Calendario de Clasificación al Mundial de la CONMEBOL: Predicciones y Análisis para Mañana
La emoción en torno a la clasificación al próximo Mundial de Fútbol alcanza su punto álgido en el continente sudamericano. La CONMEBOL sigue siendo una de las confederaciones más competitivas, con equipos que luchan intensamente por asegurar su lugar en el torneo mundialista. Mañana, varios partidos clave definirán el futuro de varias selecciones nacionales. En este artículo, exploraremos los enfrentamientos programados, analizaremos las posibles estrategias y ofreceremos nuestras predicciones basadas en un análisis exhaustivo.
Partidos Clave del Día
- Argentina vs. Chile: Este clásico sudamericano siempre es una batalla intensa. Argentina, liderada por Lionel Messi, busca mantener su posición dominante en la tabla.
- Brasil vs. Uruguay: El 'Clásico del Río de la Plata' promete ser un espectáculo lleno de técnica y pasión. Brasil, con Neymar al frente, enfrentará la resistencia de una sólida defensa uruguaya.
- Colombia vs. Perú: Un partido crucial para Colombia que necesita sumar puntos para mantenerse en la pelea por los primeros lugares.
Análisis Táctico
Argentina: Estrategia y Jugadores Clave
La Albiceleste, bajo la dirección técnica de Lionel Scaloni, ha mostrado una mezcla de juventud y experiencia. Messi sigue siendo el eje central del equipo, pero jugadores como Lautaro Martínez y Ángel Di María también son fundamentales en el ataque.
En defensa, el dúo central formado por Cristian Romero y Nicolás Otamendi ha sido sólido, aunque enfrentarán un duro desafío contra el ataque veloz de Chile.
Chile: La Revancha
El equipo dirigido por Martín Lasarte buscará aprovechar su localía en Santiago para complicar a Argentina. Arturo Vidal y Alexis Sánchez serán los encargados de liderar el ataque chileno.
La clave para Chile será controlar el mediocampo y explotar los espacios dejados por la presión argentina.
Brasil: La Máquina Perfecta?
Bajo la tutela de Tite, Brasil ha mostrado un fútbol ofensivo imparable. Neymar y Richarlison han sido las estrellas indiscutibles del equipo.
La defensa, liderada por Marquinhos y Thiago Silva, debe estar a la altura para contener a los talentosos delanteros uruguayos.
Uruguay: La Garra Celeste
Uruguay no se rinde fácilmente. Con Luis Suárez y Edinson Cavani en el ataque, Uruguay busca sorprender a Brasil con su juego directo y efectivo.
Gonzalo Montiel será un jugador clave en la defensa uruguaya, buscando contener los ataques brasileños.
Colombia: La Misión Imposible
Reinaldo Rueda tiene la tarea de revitalizar a Colombia tras algunas actuaciones inconsistentes. James Rodríguez podría ser el héroe en este partido crucial.
La defensa colombiana debe ser sólida para evitar que Perú capitalice cualquier error.
Perú: La Lucha Continúa
Bajo la dirección de Ricardo Gareca, Perú busca seguir compitiendo fuerte en la tabla. Gianluca Lapadula será vital en el ataque peruano.
La clave para Perú será mantener la posesión del balón y evitar los contragolpes colombianos.
Predicciones de Apuestas
Las apuestas deportivas son siempre un tema candente durante estos partidos. A continuación, presentamos nuestras predicciones basadas en análisis estadísticos y tendencias recientes:
- Argentina vs. Chile: Victoria para Argentina con goles de ambos equipos (1.75).
- Brasil vs. Uruguay: Empate (3.10) o victoria para Brasil sin goles (2.25).
- Colombia vs. Perú: Victoria para Colombia (2.10) con más de 2.5 goles (1.85).
Análisis de Estadísticas Recientes
Rendimiento Reciente de Argentina
- Goles anotados en los últimos cinco partidos: 12
- Goles recibidos: 5
- Promedio de posesión: 58%
- Efectividad en tiros al arco: 65%
Rendimiento Reciente de Chile
- Goles anotados: 8
- Goles recibidos: 7
- Promedio de posesión: 52%
- Efectividad en tiros al arco: 60%
Rendimiento Reciente de Brasil
- Goles anotados: 15
- Goles recibidos: 3
- Promedio de posesión: 62%
- Efectividad en tiros al arco: 70%
Rendimiento Reciente de Uruguay
- Goles anotados: 10
- Goles recibidos: 6
- Promedio de posesión: 48%
- Efectividad en tiros al arco: 55%
Rendimiento Reciente de Colombia
- Goles anotados: 9
- Goles recibidos: 8
- Promedio de posesión: 54%
- Efectividad en tiros al arco: 62%
Rendimiento Reciente de Perú
- Goles anotados: 7
- Goles recibidos: 10
- Promedio de posesión: 49%
- Efectividad en tiros al arco: 58%
Estrategias Defensivas y Ofensivas Clave
<|repo_name|>tongweizhu/PyTorch-Style-Transfer<|file_sep|>/README.md
# PyTorch-Style-Transfer
This is a PyTorch implementation of the paper [A Neural Algorithm of Artistic Style](https://arxiv.org/abs/1508.06576), which uses Convolutional Neural Networks to perform style transfer.
This project is based on the work of [Leon A.Kylin](https://github.com/leongatys/Pytorch-Neural-Style-Tutorial). The original code can be found [here](https://github.com/leongatys/Pytorch-Neural-Style-Tutorial).
## Prerequisites
* Python3
* PyTorch
* Torchvision
* Pillow
## How to Run
To run the script with default settings:
python main.py
If you want to specify different options:
python main.py --content-image IMAGE_PATH --style-image IMAGE_PATH --output-image OUTPUT_IMAGE_PATH --content-weight CONTENT_WEIGHT --style-weight STYLE_WEIGHT --tv-weight TV_WEIGHT --num-steps NUM_STEPS --lr LR --show-every SHOW_EVERY
## Examples
### Content image
### Style image
### Style transfered image
## TODOs
* [ ] Save intermediate images to visualize the process.
<|file_sep|># -*- coding:utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import argparse
import os
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms
from torchvision.utils import save_image
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
# Parse arguments from command line.
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch Style Transfer')
parser.add_argument('--content-image', type=str,
help='path to content image', default='./images/san_francisco.jpg')
parser.add_argument('--style-image', type=str,
help='path to style image', default='./images/wave.jpg')
parser.add_argument('--output-image', type=str,
help='path to output image', default='./output/san_francisco_wave.png')
parser.add_argument('--content-weight', type=float,
help='weight for content loss', default=1e5)
parser.add_argument('--style-weight', type=float,
help='weight for style loss', default=1e10)
parser.add_argument('--tv-weight', type=float,
help='weight for total variation loss', default=1e8)
parser.add_argument('--num-steps', type=int,
help='number of optimization steps', default=1000)
parser.add_argument('--lr', type=float,
help='learning rate', default=0.003)
parser.add_argument('--show-every', type=int,
help='show intermediate results every N steps', default=50)
args = parser.parse_args()
# Define device for training.
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Define VGG19 model.
class VGG19(nn.Module):
def __init__(self):
super(VGG19, self).__init__()
# Use pretrained weights from torchvision.
vgg_pretrained_features = models.vgg19(pretrained=True).features
# Extract features.
self.slice1 = nn.Sequential()
self.slice2 = nn.Sequential()
self.slice3 = nn.Sequential()
self.slice4 = nn.Sequential()
self.slice5 = nn.Sequential()
for x in range(2):
self.slice1.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
for x in range(2,7):
self.slice2.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
for x in range(7,12):
self.slice3.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
for x in range(12,21):
self.slice4.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
for x in range(21,30):
self.slice5.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
# Freeze model weights.
for param in self.parameters():
param.requires_grad = False
def forward(self, X):
h_relu1 = self.slice1(X)
h_relu2 = self.slice2(h_relu1)
h_relu3 = self.slice3(h_relu2)
h_relu4 = self.slice4(h_relu3)
h_relu5 = self.slice5(h_relu4)
out = [h_relu1,h_relu2,h_relu3,h_relu4,h_relu5]
return out
# Define gram matrix function.
def gram_matrix(X):
num_channels = X.shape[1]
X = X.view(num_channels,X.size(2)*X.size(3))
G = torch.mm(X,X.t())
return G.div(num_channels*X.size(2)*X.size(3))
# Define content loss function.
def content_loss(content_weight,content_current,content_original):
content_loss = content_weight * torch.mean((content_current - content_original)**2)
return content_loss
# Define style loss function.
def style_loss(feats_in_style,image_style_feats,num_feats):
style_weight_per_feat = args.style_weight / num_feats
style_loss_per_feat = []
for i in range(num_feats):
G_style = gram_matrix(image_style_feats[i])
G_in_style = gram_matrix(feats_in_style[i])
style_loss_per_feat.append(style_weight_per_feat * torch.mean((G_in_style - G_style)**2))
return sum(style_loss_per_feat)
# Define total variation loss function.
def total_variation_loss(image):
tv_loss = args.tv_weight * (
torch.mean(torch.abs(image[:, :, :, :-1] - image[:, :, :, -1])) +
torch.mean(torch.abs(image[:, :, :-1] - image[:, :, -1])))
return tv_loss
# Load images from disk and resize them to (512x512).
transformer = transforms.Compose([transforms.Resize((512,512)),transforms.ToTensor()])
content_image_pil = Image.open(args.content_image).convert('RGB')
style_image_pil = Image.open(args.style_image).convert('RGB')
content_image_var = transformer(content_image_pil).unsqueeze(0).to(device,dtype=torch.float)
style_image_var = transformer(style_image_pil).unsqueeze(0).to(device,dtype=torch.float)
# Create target image variable and initialize it with content image.
target_image_var = content_image_var.clone().requires_grad_(True)
model_vgg19 = VGG19().to(device).eval()
optimizer_vgg19 = optim.Adam([target_image_var],lr=args.lr)
for step in tqdm(range(args.num_steps)):
# Extract features from target image using VGG19 model.
feats_target_image_var = model_vgg19(target_image_var)
# Compute losses and gradients.
content_current_var = feats_target_image_var[3]
content_original_var = model_vgg19(content_image_var)[3]
content_loss_val = content_loss(args.content_weight,content_current_var,content_original_var)
style_current_vars_total=0
for i in range(len(feats_target_image_var)):
style_current_vars_total += style_loss(feats_target_image_var,image_style_feats[i],len(feats_target_image_var))
total_variation_loss_val=total_variation_loss(target_image_var)
loss_val=content_loss_val+style_current_vars_total+total_variation_loss_val
optimizer_vgg19.zero_grad()
loss_val.backward()
optimizer_vgg19.step()
if step % args.show_every ==0:
print("Step {}:".format(step))
print("Content Loss : {}".format(content_loss_val.item()))
print("Style Loss : {}".format(style_current_vars_total.item()))
print("Total Variation Loss : {}".format(total_variation_loss_val.item()))
print("Total Loss : {}".format(loss_val.item()))
img_out_np=target_image_var.cpu().clone().squeeze(0).detach().numpy()
img_out_np=img_out_np.transpose(1,2,0)
img_out_np=((img_out_np-numpy.min(img_out_np))/(numpy.max(img_out_np)-numpy.min(img_out_np))*255).clip(0,255).astype(numpy.uint8)
save_image(Image.fromarray(img_out_np),args.output_image)
<|repo_name|>lukas-schweizer/HorseShoe<|file_sep|>/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/BreakingView.h
//
// Created by Lukas Schweizer on May/11/16.
// Copyright (c) Henry Schein Inc All rights reserved.
//
#import "HSCBaseView.h"
@interface BreakingView : HSCBaseView
@end<|repo_name|>lukas-schweizer/HorseShoe<|file_sep|>/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/HSCModel.h
//
// Created by Lukas Schweizer on May/11/16.
// Copyright (c) Henry Schein Inc All rights reserved.
//
#import "HSCBaseModel.h"
@interface HSCModel : HSCBaseModel
@end<|repo_name|>lukas-schweizer/HorseShoe<|file_sep|>/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/HSCBaseModel.h
//
// Created by Lukas Schweizer on May/11/16.
// Copyright (c) Henry Schein Inc All rights reserved.
//
#import "HSCBaseObject.h"
@interface HSCBaseModel : HSCBaseObject
@end<|repo_name|>lukas-schweizer/HorseShoe<|file_sep|>/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoeTests/SampleViewControllerTest.m
//
// Created by Lukas Schweizer on May/11/16.
// Copyright (c) Henry Schein Inc All rights reserved.
//
#import "SampleViewControllerTest.h"
#import "SampleViewController.h"
#import "SampleView.h"
#import "SampleModel.h"
#import "SampleViewModel.h"
@implementation SampleViewControllerTest
- (void)testInit {
}
@end<|repo_name|>lukas-schweizer/HorseShoe<|file_sep|>/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoe/HorseShoeTests/SampleViewModelTest.m
//
// Created by Lukas Schweizer on May/11/16.
// Copyright (c) Henry Schein Inc All rights reserved.
//
#import "SampleViewModelTest.h"
#import "SampleViewModel.h"
@implementation SampleViewModelTest
