Prévia da Primeira Fase do Campeonato Escocês de Futebol
A emoção do futebol escocês está novamente em alta, com a primeira fase do Campeonato Escocês se aproximando de seu clímax. Amanhã, os adeptos terão a oportunidade de testemunhar confrontos eletrizantes que prometem definir o rumo das equipes na competição. Neste artigo, exploraremos as partidas agendadas para amanhã, oferecendo análises detalhadas e previsões de apostas para os entusiastas do futebol e apostadores experientes.
Partidas Destaques
- Celtic vs. Rangers
- Ross County vs. Aberdeen
- Hearts vs. Hibernian
Análise Tática e Previsões
Celtic vs. Rangers
O clássico escocês entre Celtic e Rangers é sempre um evento imperdível, não apenas pela rivalidade histórica, mas também pela qualidade do futebol apresentado. Ambas as equipes estão em excelente forma, com os Rangers liderando a tabela e os Celtics buscando uma reação convincente após uma série de resultados desfavoráveis.
O Celtic vem mostrando um desempenho consistente na defesa, mas tem enfrentado dificuldades no ataque. Já os Rangers têm uma das melhores linhas ofensivas da liga, com jogadores como Alfredo Morelos e Ryan Kent em destaque. A expectativa é que o Rangers tenha um leve favoritismo nesta partida.
Previsão de Apostas
- Vitória do Rangers: Probabilidade alta devido ao bom momento da equipe e a necessidade de manter a liderança.
- Gols de Alfredo Morelos: O colombiano tem sido o destaque ofensivo dos Rangers e pode marcar novamente.
- Resultado exato (2-1): Um placar possível considerando a qualidade ofensiva dos Rangers e a solidez defensiva do Celtic.
Ross County vs. Aberdeen
O Ross County, apesar de estar na parte inferior da tabela, tem mostrado uma melhora significativa nas últimas rodadas. O Aberdeen, por outro lado, busca se consolidar no meio da tabela com uma vitória convincente.
A defesa do Ross County tem sido uma das melhores da liga, enquanto o Aberdeen tem uma das melhores médias de gols marcados. A partida promete ser equilibrada, com chances claras para ambos os lados.
Previsão de Apostas
- Vitória do Aberdeen: Favorito devido ao ataque mais eficiente.
- Gols de Lyle Taylor: O atacante do Ross County tem sido crucial na campanha defensiva da equipe.
- Mais de 2,5 gols: Considerando o ataque do Aberdeen e a melhora defensiva do Ross County, um jogo movimentado é provável.
Hearts vs. Hibernian
O duelo entre Hearts e Hibernian é sempre uma batalha acirrada, com ambos os times buscando subir na tabela. Os Hearts têm uma boa campanha defensiva, enquanto o Hibernian tem mostrado força no ataque.
O Hibernian vem em um bom momento, tendo vencido suas últimas duas partidas. Os Hearts precisam de pontos para se distanciar da zona de rebaixamento.
Previsão de Apostas
- Vitória do Hibernian: Com base no momento atual da equipe e a necessidade dos Hearts por pontos.
- Gols de Kevin Nisbet: O jovem talento do Hibernian tem sido decisivo nas últimas partidas.
- Menos de 2 gols: Dada a solidez defensiva dos Hearts e a tendência recente dos jogos entre as duas equipes.
Estratégias de Apostas para Amanhã
Apostar no futebol escocês pode ser tanto emocionante quanto lucrativo se feito com base em análises detalhadas. Aqui estão algumas estratégias que podem ajudar os apostadores a maximizar suas chances de sucesso:
- Análise das Formações: Entenda as formações táticas utilizadas pelas equipes e como elas podem influenciar o resultado da partida.
- Estatísticas Recentes: Analise as estatísticas recentes das equipes, incluindo médias de gols marcados e sofridos, para fazer previsões mais precisas.
- Jogadores Chave: Fique atento aos jogadores que estão em boa forma ou que são fundamentais para o esquema tático da equipe.
Fatos Interessantes sobre o Campeonato Escocês
O Campeonato Escocês é conhecido por sua intensa rivalidade entre Celtic e Rangers, que remonta ao século XIX. As partidas entre esses dois clubes são chamadas de Old Firm e são algumas das mais assistidas na Escócia.
O campeonato também é famoso por sua atmosfera vibrante nos estádios, com torcedores apaixonados que criam um ambiente único durante os jogos. Além disso, o futebol escocês tem produzido talentos que alcançaram sucesso internacional, como Kenny Dalglish e Gordon Strachan.
Dicas para Acompanhar as Partidas
- Siga as Notícias Locais: Mantenha-se atualizado com as notícias locais para saber sobre possíveis lesões ou suspensões que possam impactar o desempenho das equipes.
- Siga as Redes Sociais dos Clubes: As redes sociais oficiais dos clubes são uma ótima fonte para informações rápidas sobre treinos e entrevistas com jogadores e treinadores.
- Painéis Interativos: Utilize plataformas online que oferecem painéis interativos com estatísticas em tempo real durante as partidas para melhorar sua experiência como espectador ou apostador.
Análise Detalhada das Equipes Participantes
Celtic FC
O Celtic FC é um dos clubes mais tradicionais do futebol escocês e europeu. Fundado em 1887, o clube tem uma rica história cheia de conquistas nacionais e internacionais. Nos últimos anos, o Celtic tem mantido-se competitivo na Europa League, além de dominar o campeonato nacional.
A equipe é conhecida por sua forte identidade cultural e religiosa, sendo associada à comunidade católica na Escócia. Isso cria uma ligação profunda entre o clube e seus torcedores, tornando cada jogo um evento especial não apenas esportivamente, mas também culturalmente.
Tática em Campo
- Sistema Tático: O Celtic frequentemente utiliza um esquema tático baseado no 4-3-3 ou no 4-2-3-1, dependendo do adversário.
- Jogadores Chave: Odsonne Édouard no ataque e Callum McGregor no meio-campo são peças fundamentais para a estratégia ofensiva do time.
- Foco Defensivo: A defesa organizada é crucial para manter a liderança na tabela contra ataques poderosos como o dos Rangers.
Rangers FC
yannickroberts/SSDS-Benchmarks<|file_sep|>/src/scripts/get_model_info.py
import sys
import argparse
from collections import defaultdict
import yaml
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('model', help='Model to benchmark')
parser.add_argument('--config', default='config.yaml', help='Configuration file')
args = parser.parse_args()
with open(args.config) as f:
config = yaml.load(f)
model = config['models'][args.model]
if model['source'] == 'tensorflow':
import tensorflow as tf
def get_model_info(model):
if model['source'] == 'tensorflow':
return get_model_info_tensorflow(model)
def get_model_info_tensorflow(model):
if model['type'] == 'cnn':
return get_model_info_cnn(model)
def get_model_info_cnn(model):
with tf.Graph().as_default():
input_shape = model['input_shape']
batch_size = model['batch_size']
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,
shape=[batch_size] + input_shape)
network = tf.keras.applications.__dict__[model['name']](
weights=model['weights'],
include_top=False,
input_tensor=input_placeholder)
params = defaultdict(int)
flops = defaultdict(int)
for op in network.get_operations():
op_type = op.type
op_params = [tensor.get_shape() for tensor in op.values()]
params[op_type] += sum([reduce(lambda x,y: x*y,
list(param[1:])) for param in op_params])
if op_type in ['Conv2D']:
filter_size = op_params[0][1:3]
output_shape = op.outputs[0].get_shape()
flops[op_type] += (reduce(lambda x,y: x*y,
list(output_shape[1:])) *
reduce(lambda x,y: x*y,
filter_size) *
op_params[0][-1] * op_params[-1][-1])
elif op_type in ['DepthwiseConv2dNative']:
filter_size = op_params[0][1:3]
output_shape = op.outputs[0].get_shape()
flops[op_type] += (reduce(lambda x,y: x*y,
list(output_shape[1:])) *
reduce(lambda x,y: x*y,
filter_size) *
op_params[-1][-1])
elif op_type in ['MatMul']:
flops[op_type] += reduce(lambda x,y: x*y,
list(op_params[0])) *
reduce(lambda x,y: x*y,
list(op_params[-1]))
elif op_type in ['AveragePool']:
pool_size = op.get_attr('ksize')[1:3]
output_shape = op.outputs[0].get_shape()
flops[op_type] += (reduce(lambda x,y: x*y,
list(output_shape[1:])) *
reduce(lambda x,y: x*y,
pool_size))
elif op_type in ['MaxPool']:
pool_size = op.get_attr('ksize')[1:3]
output_shape = op.outputs[0].get_shape()
flops[op_type] += (reduce(lambda x,y: x*y,
list(output_shape[1:])) *
reduce(lambda x,y: x*y,
pool_size))
elif op_type in ['FusedBatchNorm']:
output_shape = op.outputs[0].get_shape()
flops[op_type] += reduce(lambda x,y: x*y,
list(output_shape))
print('{:<20} {:<20} {:<20}'.format('Operation',
'Parameters',
'FLOPs'))
for key in sorted(params.keys()):
print('{:<20} {:<20} {:<20}'.format(key,
params[key],
flops[key]))
if __name__ == '__main__':
info = get_model_info(model)
if model['type'] == 'cnn':
print('Model:', args.model)
print('Parameters:', sum(info['params'].values()))
print('FLOPs:', sum(info['flops'].values()))
<|file_sep|># SSDS Benchmarks
This repository contains benchmarks of SSDS on several convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs).
## Requirements
The benchmarks were performed using Python >= `3.6` and the following packages:
- `numpy`
- `tensorflow`
- `torch`
- `torchvision`
## CNN Benchmarks
The CNN benchmarks were performed on the following networks:
- VGG16 (ImageNet)
- ResNet18 (ImageNet)
- ResNet50 (ImageNet)
Each network was run using batch sizes of `1`, `8`, and `64`. The results are contained in the directory `results/cnn`.
## RNN Benchmarks
The RNN benchmarks were performed on the following networks:
- LSTM (Penn Treebank)
- GRU (Penn Treebank)
Each network was run using batch sizes of `16`, `128`, and `1024`. The results are contained in the directory `results/rnn`.
## Results
### CNN Benchmarks
The results of the CNN benchmarks are contained in the file `results/cnn/results.csv`. They are also summarized below.
#### VGG16
The table below shows the number of parameters and FLOPs for VGG16.
| Operation | Parameters | FLOPs |
| --- | --- | --- |
| BiasAdd | $8{e+02}$ | $-$ |
| Conv2D | $5{e+07}$ | $2{e+09}$ |
| DepthwiseConv2dNative | $-$ | $-$ |
| Elu | $-$ | $-$ |
| FusedBatchNorm | $8{e+02}$ | $8{e+08}$ |
| MaxPool | $-$ | $6{e+07}$ |
| Relu6 | $-$ | $-$ |
For each batch size we report the following metrics:
| Batch Size | Number of Iterations | Execution Time (ms) | Execution Time per Iteration (ms) |
| --- | --- | --- | --- |
| $1$ | $10$ | $1826$ | $182$ |
| $8$ | $10$ | $1339$ | $134$ |
| $64$ | $10$ | $1128$ | $113$ |
#### ResNet18
The table below shows the number of parameters and FLOPs for ResNet18.
| Operation | Parameters | FLOPs |
| --- | --- | --- |
| BiasAdd | $2{e+03}$ | $-$ |
| Conv2D | $1{e+06}$ | $9{e+08}$ |
| DepthwiseConv2dNative | $-$ | $-$ |
| Elu | $-$ | $-$ |
| FusedBatchNormV2_1/FusedBatchNormV2_2/FusedBatchNormV2_3/FusedBatchNormV2_4/FusedBatchNormV2_5/FusedBatchNormV2_6/FusedBatchNormV2_7/FusedBatchNormV2_8/FusedBatchNormV2_9/FusedBatchNormV2_10/FusedBatchNormV2_11/FusedBatchNormV2_12/FusedBatchNormV2_13/FusedBatchNormV2_14/FusedBatchNormV2_15/FusedBatchNormV2_16/FusedBatchNormV2_17/FusedBatchNormV2_18/FusedBatchNormV2_19/FusedBatchNormV2_20/FusedBatchNormV2_21/FusedBatchNormV2_22/FusedBatchNormV2_23/FusedBatchNormV2_24/FusedBatchNormVistackoverflow.com/questions/55976196/tensorflow-retrieve-a-specific-operation-by-name-in-graph-from-session-object/55976256#55976256l_1_7_8_9_10_11_12_13_14_15_16_17_18_19_20_21_22_23_24$FusedBatchNormAddRelu6ReshapeMeanSubstratMulAddRelu6MeanDivMaxPoolMeanVarMeanSqrtMulAddMulAddMulAddMulAddMulAddMulAddMulAddMulAddMulAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddRelu6BiasAddEluEluEluEluEluEluEluEluEluCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropCudnnRNNBackpropMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulMatMulConcatMeanSqrtMeanSqrtMeanSqrtMeanSqrtMeanSqrtMeanS