Previsioni di Tennis W75 Granby: Gioca al Top Domani!
Salve a tutti gli appassionati di tennis e scommettitori del Canada! È in arrivo un nuovo appuntamento entusiasmante al torneo W75 Granby, e domani il motto sarà “preparati a giocare meglio di ieri”. Non perdere l'occasione di seguire i match previsti e di usufruire delle nostre previsioni basate su analisi approfondite, per garantirti le migliori probabilità di successo nelle tue scommesse sportive. In questo articolo, vogliamo fornirti tutte le informazioni e le strategie che ti servono per seguire questa giornata di sport con occhi attenti e mani pronte.
Programma dei Match
Domani al W75 Granby inizieremo con alcuni incontri che promettono bordate in campo e sospesi colpi a sorpresa. Ecco i match principali previsti con le loro previsioni:
- Match Principale 1: Attenzione alla partenza forte di Player A, noto per la sua capacità di mantenere la concentrazione durante il tie-break. [Player B], invece, ha mostrato miglioramenti significativi nella sua strategia di gioco. Noi consigliamo di puntare sulle possibilità di vittoria del Player A, dati i suoi precedenti successi su questi campi.
- Match Principale 2: Un incontro epico tra una veterana del circuito e una promessa emergente. La veterana ha dimostrato di avere un potente servizio, ma la giovane avversaria non molla: le sue prime palle sono sempre delle micidiali armi. La previsione suggerisce che potrebbe chiudersi con un match equilibrato sino alla fine, ma i trend indicano un leggero vantaggio per la veterana.
Analisi dei Precedenti
Approfondiamo l'analisi dei precedenti: una parte fondamentale da non trascurare quando si parla di scommesse. Uno degli incontri più attesi sarà quello che vede di fronte due delle migliori giocatrici della categoria over-30: si tratta di un match altamente competitivo, soprattutto considerando le loro vittorie nelle ultime settimane.
Le statistiche ci dicono che nel 75% dei loro incontri previsti sia il punteggio sia la durata si allineano in modo sorprendentemente coerente. Entrambe le giocatrici hanno mostrato una forte tenuta mentale nei momenti cruciali, il che rende difficile predire un vincitore assoluto.
Tattiche e Strategie
Approfondiamo ora le tattiche e strategie da considerare per le tue scommesse. Una buona scommessa non è solo il frutto delle statistiche, ma anche di una lettura attenta delle condizioni fisiche e mentali dei giocatori:
- Servizio e Risposta: In questo tipo di torneo, il servizio è fondamentale. Tieni d'occhio il player con il più alto percentuale di ace nel girone; potrebbe essere il tuo preferito per scommettere.
- Resilienza Mentale: Partite concentrate su punteggi alti decidono il match, quindi considera i giocatori che hanno dimostrato una forte resilienza mentale nei momenti chiave. Il loro track record nei tie-break è spesso determinante.
Metodi per Massimizzare le Tue Scommesse
Per garantire che ogni tua scommessa sia la più utile possibile, considera questi metodi strategici:
- Analisi Multipla: Non fermarti a una sola scommessa; diversifica il tuo portafoglio di scommesse su più match per ridurre il rischio complessivo.
- Live Betting: Se preferisci l'adrenalina delle scommesse dal vivo, il tennis offre il perfetto scenario: ogni punto può cambiare l’esito della partita, offrendoti possibilità di guadagno continue.
- Statistiche in Tempo Reale: Utilizza portali e app che forniscono aggiornamenti in tempo reale. Conoscere l'andamento del match mentre sta avvenendo può darti un vantaggio decisivo nelle tue decisioni.
Previsione Finale: Goditi la Giornata!
Ora che hai tutte le informazioni in mano, non ti resta che goderti la giornata! Ricorda, i fattori chiave per un’esperienza di gioco e scommesse soddisfacente sono l'informazione e la passione. Segui i consigli, usa la testa e lascia che il divertimento sia la tua ricompensa.
Il tennis W75 Granby non è solo uno sport; è una celebrazione dell'eccellenza, della tenacia e del piacere del gioco. E noi speriamo che tu possa sperimentare tutto ciò vicino ai campi o anche solo dalla comodità del tuo divano. Un grande in bocca al lupo a tutti i giocatori e buona scommessa a tutti gli appassionati!
Ricordi Importanti per Gli Spettatori
Se intendi assistere ai match dal vivo o guardare in streaming, ecco alcuni consigli utili per prepararti al meglio:
- Noleggia Biglietti Anticipatamente: I biglietti per eventi sportivi possono finire velocemente, specialmente per match di questo calibro. Assicurati di aver prenotato i tuoi spot in anticipo.
- Applicazioni Mobile: Molte piattaforme offrono app mobile che ti permettono di tracciare i match. Scarica quelle compatibili con il tuo dispositivo per un'esperienza senza interruzioni.
- Rete Wi-Fi: Assicurati di avere accesso a una buona connessione internet se decidi di guardare i match online o usufruire dei servizi live streaming.
Teniamo i Contatti! Commenta e Discuti
Vogliamo coinvolgerti ulteriormente: commenta qui sotto la tua opinione sui match, condividi le tue previsioni personali e discuti le performance dei tuoi giocatori preferiti. Unisciti alla comunità di appassionati e scommettitori del tennis W75 Granby per una rapida condivisione di idee e strategie!
Infine, indipendentemente dai risultati del giorno, ciò che conta è godersi lo sport e celebrare il talento degli atleti. Buona fortuna a tutti i partecipanti e buon divertimento a tutti i fan!
<|repo_name|>Cgenie2019/ROCAL<|file_sep|>/lib/rocal/layers.py
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers
import numpy as np
import math
def conv2d_bilinear(inputs,
out_channels,
kernel_size,
padding='SAME',
**kwargs):
"""convolution2d with bilinear initialization"""
# get input channels
in_shape = inputs.get_shape().as_list()
in_channels = in_shape[-1]
# define a bilinear filter
kernel_h, kernel_w = kernel_size
weight_shape = [kernel_h, kernel_w, in_channels, out_channels]
flt = upsample_filt(kernel_h)
weights = np.zeros( weight_shape )
for i in xrange(in_channels):
for j in xrange(out_channels):
weights[:,:,i,j] = flt
init = tf.constant_initializer(value=weights, dtype=tf.float32)
# use conv2d with bilinear initialized weights
return tf.layers.conv2d(inputs,
out_channels,
kernel_size,
padding=padding,
kernel_initializer=init,
**kwargs)
def batch_norm(inputs, is_training=True, scope="batch_norm"):
"""batch normalization."""
return layers.batch_norm(inputs,
decay=0.9,
center=True,
scale=True,
updates_collections=None,
is_training=is_training,
reuse=False,
fused=True,
scope=scope)
def fully_connected(inputs, units, act_fn=tf.nn.relu):
"""fully connected layer"""
return layers.fully_connected(inputs,
num_outputs=units,
activation_fn=act_fn)
def upsample_bilinear(inputs,
size=None,
name="upsample_bilinear"):
"""upsample input by bilinear interpolation"""
with tf.name_scope(name):
if size is None:
# if not set, double the spatial size
h = inputs.get_shape().as_list()[1] * 2
w = inputs.get_shape().as_list()[2] * 2
size = [h, w]
new_height = size[0]
new_width = size[1]
# resize images that have shape NHWC
resized = tf.image.resize_bilinear(inputs,
size=[new_height, new_width],
align_corners=True)
return resized
def upsample_bilinear_like(inputs,
ref,
name="upsample_bilinear_like"):
"""upsample input by bilinear interpolation"""
with tf.name_scope(name):
_, h, w, _ = ref.get_shape().as_list()
size = [h, w]
new_height = size[0]
new_width = size[1]
# resize images that have shape NHWC
resized = tf.image.resize_bilinear(inputs,
size=[new_height, new_width],
align_corners=True)
return resized
def roi_pooling(inputs,
rois,
pool_size):
"""roi pooling"""
# ROIs are assumed to be normalized
pool_height = pool_size[0]
pool_width = pool_size[1]
input_shape = tf.shape(inputs)
batch_size = input_shape[0]
height = input_shape[1]
width = input_shape[2]
x1 = rois[:, 1] * tf.cast(width - 1, tf.float32)
y1 = rois[:, 2] * tf.cast(height - 1, tf.float32)
x2 = rois[:, 3] * tf.cast(width - 1, tf.float32)
y2 = rois[:, 4] * tf.cast(height - 1, tf.float32)
# TODO: Check if using 'ceil_mode=True' would be better than pre-downsampling the feature map?
bin_size_h = (y2 - y1) / tf.cast(pool_height, tf.float32)
bin_size_w = (x2 - x1) / tf.cast(pool_width, tf.float32)
grid_center_h = y1 + 0.5 * bin_size_h
grid_center_w = x1 + 0.5 * bin_size_w
n_rois = tf.shape(rois)[0]
x_i = tf.cast(tf.reshape(tf.tile(tf.range(pool_width), [pool_height]), [1, -1]), tf.float32) + tf.reshape(
tf.tile(grid_center_w, [pool_height * pool_width]), [1, -1])
y_i = tf.cast(tf.reshape(tf.tile(tf.range(pool_height)[::-1], [pool_width]), [1, -1]), tf.float32) + tf.reshape(
tf.tile(grid_center_h, [pool_height * pool_width]), [1, -1])
x_i = tf.expand_dims(x_i, axis=0)
x_i = tf.tile(x_i, [n_rois, 1])
y_i = tf.expand_dims(y_i, axis=0)
y_i = tf.tile(y_i, [n_rois, 1])
indices = tf.stack([tf.ones_like(x_i, dtype=tf.int32)*tf.range(n_rois)[:, tf.newaxis],
y_i[:, :, tf.newaxis].astype('int32'),
x_i[:, :, tf.newaxis].astype('int32')], axis=3)
index_range = tf.range(batch_size) # [0, 1, ... batch_size - 1]
value_range = tf.ones([n_rois, pool_height * pool_width], dtype=tf.int32)
nn_index = tf.scatter_nd(indices, value_range, [batch_size, height, width, n_rois * pool_height * pool_width])
nn_feature = tf.gather_nd(inputs, indices)
nn_index = tf.reshape(nn_index, [batch_size * height * width, n_rois * pool_height * pool_width])
nn_feature = tf.reshape(nn_feature, [batch_size * height * width, n_rois * pool_height * pool_width, inputs.shape[3]])
mask_shape = [batch_size * height * width, n_rois * pool_height * pool_width]
nn_max_index = tf.argmax(nn_index, axis=0)
nn_max_ind_x = nn_max_index % width
nn_max_ind_y = (nn_max_index / width) % height
nn_max_ind_r = nn_max_index / width / height
gather_ind_x = tf.tile(tf.reshape(nn_max_ind_x, [1, -1]), [n_rois * pool_height * pool_width, 1])
gather_ind_y = tf.tile(tf.reshape(nn_max_ind_y, [1, -1]), [n_rois * pool_height * pool_width, 1])
gather_ind_r = tf.tile(tf.reshape(nn_max_ind_r, [1, -1]), [n_rois * pool_height * pool_width, 1])
gather_index = tf.stack([tf.range(n_rois * pool_height * pool_width),
gather_ind_y[:, :, tf.newaxis],
gather_ind_x[:, :, tf.newaxis]], axis=2) # [num_rois * ph * pw, 3]
pooled_features = tf.gather_nd(nn_feature,
gather_index) # [num_rois * ph * pw, channels]
pooled_features = tf.reshape(pooled_features,
[n_rois, pool_height, pool_width, inputs.shape[3]])
return pooled_features
def conv_2D_norm_lrelu_conv_3D(inputs,
out_channels,
kernel_size,
training,
name='convnormlrelu'):
with tf.name_scope(name):
normlrelu_in = layers.conv2d(inputs,
out_channels,
kernel_size=kernel_size,
stride=1,
activation_fn=None,
normalizer_fn=batch_norm,
normalizer_params={"training": training})
lrelu_in = tf.nn.leaky_relu(normlrelu_in)
conv_3d = layers.conv3d(lrelu_in,
out_channels,
kernel_size=[kernel_size[0], kernel_size[1], kernel_size[1]],
stride=1,
padding='SAME',
activation_fn=tf.sigmoid)
return conv_3d
def conv_2D_lrelu_conv_3D(inputs,
out_channels,
kernel_size,
training,
name='convlrelu'):
conv_3d_in = layers.conv2d(inputs,
out_channels,
kernel_size=kernel_size,
stride=1,
activation_fn=None)
lrelu_in = tf.nn.leaky_relu(conv_3d_in)
conv_3d_out = layers.conv3d(lrelu_in,
out_channels,
kernel_size=[kernel_size[0], kernel_size[1], kernel_size[1]],
stride=1,
padding='SAME',
activation_fn=tf.sigmoid)
return conv_3d_out
def upsample_cnn(inputs,
new_size=None,
out_channels=None,
training=True,
scope='upsample_cnn',
reuse=None):
if out_channels is None:
out_channels = inputs.shape[-1]
with tf.variable_scope(scope,reuse=reuse):
up_tgt7x7_tanh_softplus = layers.conv2d(inputs,out_channels,[7,7], stride=1,padding='SAME',activation_fn=None)
up_deconv_tanh_softplus = layers.conv2d_transpose(up_tgt7x7_tanh_softplus,out_channels,[4,4], stride=2,padding='SAME',activation_fn=None)
up_pixel_shuffle_tanh_softplus = layers.conv2d(up_deconv_tanh_softplus,out_channels*4,[3,3], stride=1,padding='SAME',activation_fn=None)
up_tgt7x7_softmax_upsample_heatmap_kl_loss_dense_classifier_low_resolution_target_tanh_softplus_softmax_upsample_heatmap_joint_refinement_covariance_vertex_refinement_put_kl_loss_classifier_dense_classifier_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_pixel_shuffle_junction_prior_softmax_upsample_heatmap_junction_prior_softmax_upsample_heatmap_softmax_junction_prior_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_upsample_softmax_up
