手签下了迪巴拉。它仍然是欧洲的第一个转移神。

标题:蓝色和黑色恶魔王再现

内容:埃尔南内斯打进了两个进球。埃尔南斯本赛季在联盟中没有进球超过5个进球。它属于恶魔之剑和恶魔之王的类别。

NBA史上最好的二当家球员是谁?

很久以前,新浪网的文章,原来的地址是一个深刻的观察:科比是1980年代以来第四位最强的领导人,皮蓬并不是第一个1_篮球-NBA_NIKE新浪网竞争风暴

新浪体育新闻

有时候,出色的二号会让人们感到不安,流下的泪水也无法阻挡,就像松江的陆俊义和周星驰的吴孟达的眼泪…与后者相比,前者的情绪低落-关键,谦虚而坚强。时间倒退,自1980年代以来,这是NBA最强大的第二名。

温/吴玉君{(}}第7德雷克斯勒(1994-1998)

德雷克斯勒(Drexler)是古代的王冠,在他职业生涯的前11年中,他依靠篮筐上的飞翔来撰写“东方飞乔和西方滑翔机”的传奇故事。但是开拓者队的记录并没有随着德雷克斯勒的统计数据飙升。波特兰季后赛仍然步履蹒跚。巴克·威廉姆斯(Buck Williams)和其他人加入后,他们没有进入决赛。返回。

是的,这与“滑翔机”的安静本质无关。这个人最疯狂的一句话:“篮球是一种乐趣,与结果无关。”终于在1994-1995赛季,波特兰N唱片的创造者德雷克斯勒回到家乡太空城,他可以和他的校友尼日利亚人打架。众所周知,德雷克斯勒一直在不懈地协助奥拉朱旺,并赢得了本赛季的冠军。他可能是联盟历史上与球队老板建立私人关系的第二人选。

第六名凯文·麦克海尔

鸟儿的精神在流动,麦克海尔(McHale)渴望抓住一切机会,就像老鼠一样。即使被选为多年的全明星球员,麦克海尔仍然发挥自己的内线防守者的作用,利用他的长臂和意识在油漆区移动。实际上,麦克海尔从一开始就表现出良好的脾气,直到他被活塞羞辱得56分之前,他一直是第六人,毫无怨言。值得安慰的是,凯尔特人队的第六人历史悠久,就像哈维利切克,丹尼斯·约翰逊,比尔·沃尔顿都曾在板凳席上一样。

在大鸟的大力保护下,麦克海尔唱歌和赞美已十二年了。在1992-1993赛季,Big Bird退役了。第二年,麦克海尔回来了。

5号乔·杜马斯(Joe Dumas)

作为一名大学生,他表现出对活塞的尊重,并声称以赛亚·托马斯(Isaiah Thomas)是他最喜欢的明星。出乎意料的是,杜马斯真的加入了底特律。想一想在大学时代幸存下来的得分后卫如何在丹特利,兰比尔和托马斯的统治下幸免于难?结果,乔·杜马斯(Joe Dumars)取得了一些见识,并听从了教练的建议,然后转变了防守大亨,并最终根据《约旦法律》确立了江湖的地位。

这足以构成一部鼓舞人心的小说《小人物如何在光速下成名》。事实上,以赛亚·托马斯(Isaiah Thomas)的最大保证是,不要看着丽丽的脸,但通常气氛并不发出声音。有历史:在1989年总决赛横扫湖人之后,坏男孩们欣喜若狂,在更衣室里喝了香槟,杜马斯轻轻地叹了口气。 “当时我像水一样平静,我只是想,哦我们是冠军。 ”

防守,没有表现出众的风采,内敛,沉着……谁不爱第二个孩子?

神户NO.4(1996-2004)

这可能是NBA历史上最残酷的第二人。低调,谦虚,沉默,宽容和科比没有交集。相反,他是骄傲,公开,坚强并且必须举报的人。

最令人惊讶的是,他可以连续三年与另一个骄傲而有实力的家伙一起赢得冠军,这可能比躲猫猫还不合理。

因此,要解释科比先生如何轻松超越麦克海尔,杜马斯,德雷克斯勒和其他名字,并赢得NBA历史上的第四位男主角并不难。

3号斯托克顿

Stockton压倒Drexler的能力是因为他认为第二名是一种信念,甚至更令人恐惧的是,这种信念已经维持了18年。与马龙合作,斯托克顿从不强调“这是我的团队”。一个坚毅而无私的人可以想象一个成熟的名人堂球员,他只能是第二个孩子,而不是一生中的老板。

是的,他真诚而恐惧。从新秀赛季开始到退休日结束,他总是担心失败。他低调谦虚。在魔术师的助攻记录刷新的那个晚上,面对无数的麦克风塞进他的嘴里,斯托克顿逐字说:“去问卡尔·马龙,他就是这场比赛的得分最帅的”

也许爵士队的忠诚度不会讨论球队的黑白状态,因为盐湖城从一开始就没有好莱坞的爱恨争执。

2号皮蓬

尔皮在他的整个职业生涯中一直生活在乔·费伦的阴影下,他不能整天生活。但这并不能阻止皮蓬的出色表现,名人堂球员,50名超级巨星,6个冠军,7个全明星,3个入选NBA最佳阵容,7个入选NBA最佳阵容。

是的,来自阿肯色州的那个可怜的男孩说话不如比尔·沃顿(Bill Wharton)好,但他并没有被球队老板吐出来。他和乔丹不是亲密的朋友,但有时他们会互相支持。在与团队老板保持距离的情况下,斯科特是正确的,不仅受诺诺尔(Nonoir)的欢迎,而且在必要时也受整体形势的欢迎。

在前三连冠之后,乔·费伦转向棒球运动,皮蓬被推到球场的中央。那时,他的心被扭曲了,他大声疾呼裁判,抨击管理层,拒绝比赛,要求加薪……然后国王返回时,皮蓬慷慨地宣布:“为了冠军,第二个孩子, 没问题。 “直到统治再次完成。

1号贾巴尔

湖人王朝具有三个要素:超级巨星,超级巨星和超级巨龙。其中,贾巴尔(Jabbar)无疑是第二名,他赢得了个人与团队的双赢。

Jabbar的全名是Kareem Abdul Jabbar,意思是“高贵而有力的仆人”。整个1970年代,这个高贵而有力的人一直受到争议和指责。他傲慢而健谈。尽管他拥有最出色的数据表,但这对于领导者来说还不够。

在魔术师到来之前,贾巴尔突然发现那个微笑的男孩确实有两把刷子。在新秀赛季的决赛中,魔术师的宾客中心的魔术动作使贾巴尔在场边说服。尽管后来摩擦不小,但天沟仍然愿意让约翰逊控制球队的声音,尤其是在职业生涯后期,这是极其无私的。作为第二名的领导人,贾巴尔不仅可以勤奋地扮演绿叶的角色,而且还拥有1985年的退伍军人来反击杀死绿蚂蚱。

贾巴尔(Jabbar)退出配角后,不必面对压倒性的媒体。压力在几何上降低了,这也使贾巴尔在职业生涯的黄昏赢得了球迷的关注。即将退休的季节,所有人都给42岁的Jabal带来了山海啸的欢呼声。

你是如何突破「信息茧房」的?

谢邀请,我已经很长时间没有回答这个问题了,最近我在研究一些相关的推荐系统文章,发现对信息茧室有一些看法。我在周末集中讨论了这个问题。

首先,信息茧室是什么?

首先,信息茧室是什么?在百科全书中,信息茧室意味着人们的信息领域将习惯于他们自己的兴趣,从而使他们的生活像蚕茧一样被束缚在茧上。房间。 ”由于信息技术在任何领域都提供了更多的自我思考空间和大量知识,因此某些人可能会进一步摆脱社会矛盾,成为孤立无援的人。尽管社区内的沟通更加有效,但社区间的沟通并不一定比缺乏信息的时代更加顺畅和有效。简而言之,由于个人喜好,更多的人会接收或关注感兴趣的信息或与兴趣相似的人进行交流。人们担心的问题之一是他们将失去获取信息和联系新信息的能力。出现此问题的原因是,随着Internet技术的发展和大数据的智能应用,个性化推荐系统仍然存在一些问题。引起关注的部分原因可能是因为对推荐系统的了解不深。实际上,可以说,推荐系统已经存在于各种Internet产品的各个方面,从而使信息的分发更加有效,与人们的联系更加准确。

我了解到,推荐系统的实质是解决人,物和领域之间的关系和协调问题,大大缩短人与物之间的联系路径,并建立基于多目标的检索路径。维度内容标签。解决信息过载的问题,使人们可以更轻松,准确地获取信息。

以下视频很好地介绍了什么是信息茧室以及推荐算法为何可以解决信息茧室的问题:

其次,推荐系统如何打破信息茧室:

推荐系统的核心是数据+算法。在数据方面,随着大数据场景的丰富,获得了越来越多的数据,并且越来越准确,例如我们在应用程序中的每个行为,我们可以考虑事件和属性,例如浏览单击次数,收藏夹,评论等,即用户行为数据。每个用户都有一些自然属性,例如教育年龄和性别。特定对象可以是产品的属性和特性,内容的属性和特性等。对象所在的时间和空间,例如地理位置,手机品牌,网络连接等等。利用这些字符字段的属性和特征数据,我们可以设计和验证不同的推荐原因,并为用户提供不同的体验。

今天,以今天的头条新闻为代表的算法所主导的内容平台也开始受到茧室理论的批评,但如果您对它的内容分发模型有所了解,那么您可以知道它实际上是在这个进化过程中的另一次加速。

与批评者的猜测相反,算法平台不能“向观众提供他们喜欢看到的东西,并给他们想要的东西”。自互联网诞生以来,他们就像所有成功人士一样,需要不断地带给他们不认识的用户。将对新鲜的内容感兴趣,以确保用户的长期使用。

在特定操作中,这是通过“协作过滤”或“模型概括”来实现的。

这些概念的含义是,为了满足用户不断变化的需求,除了在向他们推荐内容时考虑他们的历史行为外,他们还需要分析不同用户之间的相似性,例如相似点击次数和相似的兴趣类别。,相似的主题,相似的兴趣词等,以扩展建议的探索功能,并为用户提供可能引起其兴趣的新鲜信息。

根据当今标题中公开引入的“协作推荐”算法机制,如果A用户的兴趣标签包含技术,金融和娱乐,而B用户的标签包含技术,金融和娱乐,则系统将尝试推送娱乐内容B.用户给予积极回应后,他们会向他们推荐新内容,并进一步扩大试用范围。

其中,最熟悉的协作过滤分为基于用户的协作过滤和基于项目的协作过滤。简单的理解是首先找到与用户A具有相似兴趣的用户C,然后向用户A推荐用户C感兴趣但目标用户A尚未查看或购买的商品D。下图显示:红色表示浏览。

的简化公式是:

的公式是计算用户i和用户j之间的相似度,I(ij)是用户i和用户j共同评估的项目,R(i,x)是用户i对项目x的评价R(i)的头上有一个横条,代表用户i所有分数的平均分数。减去平均分数的原因是因为某些用户严格而宽松地评分,而标准化的用户分数避免了相互影响。

实际上,基于项目的协作过滤与基于用户的CF非常相似。我的简单理解是,商品AB相似,用户喜欢A,而我们推断用户也喜欢商品B。在实践中,人和对象被聚类和分类,用户根据某种距离测量方法被划分为不同的目标组,项目也被聚类并分类为不同的主题或标签。例如,标题通过用户行为(例如相似的点击,相似的兴趣类别,相似的主题,相似的兴趣词,甚至相似的向量)分析了不同用户之间的相似性,从而扩展了模型的探索能力。在我看来,基于用户的推荐结果的惊喜会更高,这是因为人们的兴趣和人们的兴趣相似,并且引入的结果可能更加新颖和有趣。

通过用户的行为日志,不同的用户特征尺寸,项目的不同特征以及字段的不同维度,由不同算法模型执行的计算将生成数据候选集,然后可以主要基于特征进行精炼工程,预测性分类模型,反演的手动规则。最终显示还将通过规则引擎过滤并显示数据,从而打破了信息茧室。

第三,算法本身会产生信息茧吗?

该算法会产生一个信息茧室吗?我认为算法本身不会产生信息茧室。这涉及两个误解。一种是对推荐算法的评估,该评估无法完全索引并且不能单独单击。评估速度,我发现此标题上的文章提供了一个好主意(https://lusongsong.com/info/post/9829.html)“今天对标题推荐算法原理的完整解释”得以实现,还严格抑制了含量的多维频率控制和重量干预以及低俗含量。

我在开始时提到的协作过滤算法实际上是Facebook和Google等公司最常见,最传统的基本算法原理之一。近年来,该平台一直在不断改善用户体验。优化。例如,在对该算法的详细说明中,介绍了当前在头条新闻中使用的五种推荐算法,包括传统的协作过滤模型,监督学习算法Logistic回归模型,基于深度学习的因式分解机以及DNN和GBDT。

通常来说,如何判断推荐系统的质量决定了最终向用户呈现什么内容。常见指标包括准确性,覆盖率,新颖性,惊奇,满意度,透明度等。从这个角度来看,我们不必太担心信息茧室,而合理的设计和评估系统是问题的根源。实际上,

算法还提高了传播大量信息的效率。通过用户肖像技术和用户场景洞察,它可以更好地执行内容分发。

第四,打破信息茧室的方法。

因此,在大数据推荐方案中,针对信息茧问题的对策是什么?我认为这涉及三个方面,即技术优化,平台管理,内容源扩展以及更加多样化的分发模型。

技术优化包括:

1.人机智能过滤+手动查看,可以有效过滤掉一些粗俗和不安全的内容。我听说标题对视频帧进行了抽样安全监控,并且对内容有严格的审核机制。

2,兴趣感知,平台上的用户操作(如顶,收藏,转发),当前技术可以准确地表征用户特征并对其进行情境描述,在一定时间内预测用户反馈机器真的可以更好地了解您。

3,跳出障碍,您可以在规则设计和产品设计中穿插令人惊讶的数据,跨越兴趣点,为用户找到一些新的兴趣点。同时,这也要求内容平台的内容来源丰富且高质量,就像百货商店中有足够的SKU一样。

4.要纠正偏差,以提高用户满意度,您可以通过有效的数据培训,在线A / B测试用户调查反馈,增加的搜索和关键字订阅指南来找到用户的实时兴趣。此时,许多Internet内容平台都经过了精心设计。每个内容的右侧都有一个供用户反馈的入口。感觉它将来应该成为每个推荐系统的标准。

5.通过正确的导航,算法优化和评估标准的改进,推荐系统将变得更加智能,可以为用户提供服务并找到更有效的连接路径。这个估算值拥有大量实践中最好的工程师,这部分需要更深入的研究和突破。

6,还有另一个要点。一个好的信息获取渠道必须具有多种内容分发方法。例如,智微不仅取决于关注度,微博不仅取决于知名度,而且不仅取决于算法。建议您对应该了解的信息进行人为操作。注意是您关心的信息;算法是您可能感兴趣的信息,搜索是您想知道的信息。在这一点上,头条新闻是相对全面的。只有结合多种分发方法和内容类型,才能真正破解信息茧空间。

五,一些个人见解

内容信息的管理我的个人经验是平台价值也非常重要,我们必须明确反对仅遵循流程。该平台肩负着巨大的责任,并通过合理的操作方法和指导方法为用户提供高质量的信息和选择,并牢牢抓住底部。

例如,搜索引擎的内容可能面向流量或货币化,并且搜索体验不是很好。或者在内容推荐中,一些自我媒体通常会吸引一些短期爆炸性交通热点的关注和头条新闻。这要求除了平台的审核机制之外,还必须引入更多更好的高质量内容资源。做好收集结果的排序,可以大大改善用户体验。

简而言之,海量数据需要个性化的推荐系统来帮助我们进行排序,排序以及搜索和匹配,因为一方面,我仍然相信技术会继续前进并突破壁垒,因此,另一方面,获取信息更加丰富我相信每个人在不同的时空都会有所不同。

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