做点关于公牛的作业

2003年选秀加入芝加哥公牛队的KirkHinrich以其出色的防守能力和全面的技术特点迅速成为球队核心。作为东部联盟顶尖的控球后卫之一,Hinrich不仅赢得了主教练斯凯尔斯的高度评价,还被球迷亲切地称为‘现代斯隆’。本文回顾了他的职业生涯早期及球队的重要转会操作。
现在的核心Kirk Hinrich[Hai'nrik],12#,刚刚在2006/10/31续约,5年4750W。
[quote]主教练斯凯尔斯毫不吝啬对汉里克的夸奖:“东部联盟所有的控球后卫里,汉里克的防守是最好的,他也是我们的防守核心。”球迷的偏爱和如此的称赞,对于汉里克来说却是一种麻烦。生性谦逊的他几次表露出心中的不安,甚至因为球迷如雷的掌声脸红过。这一点,像极了70年代在芝加哥效力,如今的犹他老帅杰里-斯隆。自然而然,没有人再把汉里克比做帕克森,取而代之的是“现代斯隆(Modern Day Jerry Sloan)”的雅号。[/quote]
2003年hoopchina筒子iOrange写的一段:
[quote]芝加哥球迷虽然喜爱汉里克,但是他们也明白,以汉里克的天赋,是不可能成为冠军球队核心的。他虽然勤奋,可跳不高,跑不快,身体也不是特别强壮......等等,难道拉里-伯德不是这样的吗?[/quote]
[quote]如果要拿一個 NBA 球員來比的話,請回想那個罰球前一定要摸臉的
Jeff Hornacek,兩個人都是出身 Iowa State 的紮實白人雙能衛,
身高相仿,體重大約都是 190 磅,但是 Hinrich 的身體素質要比
Hornacek 進化不只一級,Hinrich 的運動能力比一般人想像的好太
多,至少空中第一時間接力灌籃這種動作是 Hornacek 這種一般體?
的白人球員作不來的,Hinrich 的投射或許沒有 Hornacek 穩定,但
是他控球的技巧在前輩之上。
當你看到 Hinrich 持球馳騁在場上時,你不會在乎他的亂髮與平實
無華的外表。
只會記得他的鬥志、他的熱情。[/quote]
关于Hornacek的介绍:http://bbs.hoopchina.com/htm_data/2/0510/51783.html
关于Hinrich的B计划介绍:http://bbs.hoopchina.com/read.php?tid=41498&keyword=B%BC%C6%BB%AE%20%7C%20hinrich
不过外号captain kirk 还是不知道来路。另外hoopchina的站长外号就叫做captainkirk,看来这个kirk可牛了。

总经理John paxson,已上任3年。作出以下几个关键举措:
1.2003选秀,六月,第七位选中Kirk Hinrich
2.任名Scott Skiles为球队的第15任主教练(2003.11); 与其续约 (2005.8)
3.以Jalen Rose, Donyell Marshall 和Lonny Baxter从多伦多换来Antonio Davis, Chris Jefferies and Jerome Williams (2003.12)
4.2004选秀,六月,第三顺位选中Ben Gordon,第38顺位选中Chris Duhon;从菲尼克斯换来第七顺位的Luol Deng
5.将Jamal Crawford 和Jerome Williams 交易到纽约换来Dikembe Mutombo, Othella Harrington, Frank Williams 和Cezary Trybanski (2004.8)
//佩克森把这次将Jamal Crawford送往纽约换来Rose 和Marshall的交易称作了B计划。这次交易对公牛队同样意义重大,因为这为球队今年夏季签下Ben Wallace最终提供了财政灵活性。

公牛04-05赛季的总结:http://bbs.hoopchina.com/htm_data/2/0507/39565.html
05-06总结和这个赛季的展望:http://bbs.hoopchina.com/htm_data/2/0610/129647.html
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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