北京时间6月29日上午,
2005年NBA选秀大会在美国纽约麦迪逊花园广场举行。NBA30支球队按顺位进行两轮选秀,拥有头号选秀权的雄鹿队
挑选澳大利亚中锋博格特为今年的新秀状元;老鹰队得到榜眼秀马文-威廉姆斯;开拓者在今天选秀之前将第三选秀权交换给爵士队,爵士队选中了德隆-威廉姆斯为探花秀。备受中国球迷关注的火箭队则在首轮第24位选择了
组织后卫卢瑟-赫德(Luther Head,head在英语里是“头”的意思)。以下为几年NBA选秀大会完全结果:
第一轮 | 顺位 | 球队 | 新秀 | 来自 | 位置 | 身高 | 体重 | 状元 | 雄鹿 | 安德鲁-博格特 | 尤他大学(澳大利亚人) | 中锋 | 2.13 | 111 | 榜眼 | 老鹰 | 马文-威廉姆斯 | 北卡罗莱纳大学 | 小前锋 | 2.06 | 104 | 探花 | 爵士(原属于开拓者) | 德隆-威廉姆斯 | 依利诺斯大学 | 组织后卫 | 1.9 | 95 | 4 | 黄蜂 | 克里斯-保罗 | 威克森林大学 | 组织后卫 | 1.85 | 88.5 | 5 | 山猫 | 雷蒙德-菲尔顿 | 北卡罗莱纳大学 | 组织后卫 | 1.85 | 81.7 | 6 | 开拓者(原属于爵士) | 马特尔-韦伯斯特 | 高中 | 得分后卫 | 2.01 | 106.7 | 7 | 猛龙 | 查理-维兰纽瓦 | 康涅狄格大学 | 大前锋 | 2.11 | 109 | 8 | 尼克斯 | 钱宁-弗莱 | 亚历桑纳大学 | 中锋 | 2.11 | 113.5 | 9 | 勇士 | 伊科-迪奥古 | 亚历桑纳州立大学 | 大前锋 | 2.06 | 113.5 | 10 | 湖人 | 安德鲁-拜纳姆 | 圣约瑟夫高中 | 中锋 | 2.13 | 136.2 | 11 | 魔术 | 弗兰-巴斯克斯 | 西班牙 | 大前锋 | 2.10 | 104.4 | 12 | 快船 | 雅罗斯拉夫-科罗列夫 | 俄罗斯 | 小前锋 | 2.06 | 97.6 | 13 | 山猫(通过太阳,原属于骑士) | 肖恩-梅 | 北卡罗莱纳大学 | 大前锋 | 2.06 | 118 | 14 | 森林狼 | 拉沙德-麦坎茨 | 北卡罗莱纳大学 | 得分后卫 | 1.93 | 90.8 | 15 | 篮网 | 安托万-赖特 | 德克萨斯A&M | 得分后卫 | 2.00 | 95.3 | 16 | 猛龙(通过掘金和篮网,原属于76人) | 乔伊-格雷汉姆 | 奥克拉荷马大学 | 小前锋 | 2.01 | 99.9 | 17 | 步行者 | 丹尼-格兰杰 | 新墨西哥大学 | 小前锋 | 2.03 | 106.2 | 18 | 凯尔特人 | 杰拉德-格林 | 休斯敦海湾学院 | 得分后卫 | 2.01 | 90.8 | 19 | 灰熊 | 哈基姆-沃里克 | 锡拉丘兹大学 | 大前锋 | 2.03 | 99.0 | 20 | 掘金(通过魔术,原属于奇才) | 朱利叶斯-霍奇 | 北卡罗莱纳州立大学 | 得分后卫 | 2.01 | 92.6 | 21 | 太阳(原属于公牛) | 内特-罗宾逊 | 华盛顿大学 | 组织后卫 | 1.75 | 81.7 | 22 | 掘金 | 贾里特-杰克 | 乔治亚理工大学 | 组织后卫 | 1.91 | 90.8 | 23 | 国王 | 弗朗西斯科-加西亚 | 路易斯维尔大学(多米尼加人) | 得分后卫 | 2.01 | 86.3 | 24 | 火箭 | 卢瑟-赫德 | 伊利诺易斯大学 | 组织后卫 | 1.91 | 84.0 | 25 | 超音速 | 乔汉-佩特罗 | 法国 | 中锋 | 2.16 | 113.5 | 26 | 活塞 | 贾森-麦克西尔 | 辛辛纳提大学 | 大前锋 | 2.01 | 113.5 | 27 | 开拓者(原属于爵士) | 林纳斯-克雷扎 | 密苏里大学(立陶宛人) | 小前锋 | 2.03 | 106.7 | 28 | 马刺 | 伊安-马因米 | 法国 | 大前锋 | 2.08 | 104.4 | 29 | 热火 | 韦恩-西米恩 | 勘萨斯大学 | 大前锋 | 2.06 | 115.8 | 30 | 尼克斯(通过马刺,原属于太阳) | 大卫-李 | 佛罗里达大学 | 大前锋 | 2.08 | 109 | 第二轮 | 顺位 | 球队 | 新秀 | 来自 | 位置 | 身高 | 体重 | 31 | 老鹰 | 萨利姆-斯塔德迈尔 | 亚历桑纳大学 | 得分后卫 | 1.85 | 86.3 | 32 | 快船(原属于山猫) | 丹尼尔-尤因 | 杜克大学 | 组织后卫 | 1.91 | 84.0 | 33 | 黄蜂 | 布兰登-巴斯 | 路易斯安那大学 | 大前锋 | 2.01 | 114.4 | 34 | 爵士 | C.J.迈尔斯 | 高中 | 得分后卫 | 1.98 | 94.0 | 35 | 开拓者 | 里奇-桑切斯 | IMG学院 | 小前锋 | - | - | 36 | 雄鹿 | 厄尔森-伊尔雅索瓦 | 土耳其 | 小前锋 | 2.06 | 99.9 | 37 | 湖人(通过老鹰和山猫,原属于尼克斯) | 罗尼-图里亚夫 | 马提尼克岛 | 大前锋 | 2.08 | 113.5 | 38 | 魔术(原属于猛龙) | 特拉维斯-戴纳 | 马奎特大学 | 组织后卫 | 1.85 | 79.5 | 39 | 湖人 | 冯-韦弗 | 佛罗里达州立大学 | 得分后卫 | 1.96 | 95.3 | 40 | 勇士 | 蒙塔-埃利斯 | 莱尼尔高中 | 组织后卫 | 1.91 | 79.5 | 41 | 猛龙(原属于魔术) | 罗克-乌基奇 | 克罗地亚 | 组织后卫 | 1.96 | 84.0 | 42 | 勇士(通过篮网,原属于快船) | 克里斯-塔夫特 | 匹兹堡大学 | 大前锋 | 2.08 | 113.5 | 43 | 篮网 | 迈尔-伊里奇 | 波黑 | 中锋 | 2.16 | 109.7 | 44 | 魔术(原属于骑士) | 马蒂纳斯-安德柳斯科维修斯 | 立陶宛 | 大前锋 | 2.21 | 104.4 | 45 | 76人 | 路易斯-威廉姆斯 | 南格文奈特高中 | 得分后卫 | 1.85 | 79.5 | 46 | 步行者 | 伊兰泽姆-洛贝克 | 斯洛文尼亚 | 大前锋 | 2.08 | 109.0 | 47 | 森林狼 | 布雷西-赖特 | 印第安纳大学 | 得分后卫 | 1.91 | 95.3 | 48 | 超音速(原属于灰熊) | 米盖尔-赫拉巴雷 | 法国 | 小前锋 | 2.11 | 95.3 | 49 | 奇才 | 安德雷-布拉切 | 南肯特预科学院 | 大前锋 | 2.11 | 109.0 | 50 | 凯尔特人 | 赖恩-戈麦斯 | 普罗维登斯大学 | 小前锋 | 2.01 | 111.2 | 51 | 爵士(通过火箭,原属于公牛) | 罗伯特-威尔 | 沃尔什大学 | 中锋 | 2.08 | 118.0 | 52 | 掘金 | 阿克谢尔-埃维尔 | 比利时 | 大前锋 | 2.06 | 104.4 | 53 | 凯尔特人(原属于国王) | 奥里恩-格林 | 拉法耶特大学 | 组织后卫 | 1.93 | 94.4 | 54 | 尼克斯(原属于火箭) | 迪庄-汤普森 | 加州大学 | 小前锋 | 2.01 | 95.3 | 55 | 超音速 | 劳伦斯-罗伯茨 | 密西西比大学 | 大前锋 | 2.06 | 109.0 | 56 | 活塞 | 阿米尔-约翰逊 | 西切斯特高中 | 大前锋 | 2.08 | 99.9 | 57 | 太阳(通过黄蜂,原属于小牛) | 马辛-戈塔特 | 波兰 | 中锋 | 2.13 | 113.5 | 58 | 猛龙(原属于热火) | 尤拉斯-斯洛卡尔 | 斯洛文尼亚 | 大前锋 | 2.08 | 108.1 | 59 | 老鹰(原属于马刺) | 森克-阿基尤 | 土耳其 | 后卫 | - | - | 60 | 活塞(通过爵士和太阳,原属于76人) | 阿历克谢-艾克尔 | 艾森豪威尔高中 | 后卫 | 1.96 | 84.0 |
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注:球员身高单位为米,体重为公斤,“-”为没有资料。
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1、文件内容:jdepend-demo-2.9.1-10.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/jdepend-demo-2.9.1-10.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊
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内容概要:本文档详细介绍了如何利用 MATLAB 实现鲸鱼优化算法 (WOA) 和长短期记忆网络 (LSTM) 相结合的技术——WOA-LSTM,在数据分类和预测领域的应用。文章首先概述了LSTM在网络训练中超参数依赖的问题以及WOA作为一种新颖的全局优化算法的优势。接着阐述了该项目的研究背景、目的及其重要意义,并深入讨论了项目面临的六大主要挑战,从模型优化到超参数空间管理。文档特别强调WOA-LSTM融合所带来的性能提升、降低计算复杂度的能力及其实现自动化的超参数优化流程。除此之外,文中展示了模型的应用广泛性,覆盖了从金融市场的股票预测到智能制造业的各种实际场景,并提供了具体的模型架构细节和代码实例,以帮助理解模型的工作原理和技术要点。 适合人群:具有一定编程技能的研究人员、工程师和科学家们,尤其是对深度学习技术和机器学习感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:该文档的目标是向用户传授使用MATLAB实现WOA-LSTM进行复杂数据分类和预测的方法论,旨在指导读者理解和掌握如何利用WOA进行超参数寻优,从而改善LSTM网络性能。 其他说明:通过阅读这份文档,使用者不仅能够获得有关WOA-LSTM技术的具体实现方式的知识,而且还可以获取关于项目规划和实际部署过程中的宝贵经验。