La Liga Suiza de Baloncesto, conocida cariñosamente como SB League, es el epicentro del baloncesto en Suiza. Cada partido es una explosión de talento y estrategia, donde los fanáticos se reúnen para apoyar a sus equipos favoritos. Mañana promete ser un día emocionante con varios encuentros que capturarán la atención de todos los seguidores del baloncesto. En este artículo, te llevaremos a través de los partidos programados para mañana, ofreciendo predicciones expertas y consejos de apuestas para que no te pierdas ningún detalle.
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La jornada de mañana está llena de enfrentamientos emocionantes. Aquí te presentamos los partidos más esperados:
Antes de sumergirnos en las predicciones, es importante analizar el desempeño reciente de los equipos participantes. A continuación, te ofrecemos un resumen técnico:
Fribourg Olympic ha estado en excelente forma esta temporada. Su defensa sólida y el liderazgo del base Jean-Marc Sato les han permitido mantenerse en la cima de la clasificación. Sin embargo, enfrentarán un desafío importante contra Geneve, que ha mejorado notablemente en los últimos partidos.
Geneve ha mostrado una gran mejora en su juego ofensivo, gracias a la incorporación del alero estadounidense Mike James. Su capacidad para anotar desde diferentes posiciones los hace un equipo difícil de vencer.
BC Boncourt ha sido consistente en su rendimiento, destacando por su juego colectivo y la habilidad del base suizo Mathias Flückiger. Su defensa ha sido clave para mantenerse entre los primeros lugares.
Lausanne ha tenido altibajos esta temporada, pero su capacidad para remontar en los últimos minutos les ha dado una ventaja psicológica sobre sus rivales. El entrenador Daniel Goetzmann ha implementado tácticas innovadoras que han sorprendido a muchos.
Starwings Basel ha sido uno de los equipos más sorprendentes esta temporada. Con una mezcla de jugadores locales e internacionales, han logrado crear un equipo equilibrado y competitivo.
Lugano Tigers ha mostrado una gran mejora en su juego defensivo, lo que les ha permitido ganar partidos cruciales. El pívot italiano Matteo Formenti ha sido una pieza clave en su éxito.
A continuación, te ofrecemos nuestras predicciones expertas para los partidos programados para mañana:
Nuestro pronóstico es que Fribourg Olympic mantendrá su liderato gracias a su defensa sólida. Sin embargo, Geneve no será fácil de vencer y el partido podría definirse en los últimos minutos. Nuestra recomendación de apuesta es un marcador ajustado con una victoria para Fribourg Olympic por menos de 10 puntos.
BC Boncourt tiene una ligera ventaja debido a su consistencia durante la temporada. Sin embargo, Lausanne podría sorprender con una remontada tardía. Recomendamos apostar por BC Boncourt ganando por más de 5 puntos.
Este partido promete ser muy competitivo. Starwings Basel tiene un ataque más potente, mientras que Lugano Tigers cuenta con una defensa sólida. Nuestra predicción es que Starwings Basel ganará por un margen estrecho. Apostamos por un total combinado de ambos equipos mayor a 160 puntos.
Aquí te ofrecemos algunos consejos útiles para tus apuestas del día:
Cada equipo tiene sus propias estrategias defensivas y ofensivas que pueden influir en el resultado del partido:
A continuación, te ofrecemos un análisis estadístico reciente de algunos jugadores clave que podrían influir en el resultado de los partidos:
| Jugador | Equipo | Puntos por Partido | Rebotes por Partido | Asistencias por Partido |
|---|---|---|---|---|
| Jean-Marc Sato | Fribourg Olympic | 18.5 | 5.2 | 7.1 |
| Mike James | Geneve | 22.3 | 3.8 | 5.9
<|repo_name|>Fukamachi/RSV-Analysis<|file_sep|>/analysis/analyze_mixture.py
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from rsv import plot_distributions
def analyze_mixture(filename):
with open(filename) as f:
lines = f.readlines()
lines = [line.strip() for line in lines]
lines = [line.split() for line in lines]
lines = [(int(line[0]), int(line[1]), float(line[2])) for line in lines]
data = []
for i in range(100):
data.append([])
for line in lines:
data[line[0]].append(line[2])
for i in range(100):
data[i] = np.array(data[i])
return data
def main():
if len(sys.argv) != 2:
print('Usage: python analyze_mixture.py FILENAME')
sys.exit(1)
filename = sys.argv[1]
data = analyze_mixture(filename)
plot_distributions(data)
plt.savefig('mixture.png')
if __name__ == '__main__':
main()
<|repo_name|>Fukamachi/RSV-Analysis<|file_sep|>/analysis/plot_distributions.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_distributions(data):
plt.figure(figsize=(6,6))
for i in range(100):
plt.subplot(10,10,i+1)
plt.hist(data[i], bins=20)
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('distributions.png')
<|repo_name|>Fukamachi/RSV-Analysis<|file_sep|>/README.md
# RSV-Analysis
This repository contains my code for the project "Modeling the evolution of the Respiratory Syncytial Virus (RSV)".
## Abstract
The respiratory syncytial virus (RSV) is one of the most common causes of lower respiratory tract infections (LRTI) in children and is associated with high morbidity and mortality worldwide.
Although RSV is endemic worldwide and shows seasonal epidemics every year, the molecular mechanisms underlying its seasonal variation are still unclear.
In this project I investigated the evolution of RSV using the phylodynamic approach.
## Contents
- **data**: The data used for this project.
- **analysis**: My analysis code.
- **figures**: Figures generated from my analysis.
- **paper**: My paper.
## License
This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.
<|repo_name|>Fukamachi/RSV-Analysis<|file_sep|>/analysis/main.py
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from rsv import sample_tree
def main():
n_samples = int(sys.argv[1])
n_steps = int(sys.argv[2])
if len(sys.argv) == 5:
folder = sys.argv[3]
save_filename = sys.argv[4]
else:
folder = None
save_filename = None
trees = sample_tree(n_samples=n_samples,
n_steps=n_steps,
folder=folder,
save_filename=save_filename)
for i in range(len(trees)):
print(trees[i].get_newick(with_distances=True))
if __name__ == '__main__':
main()
<|repo_name|>Fukamachi/RSV-Analysis<|file_sep|>/analysis/rsv.py
import numpy as np
from scipy.stats import gamma
from Bio.Phylo import BaseTree
def get_gamma_distribution(a=1., b=1.):
distribution = gamma(a=a,b=b)
return distribution
def get_waiting_time(distribution):
x_min = distribution.ppf(0.)
x_max = distribution.ppf(1.)
xs = np.linspace(x_min,x_max,num=10000)
pdf_xs = distribution.pdf(xs)
return xs[np.argmax(pdf_xs)]
def sample_waiting_time(distribution):
xs = distribution.rvs(size=10000)
return xs[np.argmax(np.bincount(np.floor(xs*100)))]
def get_lineage_lengths(tree):
lineage_lengths = []
for clade in tree.find_clades():
if clade.is_terminal():
lineage_lengths.append(clade.branch_length)
return np.array(lineage_lengths)
def sample_tree(n_samples=100,
n_steps=100,
folder=None,
save_filename=None):
if folder is not None:
import os
import glob
filenames = glob.glob(folder+'/*')
filenames.sort()
distribution_a = get_gamma_distribution(a=0.6,b=0.)
distribution_b = get_gamma_distribution(a=0.,b=0.)
distribution_c = get_gamma_distribution(a=1.,b=1.)
waits_a_0_99_quantile = distribution_a.ppf(0.)
waits_a_99_99_quantile = distribution_a.ppf(0.99)
waits_b_0_99_quantile = distribution_b.ppf(0.)
waits_b_99_99_quantile = distribution_b.ppf(0.99)
waits_c_0_99_quantile = distribution_c.ppf(0.)
waits_c_99_99_quantile = distribution_c.ppf(0.99)
waits_a_mean = get_waiting_time(distribution=distribution_a)
waits_b_mean = get_waiting_time(distribution=distribution_b)
waits_c_mean = get_waiting_time(distribution=distribution_c)
trees = []
for _ in range(n_samples):
tree = BaseTree.Tree()
tree.root = BaseTree.Clade()
current_clades = [tree.root]
for _ in range(n_steps):
clade_to_split = current_clades[np.random.randint(low=0,
high=len(current_clades))]
survival_probabilities = [np.random.uniform(low=wats_a_0_99_quantile,
high=wats_a_99_99_quantile) if clade_to_split.branch_length==None else clade_to_split.branch_length for clade_to_split in current_clades]
survival_probabilities /= sum(survival_probabilities)
if np.random.uniform() >= survival_probabilities[current_clades.index(clade_to_split)]:
continue
new_branch_length = sample_waiting_time(distribution=distribution_c)
clade_to_split.branch_length += new_branch_length
new_clade = BaseTree.Clade()
new_clade.branch_length = new_branch_length
clade_to_split.clades.append(new_clade)
current_clades.append(new_clade)
lineage_lengths = get_lineage_lengths(tree=tree)
for clade in tree.find_clades():
if clade.is_terminal():
if clade.branch_length==None:
clade.branch_length += sample_waiting_time(distribution=distribution_a)
else:
clade.branch_length += sample_waiting_time(distribution=distribution_b)
trees.append(tree)
if save_filename is not None:
with open(save_filename,'w') as f:
for tree in trees:
f.write(tree.get_newick(with_distances=True)+'n')
return trees
<|repo_name|>jafarsg/react-native-maps<|file_sep|>/ios/RCTMGLMapView.h
#import "RCTBridge.h"
#import "RCTEventDispatcher.h"
#import "RCTMGLMapViewManager.h"
@interface RCTMGLMapView : UIView {
}
@property (nonatomic,strong) NSString *mapID;
@property (nonatomic,strong) NSString *url;
@property (nonatomic,assign) float zoomLevel;
@property (nonatomic,assign) float latitude;
@property (nonatomic,assign) float longitude;
@property (nonatomic,assign) BOOL pitchEnabled;
@property (nonatomic,assign) BOOL rotateEnabled;
@property (nonatomic,assign) BOOL scrollEnabled;
@property (nonatomic,assign) BOOL zoomEnabled;
@property (nonatomic,assign) BOOL userLocationEnabled;
@property (nonatomic,strong) NSString *styleURL;
@end
<|repo_name|>jafarsg/react-native-maps<|file_sep|>/ios/RCTMGLMapViewManager.m
//
// RCTMGLMapViewManager.m
//
// Created by Tomasz Burzyński on 12/03/2018.
// Copyright © All rights reserved.
//
#import "RCTMGLMapViewManager.h"
#import "RCTMGLMapView.h"
#import "RCTConvert+MGLMapView.h"
@implementation RCTMGLMapViewManager
RCT_EXPORT_MODULE()
@synthesize bridge = _bridge;
- (UIView *)view {
RCTMGLMapView *mapView =
[[RCTMGLMapView alloc] initWithBridge:self.bridge];
// TODO: Figure out how to use this in iOS when running from Xcode project!
#if DEBUG && __has_include( |
