足球比赛 带有积分的足球比赛系统，每次比赛都会产生随机结果并确定获胜者 动机 该项目是针对选择性就业过程所带来的挑战而提出的。 挑战 开发一个运行点足球比赛系统，每个俱乐部分两个班次面对对方。 该系统应具有以下功能： 阅读一个TextArea，其中包含团队及其各自区域的列表，并用“;”分隔。 在屏幕上显示所有球队的比赛组合，指示比赛的城市，往返等； 在屏幕上显示归还游戏的组合，颠倒第一轮的每个游戏的顺序； 为在回合中生成的每个游戏生成随机结果，然后返回； 确定冠军，考虑：胜利= 3分； 抽奖= 1分; 当同一城市中的同一场比赛有两场比赛时，标志与文本“ Double Round”匹配；

学校体育社团协会自我介绍（篮球协会、轮滑社、乒乓球协会、棋牌协会、跆拳道协会、瑜伽、足球等）.docx

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文件是.html，纯css+html实现一颗跳动的足球，主要是基于css3动画效果（@keyframes和animation）

运动图像数据集，数据集包含不同类别的图像，如板球、摔跤、网球、羽毛球、足球、游泳和空手道，您可以构建图像分类模型来预测给定图像的类别，8227张图片 运动图像数据集，数据集包含不同类别的图像，如板球、摔跤、网球、羽毛球、足球、游泳和空手道，您可以构建图像分类模型来预测给定图像的类别，8227张图片

足球场内足球自动检测数据集，用于检测在比赛中是否有多个足球在球场内，本数据集包括用于球检测的注释图像数据；来源德甲比赛；2957张YOLOv5格式的图像 足球场内足球自动检测数据集，用于检测在比赛中是否有多个足球在球场内，本数据集包括用于球检测的注释图像数据；来源德甲比赛；2957张YOLOv5格式的图像

高级项目 我研究了使用不同的机器学习算法和python来预测英超联赛足球比赛的结果。 这是我高三毕业时作为Goucher大学计算机科学专业的Capstone项目。 我使用whoscored.com的数据，创建了用于预测游戏效果的大多数指标。 我表现最好的算法是Logistic回归模型和Random Forest Regressor（它们的精确度为68％）。 考虑到我只有357个数据点（仅包括108个验证测试集数据点），这给人留下了深刻的印象！ 文件： MyCapstone.ipynb： 该文件是一个jupyter笔记本，其中包含我在数据处理，数据分析和机器学习建模中使用的所有代码。 Table4.csv 这是一个csv文件，其中包含基于whoscored.com数据的数据，我已对其进行处理并将其用于执行预测。

StatsBomb_Experiment 使用StatsBomb的开放数据进行足球数据分析 梅西（Mess）贡献百分比XG球队的经历：评估梅西（Mess）多年来为巴萨（Barca）XG贡献了多少，以及他是否遭受了队友的休假，例如哈维（Xavi）或伊涅斯塔（Iniesta）。

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