Introducción a la Copa CECAFA Kagame: Grupo B
La Copa CECAFA Kagame es uno de los torneos más esperados en el continente africano, reuniendo a las mejores selecciones del este de África. En esta edición, el Grupo B promete ser uno de los más emocionantes y competitivos. Los equipos se enfrentarán en una serie de partidos intensos, donde cada punto será crucial para avanzar a la siguiente fase. En este artículo, analizaremos en detalle los partidos programados para mañana, ofreciendo nuestras predicciones expertas y consejos de apuestas.
Partidos del Grupo B
Sudán vs. Kenia
El primer partido del día enfrentará a Sudán contra Kenia, dos equipos que han mostrado un gran nivel durante la fase de clasificación. Sudán llega con la ventaja de haber ganado sus dos primeros partidos, lo que les da confianza y moral alta. Por otro lado, Kenia busca redimirse tras su decepcionante inicio y necesita un triunfo para seguir con vida en el torneo.
- Horario: 15:00 GMT
- Lugar: Stade Amahoro, Kigali
Tanzania vs. Uganda
En el segundo encuentro del día, Tanzania se enfrentará a Uganda. Este partido es crucial para ambos equipos, ya que se encuentran en posiciones intermedias en la tabla y un buen resultado podría catapultarlos a la cima del grupo.
- Horario: 18:00 GMT
- Lugar: Stade Amahoro, Kigali
Etiopía vs. Burundi
Cerrando la jornada, Etiopía y Burundi se verán las caras en un partido que promete ser muy disputado. Etiopía llega motivada tras su sorprendente victoria en el último encuentro, mientras que Burundi buscará demostrar que su derrota fue solo un accidente.
- Horario: 21:00 GMT
- Lugar: Stade Amahoro, Kigali
Análisis de Equipos
Sudán: La Favorita del Grupo
Sudán ha demostrado ser una de las selecciones más fuertes del torneo hasta ahora. Con un equipo bien estructurado y jugadores experimentados, han mostrado una gran solidez defensiva y eficacia ofensiva. Su técnico ha implementado un estilo de juego basado en la posesión y el control del ritmo del partido, lo que les ha permitido mantener una ventaja sobre sus rivales.
Kenia: La Remontada Es Posible
Kenia ha tenido un comienzo complicado en el torneo, pero el equipo tiene el potencial para dar la sorpresa. Con jugadores jóvenes y talentosos, su ataque puede ser impredecible y peligroso. Sin embargo, deben mejorar su defensa si quieren evitar más derrotas.
Tanzania: Equipo a Seguir
Tanzania ha mostrado una gran capacidad para sorprender a sus rivales. Aunque no han ganado todos sus partidos, han demostrado tener una buena mezcla de juventud y experiencia. Su capacidad para adaptarse a diferentes estilos de juego les convierte en un rival difícil de vencer.
Uganda: La Determinación es Clave
Uganda llega al torneo con muchas expectativas debido a su plantilla llena de talento joven. Aunque han tenido algunos altibajos en sus partidos anteriores, su determinación y espíritu combativo pueden ser decisivos en sus encuentros.
Etiopía: La Sorpresa del Torneo
Etiopía ha sido una de las grandes sorpresas del torneo. Con una mezcla de jugadores veteranos y jóvenes promesas, han demostrado tener un gran potencial ofensivo. Su última victoria les ha dado un impulso moral importante.
Burundi: La Esperanza No Se Acaba
Burundi ha tenido un inicio difícil en el torneo, pero no deben descartarse todavía. El equipo tiene jugadores capaces de cambiar el curso de un partido y su técnico está trabajando para mejorar su cohesión como equipo.
Predicciones Expertas para los Partidos del Día
Sudán vs. Kenia: Victoria Sudanesa con Margen Cómodo
Nuestros expertos creen que Sudán saldrá victorioso en este encuentro gracias a su solidez defensiva y eficacia ofensiva. Se espera un partido equilibrado al principio, pero Sudán debería abrir el marcador antes del descanso y ampliar su ventaja en la segunda mitad.
Tanzania vs. Uganda: Empate Probable
Este partido promete ser muy reñido y nuestros expertos anticipan un empate. Ambos equipos tienen argumentos para ganar y es probable que el marcador final sea ajustado. Un gol por equipo parece ser la apuesta más segura.
Etiopía vs. Burundi: Triunfo Etíope por la Minima Diferencia
Etiopía llega motivada tras su última victoria y se espera que gane este encuentro por la mínima diferencia. Burundi luchará hasta el final, pero Etiopía tiene más profundidad ofensiva y debería marcar al menos un gol.
Cómo Apostar con Seguridad en los Partidos de Hoy
Consejos Generales para Apuestas Deportivas
- Investiga Antes de Apostar: Conoce bien a los equipos y sus últimas actuaciones antes de realizar cualquier apuesta.
- No Apostes Más de lo Que Puedes Permitirte Perder: Las apuestas siempre implican riesgo; nunca apuestes dinero que no puedas permitirte perder.
- Diversifica Tus Apuestas: No pongas todos tus huevos en una sola canasta; diversifica tus apuestas para minimizar riesgos.
- Mantente Informado: Sigue las noticias sobre lesiones o cambios tácticos que puedan afectar el rendimiento de los equipos.
- Aprende de Tú Experiencias Anteriores: Analiza tus apuestas anteriores para entender qué estrategias funcionaron mejor para ti.
Predicciones Detalladas para Cada Partido
Sudán vs. Kenia
- Ganador Final: Sudán (Probabilidad: Alta)
- Marcador Exacto: Sudán gana por dos goles (Probabilidad: Media)
- Total Goles (Menos): Menos de 2 goles (Probabilidad: Alta)
- Hándicap Asiático: Sudán -1 (Probabilidad: Media)
Tanzania vs. Uganda
- Ganador Final: Empate (Probabilidad: Alta)
- Marcador Exacto: Empate sin goles (Probabilidad: Media)
- Total Goles (Exacto): Exactamente 1 gol (Probabilidad: Alta)
- Hándicap Asiático: Empate (Probabilidad: Alta)
Etiopía vs. Burundi
li">Ganador Final: Etiopía (Probabilidad: Alta)Marcador Exacto: Etiopía gana por un gol (Probabilidad: Media)Total Goles (Menos): Menos de 2 goles (Probabilidad: Alta)Hándicap Asiático: Etiopía -0.5 (Probabilidad: Media)Análisis Táctico Detallado
Sudán: Estrategia Defensiva Solida con Transiciones Rápidas al Ataque
Sudán ha construido su éxito en esta Copa CECAFA Kagame sobre una base defensiva sólida complementada con transiciones rápidas al ataque...
Kenia: Juego Basado en la Velocidad y el Contragolpe
Kenia se enfoca en utilizar la velocidad de sus extremos para desequilibrar a las defensas rivales...
Tanzania: Control del Medio Campo y Ataque Colectivo
Tanzania prioriza mantener la posesión del balón e intenta controlar el ritmo del partido desde el mediocampo...
Uganda: Juego Físico y Presión Alta Constante
Uganda emplea una táctica física con presión alta constante sobre los portadores del balón...
Etiopía: Ataque Versátil con Jugadas Combinadas Cortas
Etiopía destaca por su capacidad para realizar jugadas combinadas cortas que rompen líneas defensivas...
KoukiYoshimura/Recruit-Summer-Internship-2018<|file_sep|>/README.md
# Recruit Summer Internship Program in Japan
This is the repository for the coding challenge and data science challenge from the Recruit Summer Internship Program in Japan in summer of year of **2018**.
## Coding Challenge
I solved this challenge with Python and PyTorch.
For more details about this problem statement please check the link below.
https://github.com/KoukiYoshimura/Recruit-Summer-Internship-2018/blob/master/Coding%20Challenge/Problem%20Statement.pdf
## Data Science Challenge
I solved this challenge with Python and pandas.
For more details about this problem statement please check the link below.
https://github.com/KoukiYoshimura/Recruit-Summer-Internship-2018/blob/master/Data%20Science%20Challenge/Problem%20Statement.pdf
## Author
Kouki Yoshimura
[email protected]
https://github.com/KoukiYoshimura
https://www.linkedin.com/in/kouki-yoshimura-055a55138/
<|repo_name|>KoukiYoshimura/Recruit-Summer-Internship-2018<|file_sep|>/Coding Challenge/train.py
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import DataLoader
from data import TrainDataset
import argparse
def main():
# Parse arguments
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--batch_size', type=int,
default=128)
parser.add_argument('--num_epochs', type=int,
default=200)
parser.add_argument('--learning_rate', type=float,
default=0.001)
parser.add_argument('--weight_decay', type=float,
default=0)
args = parser.parse_args()
# Define model
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net,self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28*28+1,100)
self.fc2 = nn.Linear(100,50)
self.fc21 = nn.Linear(50,10)
self.fc22 = nn.Linear(50,10)
self.fc23 = nn.Linear(50,10)
self.fc24 = nn.Linear(50,10)
self.fc31 = nn.Linear(10+10+10+10+1,50)
self.fc32 = nn.Linear(50,50)
self.fc33 = nn.Linear(50,1)
def forward(self,x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x1 = F.relu(self.fc21(x))
x2 = F.relu(self.fc22(x))
x3 = F.relu(self.fc23(x))
x4 = F.relu(self.fc24(x))
x = torch.cat((x1,x2,x3,x4,x[784]),dim=1)
x = F.relu(self.fc31(x))
x = F.relu(self.fc32(x))
x = self.fc33(x)
return x
# Load data
dataset_train = TrainDataset(train=True)
dataset_test = TrainDataset(train=False)
dataloader_train = DataLoader(dataset_train,batch_size=args.batch_size,
shuffle=True,num_workers=0,pin_memory=False)
dataloader_test = DataLoader(dataset_test,batch_size=args.batch_size,
shuffle=False,num_workers=0,pin_memory=False)
model = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=args.learning_rate,
weight_decay=args.weight_decay)
loss_list_train=[]
loss_list_test=[]
for epoch in range(args.num_epochs):
loss_epoch_train=0
for batch_idx,(data,target) in enumerate(dataloader_train):
optimizer.zero_grad()
data,target=data.float(),target.float()
data,target=Variable(data),Variable(target)
output=model(data)
loss=criterion(output,target)
loss.backward()
optimizer.step()
loss_epoch_train+=loss.data.item()
# Test accuracy
model.eval()
correct=0
total=0
for batch_idx,(data,target) in enumerate(dataloader_test):
<|file_sep|># -*- coding:utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jun 28th
@author Kouki Yoshimura
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def train_test_split():
def preprocessing():
def main():
if __name__ == '__main__':
main()<|repo_name|>KoukiYoshimura/Recruit-Summer-Internship-2018<|file_sep|>/Coding Challenge/data.py
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jun 27th
@author Kouki Yoshimura
"""
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import numpy as np
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class TrainDataset(Dataset):
# Initialize your data set class
def __init__(self,image_path='./train_images/',label_path='./train_labels.csv',train=True):
super().__init__()
self.image_path=image_path
df=pd.read_csv(label_path)
if train:
df=df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
self.x=df['id'].apply(lambda id_:np.array(Image.open(image_path+id_+'.png'))).values.reshape(-1,28*28).astype(np.float32)/255.
df['y']=df['y'].astype(np.float32)/300.
self.y=df['y'].values
else:
# Number of your data set class
def __len__(self):
return len(self.y)
# Getter method for getting the nth sample of your data set class
def __getitem__(self,idx):
# transform=transforms.Compose([
# transforms.ToPILImage(),
# transforms.RandomRotation(degrees=(-15.,15)),
# 