¡Bienvenidos al emocionante mundo del Sao Paulo Open en Brasil!
El Sao Paulo Open es uno de los torneos más esperados en el circuito de tenis sudamericano. Con partidos que se actualizan diariamente, este evento no solo ofrece una oportunidad para disfrutar del deporte blanco en su máxima expresión, sino también para los aficionados que buscan hacer sus apuestas con predicciones expertas. Aquí te ofrecemos un recorrido detallado por todo lo que necesitas saber sobre este torneo.
  Historia del Sao Paulo Open
  El Sao Paulo Open ha sido un pilar en el calendario de tenis en Brasil desde su fundación. A lo largo de los años, ha ganado prestigio y ha atraído a jugadores de alto calibre de todo el mundo. Su ubicación en la vibrante ciudad de São Paulo le otorga un ambiente único, donde la pasión por el tenis se mezcla con la cultura local.
  La Competencia
  El torneo cuenta con una amplia gama de categorías, desde singles hasta dobles, y ofrece premios significativos que atraen a jugadores profesionales y amateurs por igual. La superficie de juego, generalmente dura, añade un nivel adicional de desafío y emoción a cada partido.
  Partidos en Vivo y Actualizaciones Diarias
  Una de las características más destacadas del Sao Paulo Open es su cobertura en vivo. Los fanáticos pueden seguir cada punto, cada juego y cada set a través de transmisiones en vivo disponibles en múltiples plataformas. Además, las actualizaciones diarias garantizan que siempre estés al tanto de los últimos resultados y cambios en el cuadro principal.
  Predicciones Expertas para Apuestas
  Para aquellos interesados en hacer apuestas, las predicciones expertas son una herramienta invaluable. Nuestros analistas proporcionan insights detallados sobre cada partido, considerando factores como el rendimiento reciente de los jugadores, su historial en la superficie y las condiciones climáticas. Estas predicciones no solo ayudan a tomar decisiones informadas, sino que también aumentan la emoción del evento.
  ¿Cómo Funcionan las Predicciones?
  
    - Análisis Estadístico: Utilizamos datos históricos y estadísticas avanzadas para evaluar el rendimiento de los jugadores.
 
    - Condiciones del Torneo: Consideramos factores externos como el clima y la hora del día que pueden influir en el juego.
 
    - Historial Reciente: Revisamos los partidos más recientes para identificar tendencias y patrones.
 
    - Estrategias de Juego: Analizamos las estrategias preferidas de los jugadores y cómo estas podrían adaptarse a sus oponentes.
 
  
  Consejos para Seguir el Torneo
  Aquí te ofrecemos algunos consejos prácticos para disfrutar al máximo del Sao Paulo Open:
  
    - Sigue las Transmisiones Oficiales: Asegúrate de estar suscrito a las plataformas oficiales para no perderte ningún detalle.
 
    - Sigue nuestras Predicciones: Utiliza nuestras predicciones expertas para mejorar tus apuestas y aumentar la emoción del evento.
 
    - Participa en Foros: Únete a comunidades en línea donde puedes discutir partidos, compartir predicciones y conocer otros aficionados.
 
    - Sigue las Redes Sociales: Sigue las cuentas oficiales del torneo para obtener actualizaciones instantáneas y contenido exclusivo.
 
  
  Jugadores Destacados
  Cada edición del Sao Paulo Open trae consigo estrellas emergentes y veteranos consolidados. Aquí te presentamos algunos de los jugadores más destacados que participarán este año:
  
    - Rafael Nadal: Aunque no siempre participa, su presencia es siempre una gran atracción.
 
    - Nova Iorque Novak: Conocido por su resistencia y habilidad en superficies duras.
 
    - Maria Sharapova: Una leyenda del tenis femenino que nunca deja de sorprender.
 
    - Ashleigh Barty: La número uno mundial que promete llevarse la victoria.
 
  
  Estrategias Ganadoras
  Aquí te ofrecemos algunas estrategias clave que podrían ayudarte a entender mejor el juego y mejorar tus apuestas:
  
    - Análisis Pre-Partido: Investiga sobre los jugadores antes de cada partido. Conoce sus fortalezas y debilidades.
 
    - Mantente Informado: Sigue las noticias deportivas para estar al tanto de cualquier cambio inesperado, como lesiones o cambios en el cuadro.
 
    - Gestión del Riesgo: Nunca apuestes más de lo que te puedes permitir perder. Las apuestas deben ser parte del entretenimiento, no una fuente de estrés financiero.
 
    - Diversifica tus Apuestas: No coloques todos tus recursos en una sola apuesta. Diversifica para minimizar riesgos.
 
  
  Futuro del Sao Paulo Open
  Cada año, el Sao Paulo Open busca innovar y mejorar su oferta para los aficionados. Desde mejoras en las instalaciones hasta nuevas tecnologías para la transmisión en vivo, el torneo está comprometido con ofrecer la mejor experiencia posible. Además, se están implementando iniciativas sostenibles para asegurar un futuro verde para el evento.
  Cómo Participar como Aficionado o Jugador
  Tanto si eres un aficionado como si aspiras a competir profesionalmente, hay varias formas de involucrarte con el Sao Paulo Open:
  
    - Paseo por el Estadio: Visita el estadio durante el torneo para disfrutar del ambiente único y vibrante.
 
    - Torneos Locales: Participa en torneos locales organizados por clubes afiliados al Sao Paulo Open.
 
    - Curso de Entrenamiento: Algunos entrenadores ofrecen cursos especiales durante el torneo para mejorar tus habilidades.
 
    - Voluntariado: Ayuda al evento como voluntario para obtener una experiencia única desde dentro del torneo.
 
  
<|repo_name|>jasonzhangfeng/pcn<|file_sep|>/utils.py
import numpy as np
import torch
def get_unique(rois):
    # rois: [N*4]
    
    rois = rois.reshape(-1)
    
    _, idx = np.unique(rois.cpu().numpy(), return_index=True)
    
    idx = torch.from_numpy(idx).to(rois.device)
    
    return idx
def calc_iou(gt_boxes, rois):
    
    N = gt_boxes.size(0)
    
    gt_boxes_x1 = gt_boxes[:,0].unsqueeze(1).expand(N,-1)
    
    gt_boxes_y1 = gt_boxes[:,1].unsqueeze(1).expand(N,-1)
    
    gt_boxes_x2 = gt_boxes[:,2].unsqueeze(1).expand(N,-1)
    
    gt_boxes_y2 = gt_boxes[:,3].unsqueeze(1).expand(N,-1)
    
#     print(gt_boxes_x1.shape)
#     print(gt_boxes_y1.shape)
#     print(gt_boxes_x2.shape)
#     print(gt_boxes_y2.shape)
    
    
#     rois_x1 = rois[:,0].unsqueeze(0).expand(N,-1)
#     
#     rois_y1 = rois[:,1].unsqueeze(0).expand(N,-1)
#     
#     rois_x2 = rois[:,2].unsqueeze(0).expand(N,-1)
#     
#     rois_y2 = rois[:,3].unsqueeze(0).expand(N,-1)
    
    
        
    
    
        
    
    
<|repo_name|>jasonzhangfeng/pcn<|file_sep|>/pcn.py
import os
import sys
import time
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
from model import PCN
def train():
    
    batch_size = args.batch_size
    
#     device_id = args.gpu_id
#     if device_id >= 0:
#         device = torch.device('cuda:{}'.format(device_id))
#         torch.cuda.set_device(device)
#         cudnn.benchmark = True
    
        
       
    
       
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        <|file_sep|># This file may be used to create an environment using:
# $ conda create --name  --file 
anaconda==0.0.1.3
appnope==0.1.0
attrs==19.3.0
backcall==0.1.0
bleach==3.1.4
boto==2.49.0
boto3==1.12.9
botocore==1.15.9
certifi==2019.11.28
chardet==3.0.4
cycler==0.10.0
Cython==0.29.15
decorator==4.4.1
defusedxml==0.6.0
docutils==0.15.2
entrypoints==0.3
idna==2.8
imageio==5.6.3
imageio-ffmpeg==0.4.3
ipykernel==5.1.4
ipython==7.13.0
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.5.1
jedi==0.16.0
Jinja2==2.11.1
jmespath==0.9.5
joblib==0+unknown
jsonschema==3+unknown
jupyter-client==6+unknown.py_4_9_9_110gconda_4_9_9_110gconda_4_9_9_110gconda_4_9_9_110gconda_4_9_9_110gconda_
jupyter-core==4+unknown.py_3_5__py35_pypi__5f27e60c797343d5a611b98f8f98953d8jupyter_core__py35_pypi__5f27e60c797343d5a611b98f8f98953d8jupyter_core__py35_pypi__5f27e60c797343d5a611b98f8f98953d8jupyter_core__py35_pypi__5f27e60c797343d5a611b98f8f98953d8jupyter_core__py35_pypi__5f27e60c797343d5a611b98f8f98953d8jupyter_core__py35_pypi__5f27e60c797343d5a611b98f8f98953d8jupyter_core__py35_pypi__5f27e60c797343d5a611b98f8f98953d8-4py3k-cpu_
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PyWavelets=1.+unknown.pypi_mlgit_d90be991483ae02e07fe72ef