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第四章 根据比赛任务设计算法 根据比赛任务，可分析得出完成任务的基本步骤，本演示程序中设计的搬运 任务是把五个不同颜色的色块随机放在场地图中的 A、B、C、E 和 G 处。算法 的整体设计思想是先把 A、B、C 三个点处的物块搬到起点到中心的直线上排列 好，然后将第四个直接送到对应的放置地点，再用相同的方法将起点直线上的三 个物块放到对应的地点，最后再把处于灰色地带的第五个物块搬到对应地点。 本搬运算法的具体实现的步骤如下： （1）机器人从起点循线到中心交叉路口处，为方便描述记为 O 点； （2）在 O 点左转 90 度后继续循线，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时， 即判断到达 A 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （3）循线到 O 点右转 90 度，开启定时器，定时循线到接近起点处，后退 几步放下第一个物块，再原地掉头； （4）循线到 O 点左转 45 度，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时，即判 断到达 B 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （5）循线到 O 点右转 45 度，开启定时器，与上一个物块作一定的时间间 隔，定时循线，后退几步放下第二个物块，再原地掉头； （6）直接循线到达 C 点，到达 O 点后，开启定时器继续前进，与上一个物 块作一定的时间间隔，定时循线，后退几步放下第三个物块，再原地掉头； （7）再次循线到达 O 点，原地右转 90 度，循线来到 E 点，当 4 个 QTI 传 感器全部检测到白色时，开启颜色传感器识别物块颜色。 若物块是蓝色，则直行直接循线到物块放置处，放下物块后退几步再原地掉 头，继续循线到中心点 O 处，左转 90 度； 若物块是黄色，则原地掉头，循线到 O 点后继续直行，一直到达物块放置处， 放下物块后退几步再原地掉头，继续循线到中心点 O 处，右转 90 度； 若物块是白色，则原地掉头，循线到 O 点后右转 45 度，到达物块放置处，

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NBA比赛预测 预测任何给定的NBA比赛的结果 概述 随着篮球运动的日益普及，数据已经成为分析球员和球队表现的最前沿。 NBA老板会尽一切努力来获得优于对手的优势，球员们会寻求经理和教练的帮助，以帮助他们通过对相关数据的洞察力来提高自己的实力。 投注者还希望通过统计信息更好地告知自己游戏的潜在结果。 根据过去18年来自basektball-reference.com的NBA统计数据，我们创建了一个模型来预测主队是否会根据之前的统计数据赢得特定比赛。 我们在每个模型中都严格使用团队数据。 业务问题 达拉斯小牛队的老板马克·库班（Mark Cuban）一直在考虑招聘和外部分析顾问，因为他的团队长期处于亏损状态。 Cuban不知道出了什么问题，他希望具有强大分析背景的人可以帮助他了解团队问题。 有几位外部顾问向他推销，我们就是其中之一！ 我们决定创建一个模型，以帮助预测为什么任何给定的NBA球

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