国足5.24新政之我见

5月24日当晚,亚冠八分之一淘汰赛上海上港和江苏苏宁的比赛刚刚结束,中国足协官网发布了重磅消息,链接如下:
关于调整中超、中甲联赛U23球员出场政策的通知
http://www.fa.org.cn/bulletin/file/2017-05-24/520198.html
关于限制高价引援的通知
http://www.fa.org.cn/bulletin/file/2017-05-24/520199.html

上面两条通知,瞬间引爆了国内足球圈和各大媒体,至今日(25日)下午,网络各路公知大V,都以否定为主,而本博主则基本肯定此新政,不说是发展中国足球的百年大计,也可以认为是五十年大计!

首先,鉴于最近2-3年中超的飞速发展,吸引了大批世界级水平的外援加盟(其实以淘金养老为主),而俱乐部的大股东老板,实际上主要都是为了各自的商业目的疯狂扩张投资,但总体上还是造就了中超水平水涨船高。同时,我们必须清楚的认识到,随着大牌外援的加盟,中国本土球员的水平虽然有了进步,但仍然谈不上冲出亚洲。在这种状况下,大部分俱乐部实际上是为了商业利益目的,盲目加大投入,可能就是五分钟热潮。时过境迁,如果下一届领导人喜爱篮球,迅速又跟风大量投资于CBA,仰领导人鼻息而已。
由于最近几年的疯狂扩张,中超联赛现在已经吹起了很大的泡沫,情况类似于房地产泡沫,有过之而无不及。总局(足协)未雨绸缪,及时发现了这种不好的苗头,所以泼冷水抑制叫停。新政的出台,从长远来看,对发展中超联赛乃至中国足球,使之稳步前行绝对是利大于弊。 

其次,各路大V看问题的立足点给人感觉太低,仅仅是就新政本身发表一些表面文章和意见。就我看来,存在很大的可能是,中超最近几年靠哄抬物价高价买入大量世界级高水平外援,很大程度上已经搅乱了国际足球转会市场,为了使之健康运行,国际足联很可能最近给予了中国足协警告。在这种状况下,足协(总局)必然会出台相关抑制政策。

第三,众所周知,我国最高领导人喜爱足球,这是导致最近几年相当多有实力的国有资本民间资本染指中超联赛,疯狂扩张投入的一个极其重要的原因。说白了,就是这些资本谋求政治投机上位的一种手段而已。这种动机不纯的以利益为目的的投资中超的行为,随着时间的推移,必然会造成一系列不利于中国足球发展的恶果。总局(足协)正是看到了这一现象,为了中超联赛的长期繁荣昌盛,所以才及时采取手段抑制疯狂的市场行为。正所谓步子大了容易扯着蛋,足协在这方面的勇气可嘉,发现不好的苗头就坚决果敢的快刀斩乱麻,雷厉风行敢做敢干值得我们钦佩。

最后,中国足协此次的敢为天下先以及雷厉风行的办事效率,尤其值得我国靠拆迁卖地为生的各级zf好好借鉴学习,面对绑架了中国经济的房地产行业该如何加强监管遏制疯狂,力挽狂澜。
### 使用全连接神经网络训练MNIST数据集 为了使用全连接神经网络来处理MNIST数据集,以下是详细的流程和代码示例: #### 数据预处理 在构建模型前,需先导入必要的库并加载MNIST数据集。该数据集由28×28像素的手写数字灰度图构成。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28)).astype('float32') / 255 test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28)).astype('float32') / 255 ``` 上述代码实现了对原始图片尺寸调整以及归一化操作[^4]。 #### 构建模型结构 接着定义一个多层感知机架构,这里采用四层隐藏层设计,每层节点数目依次减少,并加入Dropout防止过拟合现象发生。 ```python model = models.Sequential([ layers.Dense(1000, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)), layers.Dropout(0.2), layers.Dense(300, activation='relu'), layers.Dropout(0.2), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 此部分展示了如何创建一个具有四个隐含层的多层感知器(MLP),其中包含了两次dropout操作以增强泛化能力[^1]。 #### 编译与训练模型 完成模型搭建之后,则可对其进行编译设置损失函数、优化算法等超参数,并启动训练过程。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64, validation_split=0.2) ``` 通过指定Adam作为优化器,交叉熵作为目标函数来进行监督式学习任务下的性能评估指标计算[^2]。 #### 测试与可视化结果 最后一步是对测试样本执行推理运算得到最终预测类别标签,并绘制出训练期间各项统计信息变化趋势图表以便直观理解整个实验效果。 ```python test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'Validation Accuracy') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ``` 以上即为利用Keras框架下基于TensorFlow后端实现的一个完整的MNIST手写字母识别案例介绍[^5]。
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