Southern South stats & predictions

Tendências Recentes no Futebol Sulista Inglês

O futebol no sul da Inglaterra está vivendo uma fase emocionante com várias tendências emergentes:

• Influência Global: Clubes estão contratando jogadores internacionais cada vez mais jovens e talentosos provenientes de ligas menores ao redor do mundo.
• Tecnologia no Campo: Uso crescente de análises avançadas e tecnologia como VAR (Árbitro Assistente de Vídeo) está moldando como os jogos são jogados e arbitráveis.
• Fidelização dos Torcedores: Iniciativas digitais estão sendo adotadas pelos clubes para aumentar a interação com os fãs locais e globais através das redes sociais e plataformas online.
• Sustentabilidade: Clubes estão adotando práticas sustentáveis nos estádios e comunidades locais como parte do movimento global pela responsabilidade ambiental.

Perspectivas Futuras: O Que Esperar?

No futuro próximo, podemos esperar ver mudanças significativas no cenário futebolístico sulista inglês:

• Inovação Tecnológica: Mais investimentos em tecnologia durante os jogos vão trazer precisão melhorada nas decisões arbitrais e experiências mais envolventes para os torcedores presenciais e virtuais.
• Crescimento dos Talentos Locais: Programas juvenis estão sendo fortalecidos para nutrir talentos locais desde tenra idade com visão voltada ao futuro sucesso internacional dos jogadores formados regionalmente.
• Estratégias Financeiras Robustas: Com a crescente competição entre ligas internacionais por talento globalizado financeiramente viável dentro das regras da UEFA Financial Fair Play (FFP), clubes devem adotar estratégias financeiras sólidas focadas em sustentabilidade econômica sem comprometer o sucesso esportivo. <|repo_name|>taylorjoshua/HotSpotter<|file_sep|>/hotspotter/util/util_chips.py import cv2 import numpy as np from hotspots import chip_match from hotspots import util from hotspots import viz def get_chip_ims(X_chip_rowids=None, X=None, Y_chip_rowids=None, Y=None, show_matches=True, match_scores=None, match_metadata=None, fnum=1): """ Args: X_chip_rowids (None or list of int): list of rowids to show from X X (None or ndarray): optional data array to use for X instead of X_chip_rowids Y_chip_rowids (None or list of int): list of rowids to show from Y Y (None or ndarray): optional data array to use for Y instead of Y_chip_rowids show_matches (bool): if True and match_scores is not None and not all scores are nan's then visualize the matches between X and Y. Defaults to True. match_scores (None or ndarray): if not None then it is assumed that we have matching scores between the elements in X and Y. match_metadata (None or ndarray): metadata associated with the matches between the elements in X and Y. fnum (int): figure number to use for vizualization Returns: None CommandLine: python -m hotspots.util.util_chips --exec-get_chip_ims --show Example: >>> # DISABLE_DOCTEST >>> from hotspots.util.util_chips import * # NOQA >>> import vtool as vt >>> import plottool as pt >>> # build test data >>> rng = np.random.RandomState(0) >>> nX = 10 >>> nY = nX + 5 >>> _X = vt.demodata_blobs(nX // 2) >>> _Y = vt.demodata_blobs(nY // 2) >>> X = np.vstack([_X] * nX) >>> Y = np.vstack([_Y] * nY) >>> rows = rng.choice(len(X), size=5) >>> cols = rng.choice(len(Y), size=7) >>> Xchip_rowids = rows.tolist() >>> Ychip_rowids = cols.tolist() >>> match_scores = rng.rand(len(rows), len(cols)) >>> match_metadata = rng.randint(0, len(X), size=(len(rows), len(cols))) >>> # execute function >>> get_chip_ims(Xchip_rowids=Xchip_rowids, ... Ychip_rowids=Ychip_rowids, ... X=X, ... Y=Y, ... match_scores=match_scores, ... match_metadata=match_metadata) """ # get chip image arrays if needed if X is None: assert X_chip_rowids is not None else: assert X_chip_rowids is None if Y is None: assert Y_chip_rowids is not None else: assert Y_chip_rowids is None if X_chip_rowids is not None: if X is None: X = util.get_item_arrs(X_chip_rowids) if Y_chip_rowids is not None: if Y is None: Y = util.get_item_arrs(Y_chip_rowids) if show_matches and match_scores is not None: # Find non-nan matches. keep_mask = ~np.isnan(match_scores).all(axis=1) x_keep_rows = np.where(keep_mask)[0] y_keep_cols = np.argwhere(~np.isnan(match_scores)).T[1] y_keep_cols = y_keep_cols[np.argsort(x_keep_rows)] # Show the chips from each side. pt.figure(fnum=fnum) pt.subplot(1, len(X) + len(Y) + int(show_matches), label='X') pt.imshow(util.stack_images(X)) pt.subplot(1, len(X) + len(Y) + int(show_matches), label='Y') pt.imshow(util.stack_images(Y)) # Show the matches between the two sets. if show_matches and match_scores is not None: x_to_show = x_keep_rows[:10] y_to_show = y_keep_cols[:10] pt.subplot(1, len(X) + len(Y) + int(show_matches), label='matches') viz.show_matches( X=X[x_to_show], Y=Y[y_to_show], score_matrix=match_scores[x_to_show][:, y_to_show], metadata=match_metadata[x_to_show][:, y_to_show], fnum=fnum) def get_distinctive_chips(X): """ CommandLine: python -m hotspots.util.util_chips --exec-get_distinctive_chips Example: >>> # DISABLE_DOCTEST >>> from hotspots.util.util_chips import * # NOQA >>> import vtool as vt >>> import plottool as pt >>> # build test data >>> rng = np.random.RandomState(0) >>> _X1a = vt.demodata_blobs(10) >>> _X1b = vt.demodata_blobs(10) >>> _X2a = vt.demodata_blobs(10) >>> _X2b = vt.demodata_blobs(10) >>> _X1a[:, :10] *= [0] * 10 + [1] * (_X1a.shape[1] -10) >>> _X1b[:, :10] *= [0] * 10 + [1] * (_X1b.shape[1] -10) >>> _X2a[:, :10] *= [1] * (_X2a.shape[1] -10) + [0] * 10 >>> _X2b[:, :10] *= [1] * (_X2b.shape[1] -10) + [0] * 10 >>> X1a = np.vstack([_X1a] * .25).astype(np.float32) / .25 ** .5 >>> X1b = np.vstack([_X1b] * .25).astype(np.float32) / .25 ** .5 >>> X2a = np.vstack([_X2a] * .25).astype(np.float32) / .25 ** .5 >>> X2b = np.vstack([_X2b] * .25).astype(np.float32) / .25 ** .5 >>> Xa