国足迎来新希望?有望通过这项技术实现突破

损失函数与优化器:从「梯度是怎么被造出来的」到「梯度是怎么被用掉的」 本文揭示损失函数与优化器本质一体:优化器仅依赖损失产生的梯度,而损失决定梯度的方向、尺度与噪声特性。错误的损失选择(如分类用MSE)会导致梯度失衡,使优化器失效;不同损失(如Huber、Focal)通过调控梯度分布影响优化过程。实测表明,归约方式、标签结构与损失配对直接决定梯度行为,进而影响收敛性与泛化。核心观点:选对损失,才是让优化器“看得懂”的前提。 阅读详情

2019年,韩国足球的青年一代先后在波兰和巴西制造了参赛以来的最好成绩,而这些都得益于韩国足协在2014年的“Golden Age”计划。如今随着大数据时代的到来,人才的竞争又有了新的内涵,如何更科学、更系统化培养下一代足球人才呢。为此,一项名为“Golden Pass”的训练系统就此出炉,而这套系统是韩国足协第一次采用人工智能的优势植入青训培养中来,而它的科学性自然也得到了认证。

国足迎来新希望?有望通过这项技术实现突破

 

Golden Age系统投入

“Golden Pass”顾名思义,其实就是注重“传球”。在足球场上,一个优秀的传球手可以给球队带来质的飞跃,以往我们认为诸如贝克汉姆、里瓦尔多、哈维等传球大师靠的是刻苦训练和个人天赋的话,那么在大数据时代,通过近万名球员的分析,还是可以总结出一定的经验的。也就是说,一个普通人通过大数据,采用人工智能技术去训练传球,也是可以在未来成为“中场大师”的。

国足迎来新希望?有望通过这项技术实现突破

 

数据分析更有针对性

通过“Golden Age“系统,我们可以得出这样的结论。青少年球员的核心数据主要从六个领域来看:身体信息、技术能力、智力、体能、心理状况、特征。2014年,在韩国开始实施“Golden Age”计划以来,就有人提出需要掌控这些信息,对数据进行收集和管理。

2019年,随着韩国国字号在世青赛和世少赛的成功,韩国足协开始着手构建相应的数据管理系统以及相应的测量体系平台。拿身体信息举例,除了我们已知的身高、体重外,还包括PHV指数(身体成熟度)、体脂肪率、肌肉量等,这些数据是需要科学手段结合大数据和人工智能来测量的。除此之外,比如非表现性行为(智力),更需要大数据平台和人工智能的分析来实现,通过该球员参与训练到比赛的所有视频,掌握出他对于比赛的预判力和传球的视野。通过这些收集的数据积累到韩国足协的数据平台上,可以对每一名球员进行追踪管理。一旦掌握了这些核心数据,对于该球员在比赛中的习惯,包括下意识的动作,都会做出精准的判断。同时,也会给球员避免“弱点”的指导,让他们不要在比赛中犯错误。

国足迎来新希望?有望通过这项技术实现突破

 

通过数据及时查找不足

韩国足协在这套数据中将人工智能用到了极致,以往关于球员的跑动速率等是需要球员身穿特制的背心或佩戴一些设备才能实现的。但这一次,球员即使不戴设备,以比赛的实时影像为基础,相关人员也可以追踪并计算球员们的跑动距离、平均速度、瞬时速度等关键体能数据。韩国足协希望这样的系统能够分析“Golden Age”计划中希望之星的指标变化趋势,系统性对他们进行培育,力争培养成像孙兴慜那样的世界级球员。

国足迎来新希望?有望通过这项技术实现突破

 

人工智能运用到足球领域

21世纪是人才竞争的时代,为了不输在起跑线上,韩国足协“笨鸟先飞”,已经开始运用现代科技手段来指导青训了。这条路是否走对了,还有待时间来检验,但至少在2019年的两次青少年国际大赛取得佳绩,现在来看绝非偶然,未来也许会给韩国足球会给世界更多的惊叹。

ROS 2 Jazzy与Gazebo Harmonic仿真实战:从零搭建机器人仿真环境与高级应用 本文详细介绍了如何使用ROS 2 Jazzy和Gazebo Harmonic从零搭建机器人仿真环境,涵盖环境配置、传感器集成、多机器人协同和GPU加速优化等高级应用。通过实战案例和性能调优技巧,帮助开发者高效构建可靠的机器人仿真系统,提升开发效率。 阅读详情

相关推荐

STM32CUBEMX配置SDRAM

STM32CUBEMX配置SDRAM

Master_0_的博客 2982

应用统计学想做商业分析师,考什么证比较对口?

应用统计学专业转向商业分析,通常不缺回归分析、假设检验等方法基础,真正需要补齐的是另一条能力链:把经营问题转化为分析任务,再把分析结果转化为业务行动。选择证书,也应围绕这条能力链展开。

2601_96296664的博客 240

保姆级教程:用NX机电概念设计与RobotStudio实现ModbusTCP联合仿真(附完整代码)

本文提供了一份详细的NX机电概念设计与RobotStudio联合仿真实战教程。通过ModbusTCP协议构建数据桥梁,实现机械行为与机器人控制逻辑的双向实时同步。文章从环境搭建、信号配置、RAPID代码编写到联合调试,逐步拆解了实现数字孪生核心链路的关键步骤,并分享了常见问题排查方法,助力工程师在虚拟环境中提前验证产线协同。

sat99的博客 1101

【计算机毕设选题】基于Spark的全球企业邮件安全合规数据可视化分析系统 大数据毕设首选 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析 机器学习 数据挖掘

本系统基于Hadoop生态构建,集成Spark、Python、Django与Vue等技术,实现全球企业邮件安全合规大数据分析。通过SPF、DMARC、BIMI、MTA-STS等协议数据,从国家、行业、企业规模等维度开展多维可视化分析,涵盖合规总览、协议关系、聚类异常等模块,结合K-Means聚类与关联规则挖掘,直观呈现邮件认证态势,支持数据管理与账号维护,助力企业提升邮件安全合规水平。

weixin_19164791635 378

零基础搭建本地AI绘画环境:Stable Diffusion 3.5保姆级安装教程(含中文优化方案)

本文提供零基础搭建本地AI绘画环境的详细教程,重点介绍Stable Diffusion 3.5的安装与中文优化方案。从硬件配置检查到软件依赖安装,再到核心组件配置与中文语义增强,教程涵盖全流程操作指南,帮助用户快速掌握AI文生图模型的本地部署技巧,提升创作效率。

weixin_30752699的博客 314

从零开始掌握OBD-II:汽车诊断开发的核心技术与实战解析

本文深入解析OBD-II汽车诊断系统的核心技术,包括ECU通信协议、故障码解析及诊断工具开发实战。通过详细的协议分析和代码示例,帮助开发者快速掌握汽车诊断开发技能,实现从零到精通的进阶。特别适合从事汽车电子开发和OBD检测的技术人员参考学习。

weixin_42528780的博客 441

【大数据挖掘】01生命周期

强调数据最终要能提炼出价值。大数据和数据挖掘相比,数据集是开放的、数据持续流入,来源多种,数据质量参差不齐,结构可变化(不稳定)。非结构化数据占数据增长的。

lxylxylxy的博客 289

排除 AcroForm 中 JavaScript 脚本的 Bug

本文介绍了Acrobat JavaScript脚本故障排除的基本方法。首先应检查控制台窗口的错误报告,通过具体示例演示了5类常见错误:语法错误(如缺少大括号)、未终止字符串、未定义变量、运算符混淆及变量作用域问题,并逐步给出修复方案。文章还提供了调试流程UML图和实用经验总结,强调关注细节(如分隔符匹配)、正确使用运算符和变量作用域等要点。最后建议采用系统化调试方法,包括关闭/重新打开表单等完整性测试。

小猫三两只。 1506

低温ECR-MOCVD生长(002)GaN:椭偏仪测厚与电学性能

本研究用ECR-MOCVD在Si(111)和蓝宝石衬底上低温生长GaN薄膜,蓝宝石1.0SCCM、2h样品呈完全(002)择优取向,椭偏仪测厚32.81nm,迁移率10.42cm²/(V·s)。文章梳理了生长温度、TMGa流量与生长时间对结晶取向、膜厚、粗糙度、光学带隙和电学性能的影响。

Flexfilm_的博客 390

Python实战:用Py2neo轻松玩转Neo4j图数据库(附完整CRUD示例)

本文通过构建武侠知识图谱的实战案例,详细介绍了如何使用Python的Py2neo库对Neo4j图数据库进行CRUD操作。内容涵盖环境搭建、节点与关系创建、Cypher查询、数据更新删除及事务管理,帮助开发者直观高效地处理复杂关联数据,实现从入门到进阶的完整交互流程。

weixin_29034963的博客 185

YOLO26涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | AAAI 2026 | 使用StripConvHead改进YOLO26的检测头,处理小目标、遮挡小目标检测有效涨点,助力高效发论文

🔥本文给大家介绍使用StripConv条形卷积改进 YOLO26的检测头,可以显著提高模型在高纵横比物体检测、目标定位和多尺度物体检测方面的表现。StripConv条形卷积能够更有效地捕捉细长物体的特征,提升定位精度,并通过简化卷积核设计减少计算冗余,优化计算效率。此外,该改进增强了 YOLO26对复杂场景和实时任务的适应能力,特别适用于遥感图像目标检测、小目标检测等领域。具体怎么使用请看全文。摘要:随着遥感物体检测的快速发展,检测高纵横比物体仍然是一个挑战性问题。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 269

从认识人工智能到理解机器学习:我的 AI 入门第一课

正式开始学习人工智能之前,我对 AI 的认识其实比较模糊:知道 ChatGPT、知道大模型,也知道现在很多岗位都在谈 AI,但如果有人问我“人工智能到底是什么”“机器是怎么学会识别一只猫的”,我未必能从头到尾讲清楚。上午的课程更偏向行业全景:人工智能的发展、研究方向、NLP、岗位分工、学习路线和 AI Coding 工具。下午的课程更偏向技术基础:机器学习的原理、有监督学习、深度学习、模型训练和评估方法。

chh563的博客 504

智能硬件产品:做好一款电子硬件产品,工具必不可少

上到战略规划,中至运营策略,下至人性洞察,。最初做产品时,笔者从一开始就陷入到了对工具的痴迷,包括:PS、AutoCAD、PROE、犀牛、Axure、Keyshot、Altium……大概将 2 个多月的时间和精力都消耗在了学习使用工具上。通过工具的运用也确实提高了工作效率,在仅有创意的前提下通过灵活运用工具,一年内便成功申请了多个实用新型专利、设计了多款产品的高保真原型图等。正在上传…重新上传取消。

产品线负责人 1445

Hugging Face:成为机器学习界的“Github”

以下文章来源于OneFlow,作者OneFlow社区五年前,AI领域的知名研究者Andrej Karpathy发文称,传统人工编程属于“软件1.0”,“软件2

2601_96798011的博客 146

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

机器学习基础|监督学习、标签、回归

网约车预估等待时长依赖监督学习中的回归任务。平台利用历史订单数据,以司机实际到达耗时为标签,通过上车点、时间、运力、路况等特征训练模型。模型不断优化预测值与真实耗时的误差,最终对新订单输出连续的预估等待时间,实现精准预测。

weixin_43971465的博客 268

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

机器学习——混淆矩阵(待更新)

二元: true表示真实==预测,positive表示预测值=1.

m0_61175448的博客 170

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

Spark06_MLlib机器学习

本文是《PySpark 从入门到实战》系列收官篇,带你用 Spark MLlib 走通机器学习全流程:从三要素与 7 步标准流程讲起,剖析 KNN、朴素贝叶斯、决策树三大算法原理,再以 KNN 手写、垃圾短信分类、决策树分类、逻辑回归鸢尾花(准确率 96.67%)、K-Means 聚类(轮廓系数 0.7345)五个案例落地,最后详解 TF-IDF 文本特征与余弦相似度。全文代码可直接运行,适合有 RDD 与 Spark SQL 基础的开发者快速上手。

2301_80420058的博客 475

LoRA的低秩数学与QLoRA实现

本文系统解析了LoRA及其进阶版QLoRA在十亿参数模型微调中的高效机制。通过低秩假设,将权重更新量ΔW近似为低秩矩阵积,显著压缩可训练参数与显存占用;QLoRA进一步将基座模型量化至4比特(NF4),结合双重量化与分页优化器,实现65B模型单卡微调。文章详解了B初始化为零、缩放系数α/r设计、挂载位置选择等关键实操细节,并给出可运行代码。实践表明:4比特基座+高精度LoRA在多数任务上媲美全参微调,且训练效率极高。超参方面,r不宜过大,学习率需上调,数据质量重于数量。最后强调:LoRA适用于风格适配与领域

2601_96733043的博客 328

AI小白入门|无监督学习到底是什么?

很多新手看完无监督学习的定义只会死记硬背。本文避开复杂公式,从真实业务场景切入,对比监督学习,讲清楚无监督学习的核心价值、适用场景、底层逻辑和容易踩坑的认知误区,帮你理解它在机器学习链路里的定位。

weixin_43971465的博客 195

机器学习01,KNN使用与简单数学原理

个人笔记

qq_59247073的博客 275

SVM支持向量机通俗解析:找到机器学习的“最优分界线”

一、爆款钩子:同样是画分界线,为何SVM能成为机器学习的“王者选手”?做机器学习的人,几乎都绕不开一个问题:如何给混乱的数据“分家”?有人用逻辑回归,有人用KNN,但有一个算法

2601_96798737的博客 152

机器学习03,端到端02

个人笔记

qq_59247073的博客 277

GaN 动态导通电阻测试专题:电流崩塌从哪来,测量窗口怎么选

但器件装到实际电路上跑一段时间,或者用双脉冲台架模拟开关工况再测导通压降,数值往往明显高于手册静态值,而且关断应力越强(母线电压越高、应力保持越久),抬升越明显;:使用钳位电压探头,把示波器通道的工作区间限制在低电压区(常见做法是钳位在 1.5V 附近的导通压降区),应力高压段由钳位电路吸收,导通段以高分辨率采样。台架搭建相对简单,是器件表征最常用的方案。双脉冲台的难点不在发脉冲,而在采样:漏源电压要从几百伏的应力电平瞬间跌落到毫伏至伏级的导通压降,示波器单一量程难以兼顾"扛住高压"和"分辨毫伏"。

Namisooft的博客 261

《机器学习sklearn实战教程》02|Python机器学习开发环境搭建

2.1 为什么要先搭环境很多人学机器学习,卡住的第一步不是算法,而是环境。代码明明照着教程敲了,却一运行就报错。不是缺包,就是版本冲突。最常见的情况是,昨天还能跑,今天装了个新库

2601_96798011的博客 215

CAGR 21.8%:GaN功率器件封装材料市场从3.23亿美元迈向12.77亿美元

随着氮化镓(GaN)功率半导体在消费快充、AI服务器电源及车载电源领域的加速渗透,GaN功率器件封装材料作为实现芯片贴装、电气互连、热量传导和长期可靠性保障的核心功能性材料,正迎来爆发式增长期。根据LP Information(路亿市场策略)初步调研,2025年全球GaN功率器件封装材料市场规模约为3.23亿美元,2026年预计约3.91亿美元,2032年将达到12.77亿美元,2026—2032年复合增长率(CAGR)高达21.8%。

LPIHelen的博客 193

《机器学习》笔记

知道特征工程是什么:利用专业背景知识和技巧处理数据,让机器学习算法效果最好。这个过程就是特征工程。数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。理解特征提取的作用:原始数据中提取与任务相关的特征,构成特征向量。新数据 = 特征提取(原数据)理解特征预处理的作用:特征对模型产生影响,因量纲(单位)问题,有些特征对模型影响大,有些影响小。有两种思路,归一化和标准化(重点),归一化公式为:(当前值-最小值)/(最大值-最小值),使映射的值域在(0~1)之间。

weixin_51781852的博客 234
上一篇: 编程大佬都推荐的Python编辑器
下一篇: Python web与web服务器是兄弟还是同行?
土豆编程
博客等级 码龄6年 105粉丝 117原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值