足球游戏 足球比赛，已停产 *更新：vi3itor已分叉此项目： : ； “此存储库的目标是根据Google Brain的更改（请参阅google_brain分支）和其他分支来更新现有代码，并使其在尽可能多的平台上编译和运行。始终欢迎PR。” 简而言之，这款游戏具有很好的潜在游戏玩法，但是在代码方面存在架构问题。 我建议您不要继续开发，而应该将源代码用作您自己的游戏的灵感。 里面有一些非常有用的代码摘录，可以帮助您开发体育游戏！ 另一件事，这款游戏使用了我自己的多线程游戏引擎（Blunted2），无论听起来多么酷，使用经过严格测试和未记录的引擎都会减慢开发速度。 此外，足球比赛并不需要那么多线程，它只会使事情变得不必要。 我对此不提供任何支持，请尽情享受，但请让我一个人;） 包含图片，模型等的项目目录.tar.gz位于 该游戏使用我的游戏引擎Blunted2，您可以在这里找到

足球联赛采用主客场双循环赛制，胜一场得3分，平局各得1分，负一场得0分。输入比赛信息后，在屏幕上显示积分排名结果。 排名以积分多者在前，当两队（或多队）积分相同时，则净胜球（即进球数与失球数之差）多者在前，若净胜球相同，则进球数多者在前。 积分表结构要求如下：队名（不超过15个字符），已比赛的场数，赢的场数，平的场数，负的场数，进球数，失球数，积分。积分表放在正文文件中。最近一轮的结果从键盘输入，其形式为：主队名（可用代码），客队名（可用代码），主队得分（即进球数），客队得分（即进球数）。

使用机器学习预测足球比赛结果：在Jupyter Notebook中使用机器学习算法进行足球比赛预测

针对机器人足球传统射门策略存在射门成功率不高的情形,对FIRA机器人足球五对五仿真平台(SimuroSot5vs5)中实体的运动规律进行了分析,提出了预测法射门策略.首先建立了机器人的变速运动模型和球在碰撞之后的运动模型,然后根据这些运动模型,实时地对机器人和球的速度及位置进行分析预测,寻找对方守门员的死角,确定最佳的射门区域.通过仿真实验,预测法射门策略与多人协作射门策略、死角法射门策略、基于艾米特插值(Her mite)曲线射门策略相比,明显提高射门的成功率和比赛进球数.

这个是机器人足球比赛仿真资料，详细介绍了这个活动中的基本技术和实现过程。

为提高足球机器人的射门成功率，在分析了几种射门算法存在不足之处的基础上，引入动态基准圆 的概念，提出了一种运动轨迹采用近似阿基米德螺线的射门算法．仿真结果表明，该算法在球静态和动态两 种情况下均能缩短射门机器人的运动路径，增大击球的冲量，提高射门成功率．

我编码的自回归过程来预测足球比赛的结果。

基于mfc单文档的足球比赛统计程序，能够添加比赛，统计主客场得分数据和描绘球队曲线图。

这是一个UML建模的实例应用， 它对整个系统进行了描述，包含系统建模的所有阶段和各个阶段的建模示例

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