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介绍 DeepShot：NBA比赛预测模型 大家好，开发者、体育爱好者和数据迷们！ 经过几周的努力，我很高兴地向大家介绍 DeepShot——一个基于历史数据、机器学习和清晰的 NiceGUI 驱动的网页界面的先进 NBA 比赛预测工具。 它的功能： DeepShot 使用团队级的滚动平均（包括指数加权移动平均）和 Elo 评级系统，准确预测 NBA 比赛结果。所有预测都通过一个时尚、响应迅速的用户界面实时可视化。 主要特点： - 基于数据的预测，利用过去的表现和滚动趋势 - 基于 EWMA 的加权统计引擎 - Elo 评级用于评估团队实力的背景 - 使用 NiceGUI 构建的跨平台界面 - 关键统计数据高亮显示，以便一目了然地可视化对阵优势 技术栈： - Python - Pandas、Scikit-learn、XGBoost - BeautifulSoup、Requests - 前端使用 NiceGUI - 本地托管，支持 Windows/macOS/Linux 在这里克隆 → github.com/saccofrancesco/deepshot 想看看预测建模和体育分析是如何结合在一起的吗？这就是为你准备的。 欢迎反馈、星标、分叉和 PR！ 告诉我你的想法，或者提出改进建议——我始终乐于接受建议！ #NBA #Python #机器学习 #体育分析 #开源 #NiceGUI #预测建模 #GitHub #XGBoost #EWMA #Elo评级 #篮球

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我很好奇大家关注哪些人，他们对人工智能，特别是在软件工程领域，提供了深思熟虑且平衡的观点。我特别感兴趣的是那些在公开场合学习、对炒作持批判态度的人，但同时他们可能仍在日常工作中积极使用这些工具并分享经验。 在整个加密货币/NFT的疯狂时期，Kelsey Hightower给我留下了深刻的印象。他的评论穿透了噪音，我对此非常尊重。 我目前在一个实验团队中，深入研究这些工具。作为一名独立贡献者，我对大多数工具的评估往往介于“这完全是垃圾”和“好吧，这确实有一些实际用途，但没有达到炒作的水平”之间。噪音实在太多，尤其是某些产品人员似乎坚信这项技术会完全取代工程师。 所以，如果你们发现了在这些噪音中提供实际价值的人或地方，我很想听听。

在阅读HN时，我经常会遇到一些个人博客或网站，它们看起来很棒且视觉上易于阅读，但我对“最佳”设计的看法却总是变化不定。<p>诚然，这是一种主观意见，网络上充斥着各种观点，但我想知道这里的用户们发现哪些字体和样式的组合最令人愉悦？