El fútbol femenino en los Juegos del Sudeste Asiático ha cobrado una importancia sin precedentes, especialmente en el Grupo A Internacional. Cada día, nuevos encuentros se desarrollan, trayendo consigo una serie de emociones y predicciones que son esenciales para los aficionados y apostadores por igual. En este espacio, nos dedicaremos a ofrecer análisis detallados, predicciones expertas y actualizaciones diarias sobre los partidos más apasionantes.
Desde la preparación de los equipos hasta las tácticas en el campo, pasando por las estadísticas que definen el juego, nuestro contenido está diseñado para proporcionar una experiencia inmersiva y completa. No importa si eres un apostador experimentado o un fanático recién llegado al mundo del fútbol femenino internacional, aquí encontrarás todo lo que necesitas saber.
El Grupo A Internacional de los Juegos del Sudeste Asiático es una plataforma donde las mejores selecciones femeninas de la región se enfrentan para demostrar su valía. Este grupo no solo es un escaparate de talento emergente, sino también un terreno fértil para analistas y apostadores que buscan entender las dinámicas del fútbol femenino en Asia.
Las predicciones expertas son fundamentales para cualquier apostador que busque maximizar sus ganancias. En este segmento, te ofreceremos análisis detallados basados en datos históricos, desempeño reciente y tácticas de juego.
Nuestro compromiso es mantenerte informado con actualizaciones diarias sobre cada partido del Grupo A Internacional. Aquí encontrarás resúmenes detallados, estadísticas clave y análisis post-partido.
Cada jugador tiene su historia, sus habilidades únicas y su potencial para cambiar el curso de un partido. Aquí te presentamos algunos nombres clave a seguir durante el torneo.
Las tácticas en el fútbol femenino están evolucionando rápidamente. En esta sección, exploraremos algunas de las estrategias innovadoras que están dando resultados en el campo.
Apostar no es solo cuestión de suerte; es una ciencia basada en análisis detallado y comprensión profunda del juego. Aquí te ofrecemos estrategias probadas para ayudarte a tomar decisiones más informadas.
La tecnología está revolucionando el mundo del deporte, incluyendo el fútbol femenino. Desde herramientas analíticas avanzadas hasta aplicaciones móviles que ofrecen información en tiempo real, aquí exploramos cómo estas innovaciones están transformando la experiencia del aficionado y del apostador.
Más allá de los números y las tácticas, el fútbol femenino también es una celebración cultural. En esta sección, exploramos cómo el deporte está influyendo en la sociedad asiática y qué significa para las mujeres involucradas tanto dentro como fuera del campo.
Mientras miramos hacia adelante, es emocionante considerar cómo se desarrollará el fútbol femenino en Asia. Con cada temporada nueva vienen nuevas oportunidades para crecer, innovar y sorprendernos a todos con su talento incansable.
<|repo_name|>JohannesFischer/Unsupervised_Learning_for_Graphs<|file_sep|>/src/datasets.py import numpy as np from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.datasets import TUDataset def get_planetoid_dataset(name="Cora", train_size=140): # load dataset and normalize features dataset = Planetoid(root='./data', name=name) data = dataset[0] data.x = data.x / data.x.norm(dim=-1).view(-1,1) # randomly select training nodes train_mask = np.zeros(data.num_nodes) train_mask[np.random.choice(data.num_nodes, size=train_size, replace=False)] = True data.train_mask = train_mask.astype(np.bool) # data.val_mask = np.zeros(data.num_nodes) # data.val_mask[np.random.choice(np.where(train_mask == False)[0], # size=int(0.05 * len(np.where(train_mask == False)[0])), # replace=False)] = True # data.test_mask = np.zeros(data.num_nodes) # data.test_mask[np.random.choice(np.where((train_mask == False) * (data.val_mask == False))[0], # size=int(0.1 * len(np.where((train_mask == False) * (data.val_mask == False))[0])), # replace=False)] = True # print("Dataset contains {} training nodes and {} validation nodes.".format(len(np.where(data.train_mask == True)[0]), # len(np.where(data.val_mask == True)[0]))) # return dataset[0], dataset[1] # return data def get_tudataset(dataset="ENZYMES", train_size=140): # load dataset and normalize features dataset = TUDataset(root='./data', name=dataset, use_node_attr=True, pre_transform=None) # print("Dataset contains {} training nodes and {} validation nodes.".format(len(np.where(data.train_mask == True)[0]), # len(np.where(data.val_mask == True)[0]))) # return dataset[0], dataset[1] # return data <|file_sep|># Unsupervised Learning for Graphs This repository contains code to reproduce the results of the paper [Unsupervised Learning for Graphs](https://ieeexplore.ieee.org/document/8979477). It is based on [PyTorch Geometric](https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric). ## Setup Clone the repository and install the required packages using `pip`: git clone https://github.com/JohannesFischer/Unsupervised_Learning_for_Graphs.git cd Unsupervised_Learning_for_Graphs pip install -r requirements.txt ## Download Datasets The datasets can be downloaded using the provided shell scripts in the `scripts` folder. cd scripts ./download_planetoid.sh ./download_tudataset.sh ## Train Autoencoder Models The provided shell scripts in the `scripts` folder can be used to train autoencoder models on the provided datasets. cd scripts ./train_autoencoder.sh ## Evaluate Autoencoder Models The provided shell scripts in the `scripts` folder can be used to evaluate autoencoder models on the provided datasets. cd scripts ./evaluate_autoencoder.sh <|repo_name|>JohannesFischer/Unsupervised_Learning_for_Graphs<|file_sep Keras==2.3.1 joblib==0.13.2 matplotlib==3.3.4 networkx==2.5 numpy==1.19.5 numpydoc==1.1.0 packaging==20.9 Pillow==8.1.0 protobuf==3.15.6 pydotplus==2.0.2 Pygments==2.8.1 pytorch-lightning==1.3.5.post0 pytz==2021.1 PyWavelets==1.1.1 PyYAML==5.4.1 scikit-image==0.18.1 scikit-learn==0.24.1 scipy==1.6.1 six==1.15.0 sklearn==0.0 tensorboard==2.4.1 tensorboard-plugin-wit==1.8.0.post3 torch-geometric==1.6+cu101 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html torchnet==0.0.4+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html torchsummary==1.5.* torchtext==0.+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html torchvision==0.+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html typing-extensions==3.*<|repo_name|>JohannesFischer/Unsupervised_Learning_for_Graphs<|file_sep Degraded graph with missing edges and nodes.<|repo_name|>JohannesFisher/Unsupervised_Learning_for_Graphs<|file_sep�ll loss value on test set over epochs. <|file_sep doomed to fail.<|repo_name|>JohannesFisher/Unsupervised_Learning_for_Graphs<|file_sepicktory. git clone https://github.com/JohannesFischer/Unsupervised_Learning_for_Graphs.git cd Unsupervised_Learning_for_Graphs pip install -r requirements.txt ## Download Datasets The datasets can be downloaded using the provided shell scripts in the `scripts` folder. cd scripts ./download_planetoid.sh ./download_tudataset.sh ## Train Autoencoder Models The provided shell scripts in the `scripts` folder can be used to train autoencoder models on the provided datasets. cd scripts ./train_autoencoder.sh ## Evaluate Autoencoder Models The provided shell scripts in the `scripts` folder can be used to evaluate autoencoder models on the provided datasets. cd scripts ./evaluate_autoencoder.sh <|file_sep referred to as "synthetic" or "degraded" datasets. For these two datasets we randomly remove edges and/or nodes from the original graph. This way we can investigate how well our unsupervised learning approach is able to recover information about the original graph. For each dataset we create three degraded versions with varying levels of degradation: begin{itemize} item The first version has only $10%$ of its original edges and $10%$ of its original nodes removed. item The second version has $20%$ of its original edges and $20%$ of its original nodes removed. item The third version has $30%$ of its original edges and $30%$ of its original nodes removed. end{itemize} In addition to these three degraded versions we also keep one version that is identical to the original graph. This way we can evaluate how well our unsupervised learning approach is able to recover information about the original graph compared to just predicting no recovery at all. ### Cora To create degraded versions of Cora we first remove $10%$, $20%$ or $30%$ of its edges randomly. We then remove $10%$, $20%$ or $30%$ of its nodes randomly. If one or more neighbors are removed for a node this will also lead to additional edges being removed as these edges are no longer connected to any node. Finally we normalize the features again using equation ref{eq:norm} as described in Section ref{sec:dataset_preprocessing}. ### ENZYMES To create degraded versions of ENZYMES we first remove $10%$, $20%$ or $30%$ of its edges randomly. We then remove $10%$, $20%$ or $30%$ of its nodes randomly. If one or more neighbors are removed for a node this will also lead to additional edges being removed as these edges are no longer connected to any node. Finally we normalize the features again using equation ref{eq:norm} as described in Section ref{sec:dataset_preprocessing}. ### PROTEINS To create degraded versions