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编辑:鑫众棋牌
2019-05-21 18:18:12 来源于:麦果棋牌
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北京时间5月20日,贝斯佩奇黑色球场在当地时间星期日遭遇到了时速30英里/小时的大风,这给球员们带来了巨大的挑战。得快没有球员在今年的美国PGA锦标赛上打出低于标准杆两位数的总成绩,即使是获得冠军的布鲁克斯-科普卡,也打出了伤痕累累的决赛轮比赛。q8

以下是2019年美国PGA锦标赛的一些关键数据:

平均得分:72.625杆(超过标准杆+2.6杆)

2002年在贝斯佩奇黑色球场举办的美国公开赛场均得分:74.901杆

2009年在贝斯佩奇黑色球场举办的美国公开赛场均得分:74.983杆

最后一轮平均得分:73.439杆

低于标准杆的球员数量:6名(2002年美国公开赛1名,美国公开赛5名)

最艰难的洞:四杆洞第15洞,平均得分4.360杆(39个小鸟,246个帕,171个柏忌,18个双柏忌)

第15洞2002年美国公开赛排名:1(4.600杆)

第15洞2009年美国公开赛排名:1(4.470杆)

最简单的洞:四杆洞4号洞,平均得分4.657杆(13只老鹰,196只小鸟,214个帕,45个柏忌,7个双柏忌)

2002年第4洞美国公开赛排名:16(5.011)

2009年第4洞美国公开赛排名:18(4.740)

三杆洞8号洞下水次数:4次

最难上的球道:6号洞,44%(209/475)

最容易上的球道:9号洞,80.21%(381/475)

最长的平均一号木开球距离:1号洞,305.4码,平均3.909杆

最短的平均一号木开球距离:2号洞,253.6码,平均4.042杆

一杆进洞:卢卡斯-毕雅格德,三杆洞17号洞,206码,6号铁

(Alse)



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Google新增了三个新的机器学习课程,分别是针对丛集、推荐系统以及测试和除错三个部分。丛集课程从头开始介绍丛集应用程式的定义,并协助企业在复杂资料中找出模式与相关群组,里面会介绍热门的丛集算法k-means,Google提到,虽然k-means是相对简单的算法,但是有趣与困难的地方,会在定义k-means的量测相似度方法上。才

第二个课程则是以Google推荐系统建置专家的经验,手把手教开发者如何建立机器学习模型,并推荐内容给使用者,其中会解释推荐系统常用的不同模型,包括矩阵分解以及深度神经网路,但Google提醒,学习者需要有一些线性代数的背景,才能比较容易理解课程内容。安顺

而第三个课程则是在教开发者机器学习模型的测试与除错技巧,这部分很重要,因此需要特别自成一个课程,是因为机器学习系统的测试和除错,与传统软体有很大的不同,这个课程会从除错模型,一路教导开发者到监控生产的工作管线。

这三个课程是Google去年所发布的MLCC(Machine Learning Crash Course)系列课程中的一部分,MLCC是Google用来教育内部员工的机器学习速成课程,课程教材包含了教学视频以及动手实作的作业。明朗

资料来源:iThome

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