World Cup Qualification CONCACAF 3rd Round Group A stats & predictions

Previsões de Apostas para a 3ª Rodada

As apostas esportivas são uma parte emocionante do futebol moderno. Aqui estão algumas previsões baseadas em análises técnicas e estatísticas:

México vs Honduras

• Probabilidade de Vitória do México: Alta - O México tem um histórico sólido contra Honduras.
• Marcador Esperado: 2-1 para o México.
• Aposta Recomendada: Ambas as equipes marcam - Dadas as habilidades ofensivas dos dois times.

Jamaica vs Guatemala

• Probabilidade de Vitória da Jamaica: Média - Jamaica tem um ataque forte, mas Guatemala é resiliente.
• Marcador Esperado: 1-1 ou vitória por um gol da Jamaica.
• Aposta Recomendada: Total acima de 2 gols - Ambos os times têm ataques perigosos.

Honduras vs Belize

• Probabilidade de Vitória de Honduras: Muito Alta - Honduras é superior tecnicamente.
• Marcador Esperado: 3-0 ou superior para Honduras.
• Aposta Recomendada: Handicap asiático -1 para Honduras.

Estrutura do Torneio

O torneio segue um formato rigoroso onde apenas as melhores equipes avançam para as próximas fases. Compartilhamos abaixo uma visão geral do que esperar após a conclusão desta rodada crítica:

• Fase Grupos (Já em Andamento): As equipes competem dentro de seus grupos em jogos de ida e volta. Os dois primeiros colocados avançam direto aos playoffs.
• Semifinais (Playoffs): As equipes classificadas enfrentam-se em partidas eliminatórias até que duas equipes sejam declaradas vencedoras dos playoffs da CONCACAF.
• Fase Final Internacional (Copa Ouro): As vencedoras dos playoffs enfrentam outras seleções internacionais na fase final regional conhecida como Copa Ouro da CONCACAF, que serve também como parte integrante da qualificação mundialista se necessário.
• Vaga Direta à Copa do Mundo FIFA (Qatar): O campeão da Copa Ouro garante sua vaga direta à Copa do Mundo FIFA Qatar-2022; caso contrário, segue-se uma repescagem contra um adversário global designado pela FIFA.JokerKing123/TensorFlowStudy<|file_sep|>/tensorflowStudy/MyTest.py from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np # sess = tf.InteractiveSession() sess = tf.Session() # 创建一个常量 op，产生一个具有形状的矩阵 [[1.,2.,3.],[4.,5.,6]]. matrix1 = tf.constant([[3.,5.]]) print("matrix1: ", matrix1.eval()) # 创建另外一个常量 op，产生一个具有形状的矩阵 [[7.,8.] , [9.,10] , [11.,12.] ] matrix2 = tf.constant([[2.]]) print("matrix2: ", matrix2.eval()) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 共同作为输入. product = tf.matmul(matrix1, matrix2) print("product: ", product.eval()) x = tf.Variable([1.,2.,3.]) a = tf.constant([5.,5.,5.]) # Add an op to subtract 'a' from 'x'. Run that op and print the result sub = tf.subtract(x,a) add = tf.add(x,a) mul = tf.multiply(x,a) div = tf.div(x,a) # Initialize 'x' with [1.,2.,3] init = tf.initialize_all_variables() sess.run(init) print("sub: ", sub.eval()) print("add: ", add.eval()) print("mul: ", mul.eval()) print("div: ", div.eval()) # 下面的代码演示了如何使用 feed 进行赋值 state = tf.Variable(0,name='counter') new_value = tf.placeholder(tf.int32) update = tf.assign(state,new_value) sess.run(tf.initialize_all_variables()) print(sess.run(state)) for _ in range(5): sess.run(update,{new_value:state.eval()+1}) print(sess.run(state)) # 下面的代码演示了如何使用 feed_dict 命名字典的方式进行赋值 input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2) with sess.as_default(): print(sess.run(output,{input1:[7.],input2:[2.]})) print(sess.run(output,{input1:[7.,5.,3.],input2:[2.,3.,4.]})) <|file_sep|># -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np def main(): # Create some variables. state = tf.Variable(0,name="counter") print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = state.assign_add(one) # Add ops to save and restore all the variables. saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # Run the initializer sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Save the variables to disk. save_path = saver.save(sess,"./model/model.ckpt") print("Save to path: %s" % save_path) for _ in range(5): print(sess.run(new_value)) print(sess.run(state)) if __name__ == "__main__": main() <|repo_name|>JokerKing123/TensorFlowStudy<|file_sep|>/tensorflowStudy/MNIST/MNIST.py import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist=input_data.read_data_sets("./MNIST",one_hot=True) print(mnist.train.images.shape) print(mnist.train.labels.shape) image=mnist.train.images[0] label=mnist.train.labels[0] print(image.shape) import matplotlib.pyplot as plt image=image.reshape((28,28)) plt.imshow(image,cmap='Greys_r') plt.show() <|repo_name|>JokerKing123/TensorFlowStudy<|file_sep|>/tensorflowStudy/BasicRNN.py import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(777) # reproducible mnist=input_data.read_data_sets("./MNIST",one_hot=True) X=tf.placeholder(tf.float32,[None,None,28]) # X shape=(batch_size,time_step,input_size) Y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) cell=tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) # cell is BasicRNNCell outputs,_=tf.nn.dynamic_rnn(cell,X,dtype=tf.float32) # outputs shape=(batch_size,time_step,num_units), H shape(batch_size,num_units) outputs=tf.transpose(outputs,[1,0,2]) # transpose into (time_step,batch_size,num_units) outputs=tf.gather(outputs,int(outputs.get_shape()[0])-1) # get last time step's output model=tf.nn.softmax(tf.layers.dense(outputs,10)) cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(Y*tf.log(model),reduction_indices=[1])) train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost) correct_pred=tf.equal(tf.argmax(model,axis=1),tf.argmax(Y,axis=1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred,dtype=tf.float32)) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(15): avg_cost=0 total_batch=int(mnist.train.num_examples/128) for i in range(total_batch): batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(128) batch_xs=batch_xs.reshape([128,28,28]) c,_=sess.run([cost,train],feed_dict={X:batch_xs,Y:batch_ys}) avg_cost+=c/total_batch if epoch %5==0: test_acc=sess.run(accuracy, feed_dict={X:mnist.test.images.reshape([-1,28,28]), Y:mnist.test.labels}) print('Epoch:', '%04d' % (epoch+1),'cost=', '{:.9f}'.format(avg_cost),'Test Accuracy:',test_acc) test_acc=sess.run(accuracy, feed_dict={X:mnist.test.images.reshape([-1,28,28]), Y:mnist.test.labels}) print('Accuracy:',test_acc)<|repo_name|>JokerKing123/TensorFlowStudy<|file_sep|>/tensorflowStudy/LSTM/LSTM.py import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(777) # reproducible mnist=input_data.read_data_sets("./MNIST",one_hot=True) X=tf.placeholder(tf.float32,[None,None,28]) # X shape=(batch_size,time_step,input_size) Y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) cell=tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=128) # cell is LSTMCell outputs,_=tf.nn.dynamic_rnn(cell,X,dtype=tf.float32) # outputs shape=(batch_size,time_step,num_units), H shape(batch_size,num_units) outputs=tf.transpose(outputs,[1,0,2]) # transpose into (time_step,batch_size,num_units) outputs=tf.gather(outputs,int(outputs.get_shape()[0])-1) # get last time step's output model=tf.nn.softmax(tf.layers.dense(outputs,10)) cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(Y*tf.log(model),reduction_indices=[1])) train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost) correct_pred=tf.equal(tf.argmax(model,axis=1),tf.argmax(Y,axis=1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred,dtype=tf.float32)) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(15): avg_cost=0 total_batch=int(mnist.train.num_examples/128) for i in range(total_batch): batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(128) batch_xs=batch_xs.reshape([128,28,28]) c,_=sess.run([cost,train],feed_dict={X:batch_xs,Y:batch_ys}) avg_cost+=c/total_batch if epoch %5==0: test_acc=sess.run(accuracy, feed_dict={X:mnist.test.images.reshape([-1,28,28]), Y:mnist.test.labels}) print('