南北篮球差异之小感

本文通过作者的亲身经历对比了南方和北方的篮球风格差异。南方球员以出色的弹跳能力和速度见长,但在基本技术和战术配合方面较为薄弱;北方球员则更加强调身体对抗和位置卡位,整体打法更为多样且注重节奏变化。
这南就以我家乡为例了,北就以北京为例了.
家乡的小伙子们身体素质不错,最大的印象就是弹跳出众,个个都是空中飞人,但是,他们过于依靠弹跳,与他们交手没必要和他们比高,.由于他们的弹跳力都很了得,控球也很出色,所以对于篮球的一些很基本的技术运用都不是太注重了,虽然我很少篮下和他们抢板,但是,我发现他们第一反应就是起跳,而不是卡位,在运动过程中对卡位也不重视,我到篮下的时候,通常不用费太多力气就能占到好位子,他们总是期望在我身后能够脑后摘瓜,当然,除非大个,其他人,我都不用费太多力气旧能够轻松得到篮板,另外,家乡的这些人打球太过于追求速度,从头到尾都是一种速度,无法忍受节奏变化,因此作为场上控球后卫的我,适时的掌握节奏,终于,无数次都是对方冲上来包夹或者盗球,被我分球或者突破,场上阅读比赛的能力比较弱也是很大的问题,对友的跑位和要求都要掌握火候,总之与他们交手的至始至终,都是一个节奏,都是一样的打法,虽然传球都挺多,但是,没有太多的有效得分式的传球,我所在的这一拨,就一个大个,其他都不高,仍然能够赢得多场的胜利.
北方的篮球风格迥异,因为北方的人大多身高马大,身体壮,比较强调卡位,对抗力量.在北方打球这么多年,感觉非常明显,因为我总是很难占到一个好位子,除了自身吨位的问题,力量也是我所欠缺的,因此,我在北方打球,就靠队友的当挡,靠跑位来弥补阵地当中的落位卡位,而且北方打球的节奏普遍慢一点,而且这一慢,就能够打出一些节奏,打出一些快慢变换,场上的比赛也更好看,在南方,你可能看到的都是在空中飞来飞去,而且是个个满天飞,看似很牛,其实中间的失误,中间的配合,整体,都变的相对随意了,反正大部分都是拼个人身体素质了(也不是不好,只是打得比较单调一些),而北方,那些年纪大的照样可以用一根烟的弹跳来抢到篮板,来拉开空挡,假动作...啪啪啪几下就能够出机会,个个都是阅读比赛的高手.
篮球,能作到既有出色的弹跳,出色的投篮技术,还必须会运用许多基础的基本技术,外加一双洞察一切的眼睛,才能打出漂亮的,实效的胜利篮球,其实在CBA就会看到,很多运动员身体素质都非常好,可就是吃不住位,拿不稳球,所以场上不是靠飞就能解决问题的.JORDAN也不是靠弹跳拿到冠军的,希望以后回来打球,能看到不一样的对手.[@more@]

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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