Benvenuti al vostro punto di riferimento per il tennis W50 a Lipsia, Germania
Il torneo W50 a Lipsia rappresenta un evento imperdibile nel calendario del tennis, attirando giocatori di talento da tutto il mondo. Qui, non solo si celebra la competizione sportiva, ma si offre anche un'esperienza ricca e coinvolgente per gli appassionati di tennis e gli appassionati di scommesse. Con aggiornamenti quotidiani sulle partite e previsioni esperte sulle scommesse, il nostro sito è la vostra guida definitiva per rimanere informati e pronti ad agire.
Perché seguire il W50 a Lipsia?
Il torneo W50 non è solo un evento sportivo; è una manifestazione che incarna lo spirito del tennis professionistico. Con giocatori che competono per elevati premi in denaro e punti ITF, ogni partita è carica di emozioni e imprevedibilità. La location di Lipsia offre uno scenario mozzafiato che aggiunge un ulteriore livello di eccitazione agli incontri.
Aggiornamenti quotidiani delle partite
Ogni giorno, il nostro team si dedica a fornire aggiornamenti dettagliati sulle partite in corso. Dai risultati delle partite agli highlights, fino alle analisi delle prestazioni dei giocatori, abbiamo tutto ciò che serve per tenervi informati su ogni aspetto del torneo.
- Resultati delle partite: Restate aggiornati sui risultati delle partite con aggiornamenti in tempo reale.
- Highlights: Non perdete i momenti salienti delle partite con video e immagini esclusive.
- Analisi delle prestazioni: Scoprite le analisi approfondite delle prestazioni dei giocatori e come influenzano il risultato delle partite.
Previsioni esperte sulle scommesse
Per coloro che amano mettere alla prova le proprie capacità predittive, offriamo previsioni esperte sulle scommesse. Il nostro team di esperti analizza le statistiche, le prestazioni passate e altri fattori chiave per fornire consigli affidabili sulle scommesse.
- Analisi statistica: Approfondimenti dettagliati basati su dati statistici accurati.
- Prestazioni passate: Studiamo le prestazioni passate dei giocatori per prevedere l'esito delle partite future.
- Fattori chiave: Consideriamo variabili come condizioni climatiche e stato di forma fisica dei giocatori.
Torneo W50: Un'opportunità unica
Oltre allo spettacolo sportivo, il torneo W50 offre numerose opportunità per gli appassionati di tennis. Che si tratti di assistere alle partite dal vivo o seguire l'evento online, ci sono molteplici modi per godersi l'evento.
- Biglietti per le partite: Acquistate i biglietti per assistere alle partite dal vivo e vivere l'atmosfera unica del torneo.
- Segui online: Non potete essere presenti fisicamente? Seguite le partite in diretta streaming sul nostro sito.
- Incontri con i giocatori: Approfittate dell'occasione per incontrare i vostri giocatori preferiti durante gli eventi speciali organizzati nel corso del torneo.
Come navigare nel nostro sito
Navigare nel nostro sito è semplice e intuitivo. Abbiamo strutturato il contenuto in modo da offrirvi un'esperienza utente ottimale. Ecco una guida rapida su come utilizzare al meglio le nostre risorse:
- Pagina principale: Trovate qui tutte le notizie più importanti e gli aggiornamenti recenti sul torneo.
- Schede dei giocatori: Esplorate le schede dedicate ai singoli giocatori per scoprire statistiche dettagliate e informazioni biografiche.
- Sessio<|repo_name|>grahamjones/MaxEntProtein<|file_sep|>/maxent.py
import numpy as np
class MaxEnt:
def __init__(self,n,maxiter=1000,tol=1e-5):
self.n = n
self.maxiter = maxiter
self.tol = tol
# Variables
self.q = np.zeros(n)
self.p = np.zeros(n)
# Constraints
self.constraints = []
self.lambdas = []
# Functions to calculate the entropy and its derivatives
self.s = lambda q: -np.sum(q*np.log(q))
self.ds = lambda q: -1-np.log(q)
def add_constraint(self,f,lambd=0):
"""
Add a constraint to the problem.
Parameters
----------
f : function
The function f(p) to be satisfied by the distribution p.
The function must take an argument of length n.
lambd : float
Initial guess for the Lagrange multiplier lambda associated with the constraint.
Returns
-------
None
"""
self.constraints.append(f)
self.lambdas.append(lambd)
def run(self):
# Check that there are any constraints at all!
if len(self.constraints)==0:
raise ValueError('No constraints given.')
# Run the algorithm
for i in range(self.maxiter):
# Update the distribution p
self.update_p()
# Check if we have converged
if (np.linalg.norm(self.p-self.q)# MaxEntProtein
A library for using maximum entropy to generate protein sequences.
## What is maximum entropy?
The idea behind maximum entropy is to construct a probability distribution which has maximum uncertainty about everything it can possibly know about a system, while being consistent with certain known constraints.
Let's say we want to make up a random word out of the letters A,C,G,T. The most uncertain thing we can do is just pick one of those letters at random each time with equal probability:
p(A) = 0.25
p(C) = 0.25
p(G) = 0.25
p(T) = 0.25
If we know anything else about the word we are making up, then this will reduce our uncertainty about it.
For example, let's say we know that there are more Gs than Ts:
p(G) > p(T)
Now there are many possible distributions that satisfy this constraint:
p(A) = 0.1 p(C) = 0.1 p(G) = 0.4 p(T) = 0.4
p(A) = 0 p(C) = 0 p(G) = 1 p(T) = 0
...
But what is the most uncertain distribution that satisfies this constraint? It turns out that it's the one where G and T have equal probabilities and A and C have equal probabilities:
p(A) = 0.25 p(C) = 0.25 p(G) = 0.25 p(T) = 0.25
* * * *
*
That's because this is as close as we can get to having equal probabilities for all four letters while still satisfying our constraint.
We can generalise this idea to any number of constraints and any kind of variable (not just letters). We can also use continuous variables instead of discrete ones.
## How do I use it?
### Installation
You can install MaxEntProtein from PyPI:
bash
pip install maxentprotein
### Quickstart
Here's an example which uses maximum entropy to generate a protein sequence which has a particular amino acid composition.
python
from maxentprotein import MaxEntProtein
# Create an instance of MaxEntProtein with 20 amino acids (AAs)
mep = MaxEntProtein(20)
# Specify the desired amino acid composition
desired_composition = [10,5,5,5,5,5,5,5,5,5,
5,5,5,5,5,5,5,5]
# Add this constraint to the problem
mep.add_constraint(desired_composition)
# Run the algorithm
mep.run()
# Print out the distribution over sequences generated by maxent
print(mep.p)
### Documentation
Documentation coming soon.
<|repo_name|>grahamjones/MaxEntProtein<|file_sep|>/maxentprotein.py
import numpy as np
class MaxEntProtein:
def __init__(self,n,maxiter=10000,tol=1e-8):
self.nAAs = n
# Number of sites in sequence
self.nsites = None
# Length of sequence array (nAAs**nsites)
self.nseqs = None
# Variables
# Distribution over sequences (nseqs)
self.qseqs = None
# Distribution over sites (nAAs*nsites)
self.qsites= None
# Probability of AA at site i (nAAs*nsites)
self.qsiteprobabilities= None
# Distribution over sequences (nseqs)
self.pseqs= None
# Distribution over sites (nAAs*nsites)
self.psites= None
# Probability of AA at site i (nAAs*nsites)
self.psiteprobabilities= None
# Constraints
# Array containing functions representing constraints on distribution over sites (nsites*nconstraints)
self.siteconstraints=None
# Array containing functions representing constraints on distribution over sequences (nseqs*nconstraints)
self.seqconstraints=None
# Array containing functions representing constraints on probability of AA at site i (nAAs*nsites*nconstraints)
self.siteprobabilityconstraints=None
# Lagrange multipliers for each constraint type
# Site-level Lagrange multipliers (nsites*nconstraints)
self.sitelambdas=None
# Sequence-level Lagrange multipliers (nseqs*nconstraints)
self.seqlambdas=None
# Site probability-level Lagrange multipliers (nAAs*nsites*nconstraints)
self.siteprobabilitylambdas=None
# Other attributes related to running algorithm
# Maximum number of iterations for algorithm to run before stopping.
self.maxiter=maxiter
# Convergence tolerance.
self.tol=tol
<|repo_name|>marioalbertob/sandbox<|file_sep|>/README.md
# sandbox
This repo contains some simple projects I did as an exercise or just for fun.
## Projects
### [Pygame-sandbox](https://github.com/marioalbertob/sandbox/tree/master/pygame-sandbox)
Some simple games and experiments with pygame.
### [Pong-clone](https://github.com/marioalbertob/sandbox/tree/master/pong-clone)
Pong clone done with python and pygame.
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
import pygame
class Ball(pygame.sprite.Sprite):
def __init__(self):
super(Ball,self).__init__()
width,height=self.window.get_size()
centerx=centery=int(width/2),int(height/2)
radius=int(height/40)
image=pygame.Surface([radius*2,radius*2],pygame.SRCALPHA)
image.fill((255,255,255))
pygame.draw.circle(image,(255,255,255),(radius,radius),radius,border_radius=0)
image.set_colorkey((255,255,255))
rect=image.get_rect()
rect.center=centerx,centery
speed=[int(width/120),int(height/120)]
print("Ball created at",rect.center,"with speed",speed)
super(Ball,self).update(rect.center,speed,image)
def update(self,pos,speed,image):
super(Ball,self).__init__()
super(Ball,self).rect=image.get_rect()
super(Ball,self).rect.center=pos
super(Ball,self).image=image
super(Ball,self).speed=speed
class Paddle(pygame.sprite.Sprite):
def __init__(self,x,y,w,h,color):
super(Paddle,self).__init__()
image=pygame.Surface([w,h],pygame.SRCALPHA)
image.fill((255,color[0],color[1]))
rect=image.get_rect()
rect.center=(x,y)
super(Paddle,self).update(rect,image)
def update(self,pos,image):
super(Paddle,self).__init__()
super(Paddle,self).rect=image.get_rect()
super(Paddle,self).rect.center=pos
super(Paddle,self).image=image
class Game:
def __init__(self,width,height):
pygame.init()
size=(width,height)
pygame.display.set_caption("My Game")
pygame.display.set_mode(size)
clock=pygame.time.Clock()
game_over=False
score=[0]*2
screen=pygame.display.get_surface()
background_image=pygame.Surface(screen.get_size(),pygame.SRCALPHA)
background_image.fill((150))
ball=Ball()
paddle1=Paddle(int(width/4),int(height/2),int(width/20),int(height/4),(255))
paddle2=Paddle(int(3*width/4),int(height/2),int(width/20),int(height/4),(150))
paddles=[paddle1,paddle2]
game_objects=[ball]+paddles
def start(self):
while not game_over:
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_ESCAPE:
game_over=True
screen.blit(background_image,(0))
ball.rect.move_ip(ball.speed[0],ball.speed[1])
screen.blit(ball.image,ball.rect)
paddle1.update((event.pos[0],event.pos[1]),ball.image)
for paddle in paddles:
if paddle.rect.colliderect(ball.rect):
ball.speed[1]=-ball.speed[1]
elif paddle.rect.left>=ball.rect.right or paddle.rect.right<=ball.rect.left:
score[paddle==paddle1]+=1
if ball.rect.top<=0 or ball.rect.bottom>=height:
ball.speed[1]=-ball.speed[1]
if ball.rect.left<=0 or ball.rect.right>=width:
ball.speed[0]=-ball.speed[0]
screen.blit(paddle.image,paddle.rect)
screen.blit(text,(10,height-30))
pygame.display.flip()
if __name__=="__main__":
g=Game(640,480)
g.start()
<|repo_name|>marioalbertob/sandbox<|file_sep|>/pong-clone/main.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr 16 13:36:21 2018
@author: [email protected]
"""
import sys,time,copy,itertools,re,collections
import math as mth,numpy as np,pandas as pd,networkx as nx,multiprocessing as mp,argparse,copyreg,csv,json,copy,glob,copyreg,itertools,collections,pickle,re,gzip,pdb,reprlib,pdb,numpy.random,numpy.linalg,numpy.fft,numpy.linalg,lxml.html,csv,json,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,multiprocessing,numpy.random,numpy.linalg,numpy.fft,numpy.linalg,lxml.html,csv,json,argparse,multiprocessing,pdb,timeit,time,reprlib,re,argparse,csv,json,argparse,multiprocessing,pdb,timeit,time,reprlib,pdb,numpy.random,argparse,multiprocessing,pdb,timeit,time,reprlib,pdb,argparse,csv,json,argparse,multiprocessing,pdb,timeit,time,reprlib,pdb,argparse,multiprocessing,pdb,timeit,time,reprlib,numpy.random,argparse,multiprocessing,pdb,timeit,time,reprlib,numpy.random,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,multiprocessing,pdb,timeit,time,reprlib,pdb,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,csv,json,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,csv,json,numpy.random,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,csv,json,numpy.random,argparse,multiprocessing,csv,json,argparse,csv,json,numpy.random,argparse,multiprocessing,argparse
def parse_args():
parser=argparse.ArgumentParser(description="Pong Clone")
parser.add_argument("--width",type=int,default=640,
help="Window width")
parser.add_argument
