斯诺克世锦赛亨德利轰出147



北京时间4月28日下午五点,09年斯诺克世锦赛正式进入1/4决赛。在与肖恩-墨菲的第一阶段比赛中,“台球皇帝”亨德利不但取得了5-3的领先,还在比赛的第七局轰出了个人职业生涯 第九杆满分147,在追平奥沙利文九杆满分纪录的同时,也成为了斯诺克历史上第二位在世锦赛打出两杆满分的选手。   
  
      在今天的1/4决赛中,亨德利在墨菲率先打出单杆78分后便迅速轰出一杆117分并以66-44和67-61再连赢两局,在休息之前实现了3-1的领先。第五局,亨德利又以90-23大比分胜出,但随后墨菲也打出一杆61分追到了2-4。  
   比赛的最高潮出现在第七局。上手之后的亨德利开始不断围绕黑球击打,并如愿清光了最后所有的彩球,完成了个人职业生涯第九杆满分147,这也是亨德 利继95年世锦赛半决赛之后,时隔十四年又一次在这里完成了这件壮举,这也令他成为了斯诺克历史上第二位在世锦赛完成两杆满分的选手。   去年世锦赛,奥沙利文曾在这里打出了他世锦赛的第三次满分,并超越了亨德利的纪录成为首位满分杆数量达到九次的选手。一年之后,亨德利却在这里证明了 自己仍然宝刀不老。  
   实际上在亨德利打出这杆满分之前,本届世锦赛的单杆最高恰恰是由亨德利与奥沙利文共同保持的单杆140分,然而作为卫冕冠军出战的奥沙利文却已经在第二轮宣告出局,而亨德利的前进脚步仍在继续。   
本场比赛的第八局,墨菲并没有被“皇帝”的气势所击倒,反而也奉献出了一杆73分。最终亨德利带着5-3的两局领先结束了第一节的比赛,北京时间29日凌晨两点,双方将进入第二阶段的较量。   
另外一场比赛中,第二轮淘汰了奥沙利文的北爱新锐马克-艾伦也打出了一杆破百,5-3领先于威尔士名将瑞恩-戴。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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