Il grande giorno dei Playoff del Football di Nuovo Galles del Sud in Australia
Domani sarà un giorno emozionante per gli appassionati di football australiano in Nuovo Galles del Sud, poiché si terranno le partite di playoff che determineranno chi avanzerà nella competizione. Questo articolo offre una panoramica dettagliata degli incontri in programma, insieme a previsioni di scommesse esperte per aiutarti a fare le tue scelte.
Programma dei Playoff
I playoff sono una parte cruciale della stagione, poiché i migliori team si affrontano per la supremazia nel campionato. Ecco il programma delle partite di domani:
- Match 1: Team A contro Team B - Stadio XYZ
- Match 2: Team C contro Team D - Stadio ABC
- Match 3: Team E contro Team F - Stadio DEF
Analisi delle Squadre
Team A vs. Team B
Il primo match vedrà il confronto tra Team A e Team B, due squadre con prestazioni notevoli durante la stagione regolare. Il Team A è noto per la sua difesa solida e la capacità di mantenere la palla, mentre il Team B ha dimostrato una potente attacco offensivo.
- Punti di Forza del Team A:
- Difesa robusta con bassi punti subiti.
- Buona gestione del possesso palla.
- Punti di Forza del Team B:
- Ottima capacità di segnare gol rapidamente.
- Atletismo eccezionale dei suoi giocatori chiave.
Team C vs. Team D
Nel secondo incontro, il Team C si troverà di fronte al Team D. Entrambi hanno avuto stagioni regolari impressionanti, ma con stili di gioco diversi. Il Team C punta su una strategia basata sul controllo del gioco, mentre il Team D eccelle nei momenti decisivi.
- Punti di Forza del Team C:
- Eccellente organizzazione tattica.
- Bilancio tra attacco e difesa.
- Punti di Forza del Team D:
- Momenti di gioco ad alta intensità.
- Buona esperienza in situazioni critiche.
Team E vs. Team F
L'ultimo match della giornata vedrà il confronto tra il Team E e il Team F. Il Team E è una squadra giovane ma talentuosa, mentre il Team F ha giocatori esperti che hanno già vinto diversi titoli.
- Punti di Forza del Team E:
- Energia e freschezza dei giovani giocatori.
- Tattiche innovative e creative.
- Punti di Forza del Team F:
- Esperienza e calma sotto pressione.
- Solidità nella gestione delle partite chiave.
Previsioni Esperte per le Scommesse
Team A vs. Team B
Grazie alla sua solida difesa, il Team A è favorito dagli esperti per vincere questo incontro. Tuttavia, non sottovalutare il potenziale offensivo del Team B che potrebbe sorprendere con un gol decisivo nei minuti finali.
- Favorito: Team A
- Possibile Sorpresa: Gol nel secondo tempo da parte del Team B
Team C vs. Team D
I pronostici sono più equilibrati in questo incontro. Il controllo del gioco del Team C potrebbe prevalere se riesce a mantenere la calma, ma l'esperienza decisiva del Team D potrebbe ribaltare le sorti della partita nei momenti critici.
- Favorito: Parità possibile con leggera inclinazione verso il Team C
- Possibile Sorpresa: Gol vittoria nel recupero da parte del Team D
Team E vs. Team F
Anche se il Team F ha l'esperienza necessaria per gestire meglio le pressioni della partita, la freschezza e l'energia del Team E potrebbero creare difficoltà agli avversari più esperti, rendendo questa partita imprevedibile.
- Favorito: Sfida equilibrata; leggera preferenza per il Team F grazie all'esperienza
- Possibile Sorpresa: Performance straordinaria da parte dei giovani talenti del Team E
Tendenze nelle Scommesse e Consigli Pratici
Ecco alcuni consigli pratici per coloro che vogliono scommettere sui playoff di domani:
Tendenze nelle Scommesse:
Valuta le Condizioni degli Stadi:
Le condizioni dell'erba e dell'impianto possono influenzare significativamente le performance delle squadre.
Analizza le Prestazioni Recenti:
Considera come le squadre si sono comportate nelle ultime partite prima dei playoff.
Non sottovalutare gli Underdog:
Le squadre meno favorite possono spesso sorprendere grazie a strategie imprevedibili.
Segui gli Sviluppi dell'Ultimo Minuto:
Infortuni o cambiamenti nell'ultima ora possono alterare completamente le aspettative.
Gestisci il Budget con Intelligenza:
Imposta un budget massimo per le scommesse e non superarlo.
Consigli Pratici per le Scommesse:
Diversifica le Scommesse:
Non mettere tutte le tue risorse su un'unica partita; distribuisci i tuoi investimenti.
Ricerca Approfondita:
Leggi analisi dettagliate e statistiche sulle squadre prima di scommettere.
<|end_of_document|><|repo_name|>lifangzhang/One-Click-Installation-for-Multi-Modal-Graph-Embedding<|file_sep|>/setup.py
from setuptools import setup
from setuptools import find_packages
setup(
name='MME',
version='0.0',
packages=find_packages(),
install_requires=['numpy', 'scipy', 'networkx', 'gensim', 'torch', 'tqdm'],
)
<|repo_name|>lifangzhang/One-Click-Installation-for-Multi-Modal-Graph-Embedding<|file_sep|>/README.md
# One Click Installation for Multi-modal Graph Embedding
This repo contains the codes for our paper [One Click Installation for Multi-modal Graph Embedding](https://arxiv.org/abs/2108.08470). We hope it can be useful for both industry and academic researchers who want to build multi-modal graph embedding models without going through the tedious installation process of installing all the dependencies one by one.
## Installation
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
## Usage
python
from MME import MME
model = MME(
node_type='document',
node_feature_file='path/to/document_feature.npy',
edge_list_file='path/to/document_document_edges.txt',
edge_weight_file='path/to/document_document_edges_weights.npy',
node_text_file='path/to/document_text.txt',
text_vocab_file='path/to/text_vocab.txt',
text_embedding_file='path/to/text_embedding.npy',
edge_text_file='path/to/document_document_edges_text.txt',
edge_text_vocab_file='path/to/edge_text_vocab.txt',
edge_text_embedding_file='path/to/edge_text_embedding.npy'
)
model.train(
output_dir='output_dir'
)
## Citation
If you find this repo useful in your research or work, please consider citing our paper:
@article{zhang2021one,
title={One Click Installation for Multi-modal Graph Embedding},
author={Zhang, Lifang and Liu, Chenyang and Liu, Yikun and Zhang, Jingchao},
journal={arXiv preprint arXiv:2108.08470},
year={2021}
}
## Contact
If you have any questions about this repo or our paper, please feel free to contact me at [email protected] or [email protected].
Thanks!
Lifang Zhang
<|file_sep|># Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.
#
# This source code is licensed under the MIT license found in the
# LICENSE file in the root directory of this source tree.
import os
import sys
import time
import argparse
import numpy as np
import torch as th
from torch.nn import functional as F
from utils import *
from data import *
class MME():
def __init__(
self,
node_type,
node_feature_file,
edge_list_file,
edge_weight_file,
node_text_file,
text_vocab_file,
text_embedding_file,
edge_text_file,
edge_text_vocab_file,
edge_text_embedding_file):
self.device = th.device('cuda' if th.cuda.is_available() else 'cpu')
self.node_type = node_type
self.node_feature_file = node_feature_file
self.edge_list_file = edge_list_file
self.edge_weight_file = edge_weight_file
self.node_text_file = node_text_file
self.text_vocab_file = text_vocab_file
self.text_embedding_file = text_embedding_file
self.edge_text_file = edge_text_file
self.edge_text_vocab_file = edge_text_vocab_file
self.edge_text_embedding_file = edge_text_embedding_file
def train(self, output_dir):
print('Loading data...')
if self.node_type == 'document':
data = load_data_doc(
node_feature=self.node_feature_file,
graph_adjacency_list=self.edge_list_file,
graph_edge_weight=self.edge_weight_file,
graph_node_text=self.node_text_file,
graph_node_vocab=self.text_vocab_file,
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graph_edge_vocab=self.edge_text_vocab_file,
graph_edge_embed=self.edge_text_embedding_file)
elif self.node_type == 'entity':
data = load_data_ent(
graph_adjacency_list=self.edge_list_file,
graph_edge_weight=self.edge_weight_file,
graph_node_text=self.node_text_file,
graph_node_vocab=self.text_vocab_file,
graph_node_embed=self.text_embedding_file,
graph_edge_text=self.edge_text_file,
graph_edge_vocab=self.edge_text_vocab_file,
graph_edge_embed=self.edge_text_embedding_file)
data['train_node'] = np.random.choice(np.arange(data['num_nodes']), size=int(data['num_nodes'] * .8), replace=False)
data['valid_node'] = np.random.choice(np.setdiff1d(np.arange(data['num_nodes']), data['train_node']), size=int(data['num_nodes'] * .1), replace=False)
data['test_node'] = np.setdiff1d(np.arange(data['num_nodes']), np.concatenate((data['train_node'], data['valid_node'])))
print('Data loaded!')
print('Building model...')
if self.node_type == 'document':
model = DocModel(data).to(self.device)
elif self.node_type == 'entity':
model = EntModel(data).to(self.device)
print('Model built!')
print('Training...')
best_valid_score = -np.inf
for epoch in range(200):
start_time = time.time()
model.train()
all_train_loss = []
for step in range(int(len(data['train_idx']) / args.batch_size)):
batch_idx = data['train_idx'][step * args.batch_size : (step + 1) * args.batch_size]
batch_graph_adjacency_matrix_1st_order_nhop01 = th.FloatTensor([data['graph_adjacency_matrix_1st_order_nhop01'][idx] for idx in batch_idx]).to(self.device)
if self.node_type == 'document':
batch_graph_adjacency_matrix_1st_order_nhop01_weighted = th.FloatTensor([data['graph_adjacency_matrix_1st_order_nhop01_weighted'][idx] for idx in batch_idx]).to(self.device)
batch_graph_adjacency_matrix_2nd_order_nhop01_n01 = th.FloatTensor([data['graph_adjacency_matrix_2nd_order_nhop01_n01'][idx] for idx in batch_idx]).to(self.device)
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batch_graph_node_feature_masked_global_spatial_graph_fullbatch_normalized_n01_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample01_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample02_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample03_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample04_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample05_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample06_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample07_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample08_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample09_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample10_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample11_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample12_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample13_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample14_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample15_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample16_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample17_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample18_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample19_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample20_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_sample21_meanaggregate_subsampled_normalized_maxpooling_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked_global_spatial_graph_fullbatch_concatenated_representations_masked].reshape(-1, data['max_samples_per_doc'], data['max_words_per_doc'], data['text_embed_dim']))[batch_idx].to(self.device)
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