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足球-布拉迪斯拉发vsac米兰比分预测

Wed, 24 Jun 2026 19:08:59 +0800

　　贝尔攻入一粒精彩的任意球" />

　　我相信贝尔那脚任意球是在俱乐部时练了好久的，而且有C罗站在旁边给他传授经验。整个拉弓射箭的过程从摆球到量步，从助跑到出脚，完全就是皇马7号的左脚版本。C罗本身就特别注意自身形象版权，如果没有他的授意，贝尔这么踢，回俱乐部怎么跟大哥交代？

　　我相信阿尔巴尼亚的卡切伸手拉拽贝赫拉米的裤子只是下意识的，毕竟把人家白花花的内裤展露给全世界球迷，对他也不是一件光彩的事。电光石火之间卡切的大脑做出了迅速反应：如果上手拽对方肩膀肯定要吃黄牌，拽球衣打乱对方前行的节奏才是上策。谁料想贝赫拉米速度太快，只把裤边留给了卡切，不过即便这样卡切也没追上，最后放铲犯规还是吃到黄牌。

　　我相信扎卡兄弟之间是充满默契的，即使两人的第一次对抗时格拉尼特就铲抢哥哥陶兰特，之后又是贴身的各种拉拽。不过场上真刀真枪，场下却也真情真意，扎卡兄弟将竞技比赛的残酷与赛场之外的温情演绎到了极致。如果没有上世纪八九十年代的东欧战火，他们的父母也不会背井离乡，但也正是这样传奇的成长经历，给了各位其主的二人在另一个战场相会的机会。当年的泪水都换做了今天的幸福，某一个瞬间我甚至忘记场上的比分，场上和看台上的扎卡一家才是最大赢家。

　　我相信英格兰还是保留了熟悉配方的，如果最后时刻不晚节不保一下，如果不来个黑色三分钟，还怎么对得起欧洲中国队的称号？把绝杀扳平的奇迹拱手交给俄罗斯人，不知道霍奇森的心情如何？莱斯特奇迹缔造者之一的瓦尔迪就坐在场下，深情的目光望过去，只恨英格兰主帅不是拉涅利。

　　我相信很多足球本身的东西，因为它纯粹，却也复杂。多年以后再回首@ou_index@，贝尔的“C罗式”罚球和卡切的拽裤子，都可以成为记忆的经典。我相信足球是可以带给人快乐的，即使比赛输了，即使出了洋相，也都是足球的一部分，心若在梦就在大不了从头再来，所有的成功都要先经历一次次的失败。

　　但我难以相信英俄球迷在赛就开始互殴，甚至闹出血案；我难以相信二战中盟军战友之间的球迷可以为一场普通的足球赛而大打出手。赛前英格兰、俄罗斯、法国球迷三方斗殴，赛后英格兰球迷被俄罗斯球迷围攻，已经有20余名英格兰球迷在马赛遭遇袭击后被送进了医院，有两人已经有生命危险。足球无关生死，足球高于生死，比尔·香克利的名言似乎从未得到印证，反而是一个个悲剧在不断重复。足球比赛有时没有失败的一方，因为我们能发现很多高于足球的内涵，而英国足球流氓和战斗民族的斗殴则没有胜利者，只因他们带来了足球不应该包涵的内容。

　　千辛万苦防住了恐怖主义袭击的@ou_index@，如果最后悔在了足球流氓手里，是否可以说是一个最大的讽刺？

体育赛事-瑞士连胜,实力证明欧洲杯决赛资格了吗

Wed, 24 Jun 2026 19:08:28 +0800

瑞士在欧洲杯中继续使用双前锋战术的可能性非常高，这一判断主要基于其预选赛和近期友谊赛的战术选择训练重点及实际效果，同时结合球队战术风格和球员特点进行综合分析以下是具体阐述历史战术选择与近期表现瑞士在预选赛阶段以双前锋战术为主，并凭借这一战术10战胜立陶宛在4月1日的国际友谊赛中，面对综合实力不弱的芬兰队，瑞士仍采用双前锋战。

2004年欧锦赛预选赛开局强势却遗憾出局在2004年欧锦赛预选赛中，奥地利开局表现亮眼，先后以20战胜摩尔多瓦和白俄罗斯然而，面对捷克和荷兰两支强队时，奥地利未能延续强势，最终排名小组第三无缘出线尽管结果遗憾，但开局的两连胜仍是球队历史上的高光时刻。

两队共交手61次，意大利队以29胜24平8负占据绝对优势，进111球丢68球近20年瑞士足球实力提升，两队近6次交手瑞士仅输1场2022年世界杯欧洲区预选赛中，意大利与瑞士同组，意大利因若日尼奥两次罚失点球，主客场均战平瑞士，最终排名小组第二进入附加赛并折戟，无缘2022年世界杯当前状态与问题。

法蒂赫？特里姆率领的土耳其也是那届比赛的亮点之一，他们以同样的方式，在最后关头接连击败瑞士捷克以及克罗地亚后跻身半决赛但是，在巴塞尔，对阵德国的半决赛中，他们吃到了同样的苦果，这次轮到他们的心脏受到考验，拉姆在第90分钟的进球帮助德国晋级可惜，拉姆的快乐也很短暂在维也纳举行最后的。

比赛目标作为黑马球队进军欧国联半决赛让人意外，瑞士期待保持黑马本色，争取再进一步晋级决赛，为争取首届欧国联冠军和欧洲杯资格而全力争胜比赛展望葡萄牙优势拥有主场之利，主场氛围可能会给球队带来额外的动力和支持C罗回归提升了球队的进攻实力和大赛经验，他在关键比赛中的决定性作用不容小觑球队整体。

图温格在赛后分析中强调法国队战术局限性瑞士队表现用实际行动回应国内质疑温格特别提到瑞士队的心理韧性此前，瑞士队因国内对球队心态的批评承受巨大压力，但在欧洲杯赛场上，他们通过稳定发挥证明自身实力例如，在18决赛中，瑞士队在常规时间与法国队战成33平，并在点球大战中顶住压力淘汰。

赛事不可预测性增强韩乔生强调，本届欧洲杯“无法预测”，因为总有新神话诞生例如瑞士队作为世界排名第13的球队，在18决赛中通过点球大战淘汰世界排名第3的法国队丹麦队在核心缺阵首轮失利的情况下，以三连胜姿态闯入八强这些案例表明，欧洲足坛实力差距缩小，任何球队都可能创造奇迹后续赛程。

2024年欧洲杯16强赛瑞士vs意大利赛前解读本场比赛是欧洲杯淘汰赛阶段的首场对决，瑞士与意大利将争夺四分之一决赛席位两队近期状态阵容调整及战术部署均存在关键变量，比赛可能呈现胶着态势，甚至存在拖入加时或点球大战的可能性一球队近况与晋级历程瑞士队小组赛表现A组第二名晋级，3场不败。

2020年欧洲杯八分之一决赛瑞士33点球大战胜法国的比赛，堪称近年来欧洲杯最具戏剧性与经典价值的对决之一，其价值可从以下维度深入剖析一战术层面的博弈与逆转法国队开场凭借姆巴佩本泽马等巨星的个人能力形成压制，但瑞士队通过严密的防守阵型与门将索默的多次关键扑救化解危机上半场瑞士抓住。

意大利VS西班牙冤家路窄历史交锋回顾意大利与西班牙连续4次在欧洲杯相遇2008欧洲杯8强赛，双方常规与加时赛0比0战平，西班牙通过点球大战4比2胜出2012欧洲杯，小组赛1比1握手言和，决赛西班牙4比0大胜意大利2016欧国杯16强赛，意大利2比0淘汰西班牙扳回一城2018年世界杯资格赛，意大利主场1比1与西班牙战平，客场0比3惨败。

在2020年欧洲杯16强决赛中，姆巴佩射失关键点球，瑞士队以5比4击败法国队以下是比赛的详细情况比赛进程比赛在布勒斯特举行，瑞士队开场第15分钟由哈里斯·塞弗罗维奇头球破门，取得领先下半场开始，里卡多·罗德里格斯的点球被法国门将乌戈·洛里斯扑出卡里姆·本泽马被召回法国队后，迅速梅开二度。

瑞士历届欧洲杯的表现呈现出一定的起伏，但总体上展现了该队的实力和潜力首先，回顾瑞士队在欧洲杯的历史，他们多次打入决赛圈，包括1996年2004年2008年2016年和2020年的欧洲杯然而，在小组赛中，瑞士队的表现时好时坏例如，在1996年和2004年的欧洲杯中，瑞士队都未能从小组赛中突围，两次。

瑞士队其实是一块难啃的骨头，豪门球队在对战瑞士的时候都不敢大意，不用出百分之百的力气都很难赢下比赛，土耳其想赢瑞士更是要看运气加上临场的状态发挥，可谓难度还是很大的无论是土耳其还是瑞士在欧洲都算是二流球队，想要再提高一个档次，还是要在青训和联赛上入手，这几年的土耳其的联赛搞得不。

综上所述，瑞士队在国际足球赛场上具有出色的历史战绩他们凭借强大的实力和卓越的技战术水平，赢得了广泛的赞誉和尊重无论是在FIFA世界杯欧洲杯还是其他国际赛事中，瑞士队都展现出了顽强的斗志和出色的竞技水平瑞士队的战绩证明了他们的实力，也期待着他们未来在国际赛场上继续创造佳绩。

主帅佩特科维奇自2014年世界杯后执教瑞士队，带领球队在欧洲杯等赛事中表现出色，进一步提升了球队的实力和战术素养乌克兰队目前世界排名第24位，虽然略低于法国西班牙等传统强队，但其实力不容小觑历史上曾闯入多项重要赛事，这充分证明了其具备一定的竞争力尽管没有详细的数据和战术分析，但从其。

网球-德约科维奇五战奥运会金满贯终圆梦

Wed, 24 Jun 2026 19:07:57 +0800

　　北京时间6月26日晚上23点59分，欧洲杯1/8决赛的一场赛事，德国对阵斯洛伐克。

　　往绩纪录

　　两队过去交锋28次，德国取得17胜5平，攻进62球；斯洛伐克取得6胜5平，攻进40球。

　　5月29日，奥格斯堡，斯洛伐克在友谊赛中以3-1击败德国。

　　勒夫的球队自从奥格斯堡的失利后最近四场都没有丢球。

　　博阿滕还没有进行全队合练，但勒夫表示他可以赶得上比赛。

　　预测阵容：

　　德国：诺伊尔、基米希、博阿滕、胡梅尔斯、赫克托、克罗斯、赫迪拉、穆勒、厄齐尔、格策、戈麦斯

　　再领受一张黄牌将被停赛：博阿滕、赫迪拉、厄齐尔

　　斯洛伐克：高沙历、佩卡里克、斯科特尔、杜里卡、胡博坎、佩科夫斯基、马克、库茨卡、哈姆西克、魏斯、杜达

　　出场成疑：马克（腿筋）、斯文托（肌肉）

　　再领受一张黄牌将被停赛：杜里卡、赫罗索夫斯基、库茨卡、马克、佩科夫斯基、斯科特尔、魏斯

　　主帅访谈

　　德国主帅勒夫：斯洛伐克与北爱尔兰是完全不同的对手，我认为斯洛伐克要强很多。我们在5月份的时候曾经被他们击败过。所以，我们了解他们的能力和强大的防守能力。我们不能再给对手像北爱尔兰时那么大的活动空间，所以我打算进行1-2处调整。我认为我们能比英格兰做的好一些。

　　在把握得分机会方面，我不满意球队对阵北爱尔兰时的表现。到了淘汰赛，我们根本就没有那么多机会可以浪费。

　　博阿滕已经开始随队训练，我希望没有其他的问题。至于施魏因斯泰格此前受伤了很长一段时间，他的状态很难踢满全场，现在让他更多以替补身份登场，是为了尽快适应比赛节奏。我认为他将是球队在本届杯赛中决定性人物。

　　斯洛伐克主帅科扎克：德国对我们来说是一个巨大的挑战。尽管如此，我认为德国给予我们的压力并不会比小组赛最后一场英格兰给予我们的还要大。如果我们想成功，就必须再次发挥集体的力量。是的，他们有很强的一方面，不过每个对手都有自己的弱点。我们会尽量利用这些弱点。

　　他们是世界冠军，是最顶级的球队，但我们已经做了充分的准备，预选赛2-1击败西班牙的比赛将给我们带来更多的信心。

　　在输掉和威尔士的比赛之后，我们迎来了小组赛最艰难的时刻。对俄罗斯和英格兰都是心理和身体的双重压力。最终，我们获得了小组出线资格，这在球队的过往历史并不存在，所以我们要好好珍惜，尽最大努力继续留在法国。

　　记者观点

　　德国随队记者Steffen Potter：以不失球的结果结束小组赛并排名第一，德国训练营内还是满意度颇高。德国对阵北爱尔兰时的统治力值得提倡。在淘汰赛阶段，面对斯洛伐克这样级别的对手，勒夫很可能排出与小组赛最后一轮同样的首发阵容。

　　斯洛伐克随队记者Rastislav Hribik：按照队长斯科特尔的说法，球队能够晋级16强已经是一个了不起的进步。再次击败德国需要奇迹。有时候奇迹会发生，但这很难在1个月时间内连续发生2次。斯洛伐克将部署相同的战术，确保球队在稳固防守的同时可以发动致命的反击。有一件事情是肯定的：他们不可能未战先怯，即使对手是世界冠军。

　　近十战战绩

　　德国：5胜1平4负

　　斯洛伐克：5胜4平1负

　　遛天津直播频道： CCTV5(CNTV无插件) CCTV5(CNTV插件) 北京体育(CNTV体育)

　　德国VS斯洛伐克

　　与法国队一样，德国小组赛同样2胜1平，而在防线上还保持清白之身。斯洛伐克凭借逼和英格兰和取胜俄罗斯使得球队晋级淘汰赛。德国队刚刚在5月份和斯洛伐克有过一次交锋，当时勒夫的球队以1比3输给了对手。当然友谊赛与欧洲杯淘汰赛无法相提并论，但斯洛伐克的冲击力不容低估。上一场德国队攻击组的表现仍然乏善可陈，口诛笔伐下的厄齐尔与穆勒似乎没有“悔改”迹象。此役我感觉不太好猜，我认为德国队有被爆冷逼和加时的可能。综合来看，我认为半场斯洛伐克顶住半场的可能性不小，在受让半球情况下，不败的赔率已经颇有价值。

　　赔率数据

　　1，本场以德国为主队，亚盘方面，以德国让1.25球起步，后市降盘为德国让1球盘口，目前上盘0.80低水，有较大的吸引力。

　　2，欧赔方面，Bet365以1.40、4.00、10.00起步，后来变为1.45、4.20、10.00，提升了赔付率的同时，并没有下调斯洛伐克的赔率。同时其他几家著名博彩公司德国取胜赔率都在1.45左右，平赔4.10高居不下，对于德国的支撑力度十足。

　　3，必发交易数据，主胜交易量占到了80%，平局交易量14%，斯洛伐克交易量6%，斯洛伐克只有极少人看好。

　　4，竞彩模拟交易方面，主胜占到了76%，平局16%，德国依旧受到市场坚定热捧。

　　本场比赛赔率来看，平负赔率高企，德国取胜无悬念，看好德国90分钟内解决战斗，赢球同样也不会大胜，降1球盘口低水的形势下，德国赢盘肯定吸引不少资金，赢盘不易，走盘可能性大。

天博APP-英格兰球队强不强

Wed, 24 Jun 2026 19:07:25 +0800

　　2016欧洲杯第2场1/4决赛在皮埃尔·莫鲁瓦球场开始争夺，威尔士3比1战胜比利时。纳因格兰为比利时首开纪录，但随后阿什利·威廉姆斯、罗布森·卡努、沃克斯相继建功，威尔士连入三球逆转。半决赛他们将面对C罗率领的葡萄牙。

　　7/2 1/4决赛威尔士VS比利时

　　3:1

　　纳因格兰世界波破门！

　　第13分钟，比利时取得领先。阿扎尔左路内切回传，纳英戈兰30码处远射左上角入网。阿扎尔成为2000年欧洲杯的德罗维克之后首位单届赛事贡献4次助攻的球员。

　　阿什利·威廉姆斯扳平比分！

　　第30分钟，威尔士扳平比分。拉姆塞开出角球，阿什利·威廉姆斯小禁区边缘头球攻门，皮球弹地后入网，1-1。此前仅有英格兰在1966年和2004年在单届大赛中打入过8球。

　　罗布森·卡努破门！

　　第55分钟，威尔士反超比分。贝尔长传，拉姆塞右路突破传中，罗布森·卡努禁区中路背身拿球，用“克鲁伊夫转身”甩开两人贴身盯防，他的射门命中左下角，2-1。拉姆塞送出个人本届杯赛第4次助攻，和阿扎尔并列排名榜首。

　　沃克斯破门！

　　第85分钟，威尔士锁定胜局。冈特右路传中，沃克斯前点8码处抢在阿尔德韦雷尔德前头球顶入远角，3-1。威尔士将在半决赛对阵C罗率领的葡萄牙。

　　威尔士队出场阵容1-亨尼西；5-切斯特，6-阿什利·威廉姆斯，4-本·戴维斯；2-冈特，7-乔·阿伦，16-乔·莱德利，10-拉姆塞(90',19-科林斯)，3-尼尔·泰勒；9-罗布森·卡努(80',18-沃克斯)，11-贝尔

　　比利时队出场阵容1-库尔图瓦；16-穆尼耶，2-阿尔德韦雷尔德，15-德纳耶尔，21-J·卢卡库(75',14-默滕斯)；4-纳英戈兰，6-维策尔；11-卡拉斯科(46',8-费莱尼)，7-德布劳内，10-阿扎尔；9-R·卢卡库(83',22-巴楚亚伊)

　　英媒尴尬：这条龙就是狮

　　威尔士淘汰比利时晋级四强，这不仅狠狠打了英格兰的脸，也让英媒感到尴尬。舰队街甚至没有为英联邦属下的威尔士小兄弟准备豪气的大标题，毕竟威尔士首进欧洲杯决赛圈就杀入四强，是对过去20年未进大赛四强的英格兰队最大的侮辱。

　　《每日邮报》的劲头显然没有报道英格兰时大：“贝尔vs罗纳尔多！罗布森·卡努、威廉斯、沃克斯帮威尔士淘汰比利时，与葡萄牙会师半决赛。罗布森·卡努用‘克鲁伊夫’转身戏耍比利时中卫组合，力助球队首入大赛决赛。”

　　连一向浮夸的《太阳报》也务实起来：“相信卡努？依靠阿什利·威廉斯、罗布森·卡努和沃克斯的三粒进球，红龙战胜众星云集的比利时队，轰轰烈烈地杀入2016欧洲杯半决赛。在经历了威尔士足球历史最伟大一夜后，贝尔与C罗将在里昂会师半决赛。”

　　当然，也有个别英媒狠狠打脸三狮军，《每日电讯报》：“团结，更强——这一直是威尔士人的口头禅，现在跨越地界为这支了不起的威尔士队感到自豪，他们赢下队史、甚至这个‘国家’历史上最重要一战。现在，这条龙就是狮！”还有英媒标榜“英国威尔士”，在他们眼里如今红龙已取代三狮成为英国骄傲。

　　贝尔断臂，拉姆塞停赛无缘四强

　　第75分钟，拉姆塞在一次争抢中被吹手球，裁判出示黄牌，这意味着这位中场核心将缺席威尔士与葡萄牙的半决赛。

　　拉姆塞非常沮丧

　　法新社英文记者汤姆·威廉姆斯透露，威尔士晋级后，球员们在球迷面前进行完“滑翔庆祝”，“拉姆塞默默离开了庆祝的大队伍，这对他来说确实太不好受。”加上同样因累计黄牌停赛的本·戴维斯，即将在半决赛对阵葡萄牙的“红龙”折损两名绝对主力。失去拉姆塞，贝尔无疑缺少了自己最佳的左膀右臂。

　　欧洲杯48年最年轻首发纪录

　　虽然比利时惨遭淘汰，但“欧洲红魔”还是创造了一项纪录。他们的首发阵容中11人的平均年龄只有24岁又242天，创下48年来赛事单场首发平均年龄的最年轻纪录。这11人之中，年龄最大的是纳因戈兰，出生于1988年5月4日；年龄最小的是德纳耶尔，出生于1995年6月28日，刚刚度过21周岁的生日。

　　红龙首秀就4强，24年首见

　　威尔士淘汰比利时，首次参加欧洲杯就杀入四强，打出队史最佳洲际大赛战绩，也创下24年欧洲杯新纪录。

　　威尔士是欧洲杯近24年来又一支首次打入决赛圈，便一举杀入四强的球队。上一次还是1992年的瑞典，不过当时赛制是只有8支球队参赛，小组出线就是半决赛，且瑞典是东道主，红龙本届杀入4强的条件显然更为艰难。即便将捷克斯洛伐克与捷克分为两个国家，威尔士也是1996年的捷克后第一支杀入四强的欧洲杯新军。

　　威尔士是史上第二支杀入欧洲杯半决赛的英国球队，也追平了英格兰在欧洲杯上的最佳战绩，三狮军团之前只有1968年和1996年两回打入过四强，均无缘决赛。威尔士过去一周时间内赢下两场欧洲杯淘汰赛，与过去20年英军赢得的淘汰赛场次总和一样多。

　　比利时主帅：输球因球队太年轻

　　赛后新闻发布会，记者质疑比利时主帅威尔莫茨的战术安排和用人，但威尔莫茨却否认这些，称球队太过年轻以及赛前的伤病才是本场输球的最大原因。

　　本场比赛对阵威尔士，比利时采取了和对阵意大利采取完全相同的战术，且结果都是失败的。当记者质疑威尔莫茨的战术时，比利时主帅有些愤怒地回答道：“我并不同意你的说法，我们开局20-25分钟打得非常好。但是后来我们缺乏沟通，球员踢得非常胆怯和慌张。”

　　“我的球员平均年龄只有24岁，虽然我不能责怪自己的球员太过年轻，但是缺乏经验和动力是我们的最大不足。而且我们后防线的一半球员都受伤了，这也是今天输球的原因。”

　　在谈到自己的去留时，威尔莫茨称：“无论如何，我是球队的主教练，我会承担全部责任。但是你也看到了，我们的队员那么年轻，伤病和人员不整让他们心中充满了恐惧。作为教练，我也很难做出选择。请给我一些时间，我会决定是否要继续留在球队。”

　　即使威尔莫茨不愿承认自己战术失败，但队内有球员将矛头直指他。库尔图瓦此前就质疑过主帅的战术安排，赛后当记者提问威尔莫茨是否应该立即辞职时，库尔图瓦回答说：“这个应该他自己来做决定，我不想毁了一切，但是我希望有些人能明白我说的这些话，我真的是太失望了。”

网球-今晨俄克拉荷马雷霆迎来里程碑库里在日本队比赛中失利，这一次真的赛前莱比锡官宣签约

Wed, 24 Jun 2026 19:06:55 +0800

今晨的体育早报像一场醒目的烟火秀，最先跳进眼帘的是俄克拉荷马雷霆迎来了一次里程碑。雷霆这个赛季在攻守两端都有明显成长，青训成果渐次显现，管理层在薪资与年轻化之间把握得越来越老练。今晨的胜利或重要纪录，不仅仅是比分上的数字，更是球队文化和战术哲学的一次验证：坚持长期主义，耐心培养核心阵容，终于把细节变成了可衡量的成就。

球迷的欢呼和城市的自豪感，恰好说明了一支球队如何把社区情感转化为竞技能量。许多老球迷在社交平台上感慨，从过去的波折到今天的稳定，每一次起落都像是为这个时刻铺路的伏笔。

与此场外另一则新闻更像是冷不丁的惊雷：库里在代表“日本队”的一场比赛中意外失利。这条消息立刻在球迷圈和媒体之间引发讨论：是赛程密集带来的疲劳？还是对手策略上的成功抑制？亦或是短暂状态波动？无论原因，库里的失利提醒我们，即便是最闪耀的球星也有波峰与波谷，而团队篮球的不可预测性正是让比赛更具戏剧性的魔力所在。

这场失利会成为库里反思并调整的契机，也可能促使相关俱乐部在训练、轮换以及赛程安排上做出细微但关键的改变。球迷的态度从震惊到理性讨论，体现出当代观赛文化从单点英雄崇拜走向更务实的战术理解。

更有意思的是，体育世界的商业版图在今晨也被重新描摹：莱比锡在赛前官宣了一笔让人眼前一亮的签约。无论这位球员来自哪个联赛，签约在赛前公布这种节奏感本身就是一种精妙的市场操作——既制造期待，又在赛场氛围尚未冷却之前完成传播闭环。莱比锡此举传递出的信号是多重的：强化阵容、拓展市场、提升俱乐部品牌影响力，同时也向球员市场展现自己作为吸引力节点的地位。

对于球迷，这样的官宣像是一剂强心针，提醒大家即便在赛季过程中，俱乐部仍有能力通过精准的引援来改变竞争格局。

把这三条看似各自为政的新闻放在一起，就会发现一种跨界共振：竞技、个人、商业三线同频振动，体现了现代体育不仅仅是场上的比拼，更是场下生态的博弈。雷霆的里程碑带来的是信心，库里的失利带来的是反思，莱比锡的签约带来的是期待。球迷在其中既是情绪的承载者，也是传播的驱动者；媒体用节奏塑造话题，俱乐部用行动兑现承诺。

今晨，就在这样的多重节拍里，体育世界又一次用它特有的方式提醒我们：每一场比赛、每一次签约、每一个纪录，都不是孤立存在，它们共同构成了一个充满故事与可能性的宏大舞台。

把目光从表面移向更深处，会发现这三条新闻共同提示了未来一段时间内值得关注的几个关键点。雷霆的里程碑并非偶然，它背后是管理层、教练组与球员长期投入的结晶。观察他们的阵容构建和青年球员出场时机，可以预见一个更稳健、更具延展性的球队形象正在成形。

对于关注球队生态的粉丝和分析师来说，接下来的赛程将是检验这种成长耐性的最好窗口：能否保持健康轮换、在关键对决中展现防守强度，都是衡量是否真正跨入新阶段的指标。

库里在日本队的失利带来的议题是：国际赛程与球员状态的平衡问题。明星球员跨国参赛越来越常见，既带来了市场扩展，也带来了身体与心理的双重负担。俱乐部与国家队之间如何协调出场时间、如何利用科技与数据监控球员恢复状况、如何在训练中融入针对性的恢复策略，这些都将成为未来讨论的焦点。

球迷们需要理解，顶尖表现靠的是体系与管理，同样也要给球员留有调整空间。

第三，莱比锡的赛前官宣签约是一种新的传媒策略与商业逻辑的结合。它凸显了现代俱乐部不仅要在转会市场上运筹帷幄，更要在传播节律上抢占先机。赛前宣布加强阵容，能在短时间内点燃社群讨论，推动票务和周边商品销售，还能为即将到来的比赛带来话题性优势。对于俱乐部管理者而言，如何把握这种“时机即内容”的思路，将是提升品牌价值的有效路径。

从宏观角度看，三条新闻合在一起也为赞助商与媒体平台提供了新的联动思路：在雷霆庆祝里程碑的时候，合作方可以推出回忆短片或限量款球服；在库里赛场失利后，相关康复品牌或训练设备商有了讲述自己科技与服务价值的真实场景；在莱比锡官宣签约的热度中，赞助商可以借势做跨境营销，连接不同市场的球迷。

这样的整合营销既真实又情绪化，能够在短时间内形成强烈传播波。

结尾可以更为温度化：体育之所以能牵动人心，是因为它总在不确定与希望之间游走。今晨的雷霆里程碑、库里的失利与莱比锡的签约，看似三条独立新闻，实则共同编织出一段关于奋斗、调整与期待的叙事。无论你是忠实的雷霆粉、库里的崇拜者，还是关注莱比锡市场运作的观察者，这个清晨都有理由让你心潮澎湃。

想要第一时间获取更多幕后深度、签约解读与战术分析，关注官方渠道与专业媒体，会让你在接下来的赛季中，比别人多看到一步风景。

体育直播-火箭老阵容

Wed, 24 Jun 2026 19:06:25 +0800

　　本文转自中国计算机学会，作者：张志华，来源：《中国计算机学会通讯》2016年第11期

　　近年来，人工智能的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术途径。因此，机器学习是数据科学的核心，是现代人工智能的本质。

　　通俗地说，机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是无意识的，它不能自动呈现出有用的信息。怎样才能找出有价值的东西呢？第一步要给数据一个抽象的表示；接着基于表示进行建模；然后估计模型的参数，也就是计算；为了应对大规模的数据所带来的问题，我们还需要设计一些高效的实现手段，包括硬件层面和算法层面。统计是建模的主要工具和途径，而模型求解大多被定义为一个优化问题，特别是，频率派方法其实就是一个优化问题。而贝叶斯模型的计算则往往牵涉蒙特卡洛(Monte Carlo)随机抽样方法。因此，机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科。

　　借鉴计算机视觉理论创始人马尔(Marr)的关于计算机视觉的三级论定义，我把机器学习也分为三个层次：初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析，它又包含三个方面：首先是应用问题导向，简单地说，它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题，我们可以理解为数据挖掘；其次，根据应用问题的需要，提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等，这是机器学习学科的核心内容；第三，通过推理达到某种智能。高级阶段是智能与认知，即实现智能的目标。数据挖掘和机器学习本质上是一样的，其区别是数据挖掘更接近于数据端，而机器学习则更接近于智能端。

统计与计算

　　今年刚被选为美国科学院院士的卡内基梅隆大学统计系教授沃塞曼(Larry Wasserman)写了一本名字非常霸道的书：《统计学完全教程》(All of Statistics)。这本书的引言部分有一个关于统计学与机器学习非常有趣的描述。沃塞曼认为，原来统计是在统计系，计算机是在计算机系，这两者是不相来往的，而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用，不解决问题，而统计学家则认为计算机学家只是在“重新发明轮子”，没有新意。然而，他认为现在情况改变了，统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献，而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以，沃塞曼写了这本书，可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书，为计算机学者写的统计领域的书。

　　现在大家达成了一个共识：如果你在用一个机器学习方法，而不懂其基础原理，这是一件非常可怕的事情。正是由于这个原因，目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。尽管深度学习已经在实际应用中展示出其强大的能力，但其中的原理目前大家还不是太清楚。

　　计算机学家通常具有强大的计算能力和解决问题的直觉，而统计学家擅长于理论分析和问题建模，因此，两者具有很好的互补性。Boosting、支持向量机(SVM)、集成学习和稀疏学习是机器学习界也是统计界在近十年或者是近二十年来最为活跃的方向，这些成果是统计界和计算机科学界共同努力成就的。例如，数学家瓦普尼克(Vapnik) 等人早在20世纪60年代就提出了支持向量机的理论，但直到计算机界于90年代末发明了非常有效的求解算法，并随着后续大量优秀实现代码的开源，支持向量机现在成为了分类算法的一个基准模型。再比如，核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)是由计算机学家提出的一个非线性降维方法，其实它等价于经典多维尺度分析(Multi-Dimensional Scaling, MDS)。而后者在统计界是很早就存在的，但如果没有计算机界重新发现，有些好的东西可能就被埋没了。

　　世界上公认最好的两个统计系来自加州大学伯克利分校和斯坦福大学。加州大学伯克利分校是美国统计学的发源地之一，可以说是当今统计学和机器学习的中心，其机器学习领域的教授通常同时在计算机系和统计系都有正式职位。已故的布莱曼(Leo Breiman)教授是统计机器学习的主要奠基人，他是众多统计学习方法的主要贡献者，比如Bagging、分类回归树(CART)、随机森林以及非负garrote稀疏模型等。布莱曼是乔丹(Michael Jordan)教授的伯乐，当初是他力主把乔丹从麻省理工学院引进到伯克利分校的。可以说，伯克利分校的统计系成就了乔丹，反过来他也为伯克利分校的统计学发展创造了新的活力，为机器学习领域培养了一大批优秀的学者，建立了无可代替的功勋。

　　斯坦福大学统计系的一个主要方向就是统计学习，比如《统计学习基础》(Elements of statistical learning)一书就是统计系几位著名教授撰写的。斯坦福大学计算机科学系的人工智能方向一直在世界占主导地位，特别是在不确定推理、概率图模型、概率机器人等领域成就斐然。他们的网络公开课“机器学习”、“概率图模型”以及“人工智能”等让全世界学者受益。有意思的是，斯坦福大学和伯克利分校具有令人羡慕的合作竞争关系。一年一度的联合统计学日是两校统计系的交流平台。伯克利分校教授布莱曼和斯坦福大学教授弗莱德曼(Jerome Friedman)合作建立了许多重要统计学习模型。此外，两校教授罗素(Stuart Russell)和诺维格(Peter Norvig)合作的《人工智能：一种现代的方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)一书是人工智能的集大成。

　　卡内基梅隆大学是一个非常独特的学校，它并不是美国传统的常春藤大学。可以说，它是以计算机科学为立校之本，是世界第一个建立机器学习系的学校。米歇尔(Tom Mitchell)教授是机器学习的早期建立者之一和守护者，他一直为该校本科生讲授“机器学习”课程。这个学校的统计学同样也是一流，是贝叶斯统计学的世界研究中心。

　　在机器学习领域，多伦多大学有着举足轻重的地位，它的机器学习研究组云集了一批世界级的学者，在《科学》(Science)和《自然》(Nature)发表多篇开创性的论文，实属罕见。辛顿(Geoffrey Hinton)教授是伟大的思想家，更是实践者。他是神经网络的建立者之一，是误差反向传播(BP)算法和深度学习的主要贡献者。正是由于他的不懈努力，神经网络迎来了大爆发。尼尔(Radford Neal)教授是辛顿的学生，他在贝叶斯统计领域，特别是在蒙特卡洛马尔科夫链模拟方法(MCMC)方面做出了一系列的重要工作,还开源了许多贝叶斯统计方法程序包，并一直致力于优化R语言。

机器学习的发展历程

　　对于20世纪90年代以前的发展历程，我认识不够，了解不深，觉得当时机器学习处于发展的相对平淡期。而20世纪90年代中期到21世纪00年代中期是机器学习发展的黄金时期，主要标志是学术界涌现出一批重要成果，比如，基于统计学习理论的支持向量机、随机森林和Boosting等集成分类方法，概率图模型，基于再生核理论的非线性数据分析与处理方法，非参数贝叶斯方法，基于正则化理论的稀疏学习模型及应用等等。这些成果奠定了统计学习的理论基础和框架。

　　然而，机器学习在21世纪00年代末也经历了一个短暂的徘徊期。那时我在加州大学伯克利分校的博士后工作结束，正面临找工作，导师乔丹教授和我进行了多次交流，他一方面认为机器学习正处于困难期，工作职位已趋于饱满，另一方面他向我一再强调，把统计学引入到机器学习的思路是对的，因为以统计学为基础的机器学习作为一个学科其地位已经被奠定。主要问题是机器学习是一门应用学科，它需要在工业界发挥作用，能为他们解决实际问题。幸运的是，这个时期很快就过去了。

　　现在我们可以理直气壮地说机器学习已经成为计算机科学和人工智能的主流学科。这主要体现在下面三个标志性的事件。

　　第一，2010年2月，加州大学伯克利分校教授乔丹和卡内基梅隆大学教授米歇尔同时当选美国工程院院士，同年5月份，乔丹教授又当选为美国科学院院士。随后几年，概率图模型专家科勒(Daphne Koller)当选为美国工程院院士，理论计算机学家和机器学习专家、Boosting的主要建立者之一夏皮尔(Robert Schapire)当选为美国工程院院士和科学院院士。期间，斯坦福大学的统计学家弗莱德曼和提布施瓦尼(Robert Tibshirani)、伯克利分校的华裔统计学家郁彬，以及卡内基梅隆大学统计学家沃塞曼也先后被选为美国科学院院士。这是一个非常有趣的现象，因为这些学者都在机器学习领域做出了非常重要的贡献，比如弗莱德曼的工作包括分类回归树、多元自适应回归(Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)和梯度推进机(Gradient Boosting Machines, GBM)等经典机器学习算法，而提布施瓦尼是最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)的提出者。此外，优化算法专家鲍德(Stephen Boyd)当选美国工程院院士，他和范登贝格(Lieven Vandenberghe)的合著《凸优化》(Convex Optimization)可以说风靡机器学习界。今年，机器学习专家、深度学习的领袖、多伦多大学教授辛顿以及该校统计学习专家瑞德(Nancy Reid)分别被选为美国工程院和科学院的外籍院士。

　　乔丹教授在当时我祝贺他当选为院士时的回信中说，如果以他当选院士这种方式来看待机器学习获得学术界的认同会更有意义。因此，我理解在美国一个学科能否被接纳为主流学科的一个重要标志是，其代表科学家能否被选为院士。我们知道米歇尔是机器学习早期建立者之一，而乔丹是统计机器学习的主要奠基者之一。

　　第二，2011年的图灵奖授予了加州大学洛杉矶分校教授珀尔(Judea Pearl)，他主要的研究领域是概率图模型和因果推理，这是机器学习的基础问题。图灵奖通常颁给纯理论计算机学者，或者早期建立计算机架构或框架的学者。而把图灵奖授予珀尔教授具有方向标的意义。此外，去年《科学》和《自然》杂志连续发表了4篇关于机器学习的综述论文。而且，近几年在这两个杂志上发表的计算机学科论文几乎都来自机器学习领域。

　　第三，机器学习切实能被用来帮助工业界解决问题。特别是当下的热点，比如说深度学习、AlphaGo、无人驾驶汽车、人工智能助理等对工业界的巨大影响。当今IT的发展已从传统的微软模式转变到谷歌模式。传统的微软模式可以理解为制造业，而谷歌模式则是服务业。谷歌搜索完全是免费的，服务社会，他们的搜索做得越来越极致，同时创造的财富也越来越丰厚。

　　财富蕴藏在数据中，而挖掘财富的核心技术则是机器学习，因此谷歌认为自己是一家机器学习公司。深度学习作为当今最有活力的机器学习方向，在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、智力游戏等领域的颠覆性成就，造就了一批新兴的创业公司。工业界对机器学习领域的人才有大量的需求。不仅仅需要代码能力强的工程师，也需要有数学建模和解决问题的科学家。

　　最近有一本尚未出版的书《数据科学基础》(Foundation of Data Science)，作者之一霍普克洛夫特(John Hopcroft)是图灵奖得主。在这本书前沿部分，提到了计算机科学的发展可以分为三个阶段：早期、中期和当今。早期就是让计算机可以运行起来，其重点在于开发程序语言、编译技术、操作系统，以及研究支撑它们的数学理论。中期是让计算机变得有用，变得高效，重点在于研究算法和数据结构。第三个阶段是让计算机具有更广泛的应用，发展重点从离散类数学转到概率和统计。我曾经和霍普克洛夫特交谈过几次，他认为计算机科学发展到今天，机器学习是核心。他正在读机器学习和深度学习方面的书，并计划为本科生讲授机器学习课程。

　　现在计算机界戏称机器学习为“全能学科”，它无所不在。除了有其自身的学科体系外，机器学习还有两个重要的辐射功能。一是为应用学科提供解决问题的方法与途径。对于一个应用学科来说，机器学习的目的就是把一些难懂的数学翻译成让工程师能够写出程序的伪代码。二是为一些传统学科，比如统计、理论计算机科学、运筹优化等找到新的研究问题。因此，大多数世界著名大学的计算机学科把机器学习或人工智能列为核心方向，扩大机器学习领域的教师规模，而且至少要保持两三个机器学习研究方向具有一流竞争力。有些计算机专业有1/3甚至1/2的研究生选修机器学习或人工智能。

　　机器学习现在已成为统计学的一个主流方向，许多著名大学的统计系纷纷从机器学习领域招聘教授，比如斯坦福大学统计系新进的两位助理教授来自机器学习专业。计算在统计领域已经变得越来越重要，传统多元统计分析是以矩阵分解为计算工具，现代高维统计则是以优化为计算工具。

机器学习发展的启示

　　机器学习的发展历程告诉我们：发展一个学科需要一个务实的态度。时髦的概念和名字无疑对学科的普及有一定的推动作用，但学科的根本还是所研究的问题、方法、技术和支撑的基础等，以及为社会产生的价值。

　　“机器学习”是个很酷的名字，简单地按照字面理解，它的目的是让机器能像人一样具有学习能力。但在其十年的黄金发展期，机器学习界并没有过多地炒作“智能”或者“认知”，而是关注于引入统计学等来建立学科的理论基础，面向数据分析与处理，以无监督学习和有监督学习为两大主要的研究问题，提出和开发了一系列模型、方法和计算算法等，切实地解决了工业界所面临的一些实际问题。近几年，因为大数据的驱动和计算能力的极大提升，一批面向机器学习的底层架构先后被开发出来。神经网络其实在20世纪80年代末或90年代初就被广泛研究，但后来沉寂了。近几年，基于深度学习的神经网络强势崛起，给工业界带来了深刻的变革和机遇。深度学习的成功不是源自脑科学或认知科学的进展，而是因为大数据的驱动和计算能力的极大提升。

　　机器学习的发展诠释了多学科交叉的重要性和必要性。然而这种交叉不是简单地彼此知道几个名词或概念就可以的，是需要真正的融会贯通。统计学家弗莱德曼早期从事物理学研究，他是优化算法大师，而且他的编程能力同样令人赞叹。乔丹教授既是一流的计算机学家，又是一流的统计学家，而他的博士专业为心理学，他能够承担起建立统计机器学习的重任。辛顿教授是世界最著名的认知心理学家和计算机科学家。虽然他很早就成就斐然，在学术界声名鹊起，但他依然始终活跃在一线，自己写代码。他提出的许多想法简单、可行又非常有效，被称为伟大的思想家。正是由于他的睿智和身体力行，深度学习技术迎来了革命性的突破。这些学者非常务实，从不提那些空洞无物的概念和框架。他们遵循自下而上的方式，从具体问题、模型、方法、算法等着手，一步一步实现系统化。

　　可以说机器学习是由学术界、工业界、创业界（或竞赛界）等合力造就的。学术界是引擎，工业界是驱动，创业界是活力和未来。学术界和工业界应该有各自的职责和分工。学术界的职责在于建立和发展机器学习学科，培养机器学习领域的专门人才；而大项目、大工程更应该由市场来驱动，由工业界来实施和完成。

我国机器学习发展现状和出路

　　机器学习在我国得到了广泛的关注，也取得了一定的成绩，但我觉得大多数研究集中在数据挖掘层面，我国从事纯粹机器学习研究的学者屈指可数。在计算机学术界，理论、方法等基础性的研究没有得到足够重视，一些理论背景深厚的领域甚至被边缘化。而一些“过剩学科”、“夕阳学科”则聚集了大量的人力、财力，这使得我国在国际主流计算机领域中缺乏竞争力和影响力。

　　统计学在我国还是一个弱势学科，最近才被国家定为一级学科。我国统计学处于两个极端，一是它被当作数学的一个分支，主要研究概率论、随机过程以及数理统计理论等。二是它被划为经济学的分支，主要研究经济分析中的应用。而机器学习在统计学界还没有被深度地关注。统计学和计算机科学仍处于沃塞曼所说的“各自为战”阶段。

　　我国计算机学科的培养体系还基本停留在早期发展阶段，如今的学生从小就与计算机接触，他们的编程能力和国外学生相比没有任何劣势。但由于理论知识一直没有被充分重视，而且统计学的重要性没有被充分认识到，这些造成了学生的数学能力和国外著名高校相比差距很大。我国大多数大学计算机专业的本科生都开设了人工智能课程，研究生则开设了机器学习课程，但无论是深度、宽度还是知识结构都落后于学科的发展，不能适应时代的需要。因此，人才的培养无论是质量还是数量都无法满足工业界的迫切需求。

　　目前数据科学专业在我国得到了极大的关注，北京大学、复旦大学和中国人民大学等依托雄厚的统计学实力纷纷建立了数据科学专业或大数据研究院，并已经开始招收本科生和研究生。但是目前还没有一所大学开设机器学习专业。机器学习对其他应用或理论学科有辐射作用，也是连接两者的纽带。一方面它可以为理论端储备人才，另一方面可以结合不同领域问题，比如医疗数据、金融数据、图像视频数据等，为应用端输送人才。因此，我认为在计算机科学本科专业中，增加机器学习的训练是必要的。

　　机器学习集技术、科学与艺术于一体，它有别于传统人工智能，是现代人工智能的核心。它牵涉到统计、优化、矩阵分析、理论计算机、编程、分布式计算等。因此，建议在已有的计算机专业本科生课程的基础上，适当加强概率、统计和矩阵分析等课程，下面是具体课程设置和相关教材的建议：

　　1．加强概率与统计的基础课程，建议采用莫里斯·德格鲁特(Morris H. DeGroot)和马克·舍维什(Mark J. Schervish)合著的第四版《概率论与数理统计》(Probability and Statistics)为教材。

　　2．在线性代数课程里，加强矩阵分析的内容。教材建议使用吉尔伯特·斯特朗(Gilbert Strang)的《线性代数导论》(Introduction to Linear Algebra)。吉尔伯特·斯特朗在麻省理工学院一直讲述线性代数，他的网上视频课程堪称经典。后续建议开设矩阵计算，采用特雷费森·劳埃德(Trefethen N. Lloyd)和戴维·鲍(David Bau lll)著作的《数值线性代数》(Numerical Linear Algebra)为教科书。

　　3．开设机器学习课程。机器学习有许多经典的书籍，但大多不太适宜做本科生的教材。最近，麻省理工学院出版的约翰·凯莱赫(John D. Kelleher)和布瑞恩·麦克·纳米(Brian Mac Namee)等人著作的《机器学习基础之预测数据分析》(Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics)，或者安得烈·韦伯(Andrew R. Webb)和基思·科普塞(Keith D. Copsey)合著的第三版《统计模式识别》(Statistical Pattern Recognition)比较适合作为本科生的教科书。同时建议课程设置实践环节，让学生尝试将机器学习方法应用到某些特定问题中。

　　此外，我建议设立以下课程作为本科计算机专业的提高课程或者荣誉课程。特别是，国内有些大学计算机专业设立了拔尖人才项目，我认为以下课程可以考虑列入该项目的培养计划中。事实上，上海交通大学ACM班就开设了随机算法和统计机器学习等课程。

　　1．开设数值优化课程，建议参考教材乔治·诺塞达尔(Jorge Nocedal)和史蒂芬·赖特(Stephen J. Wright)的第二版《数值优化》(Numerical Optimization) ，或者开设数值分析，建议采用蒂莫西·索尔的《数值分析》(Numerical Analysis)为教材。

　　2．加强算法课程，增加高级算法，比如随机算法，参考教材是迈克尔·米曾马克(Michael Mitzenmacher)和伊莱·阿普法(Eli Upfal)的《概率与计算：随机算法与概率分析》(Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis)。

　　3．在程序设计方面，增加或加强并行计算的内容。特别是在深度学习技术的执行中，通常需要GPU加速，可以使用戴维·柯克 (David B. Kirk) 和胡文美(Wen-mei W. Hwu)的教材《大规模并行处理器编程实战》（第二版）(Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Second Edition)；另外，还可以参考优达学城(Udacity)上英伟达(Nvidia)讲解CUDA计算的公开课。

　　总之，我认为以计算机科学为主导，联合统计和应用数学专业，开设机器学习研究生专业是值得考虑的。研究生专业应该围绕理论机器学习、概率与随机图模型、贝叶斯方法、大规模优化算法、深度学习等基础机器学习领域。建议开设理论机器学习、概率图模型、统计推断与贝叶斯分析、凸分析与优化、强化学习、信息论等课程[1~8]。

　　我国人工智能发展的根本出路在于教育。只有培养出一批批数理基础深厚、动手执行力极强，有真正融合交叉能力和国际视野的人才，我们才会有大作为。

　　致谢：

　　本文是根据在统计之都微博发布《机器学习：统计与计算之恋》一文的删节和修改而整理出来的。具体，删除原文中第二部分内容，增加了一节“我国机器学习发展现状和出路”。原文在统计之都发布后收到不少反馈意见。常象宇博士，以及我的学生陈迪、陈子豪、黎彧君、罗珞、叶海山、赵申剑等对修改稿提出了建设性的意见。在此一并感谢。

　　张志华。北京大学概率统计系教授。曾在浙江大学和上海交通大学计算机系任教。主要从事机器学习与应用统计等领域的教学与科研工作。zhzzhang@gmail.com

　　机器学习——统计与计算之恋

北京大学张志华

来源：统计之都(ID:CapStat)

　　编辑部按：本文是从张志华老师在第九届中国R语言会议和上海交通大学的两次讲座中整理出来的。张志华老师是上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。在加入上海交通大学之前，是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。张老师主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究，迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文，是美国“数学评论”的特邀评论员，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。其公开课《机器学习导论》和《统计机器学习》受到广泛关注。

张志华老师和他的学生们

　　大家好，今天我演讲的主题是 “机器学习：统计与计算之恋”。我用了一个很浪漫的名字，但是我的心情是诚惶诚恐的。一则我担心自己没有能力驾驭这么大的主题，二则我其实是一个不解风情之人，我的观点有些可能不符合国内学术界的主流声音。

　　最近人工智能或者机器学习的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国棋手李世石九段的人机大战，再次让我们领略到了人工智能或机器学习技术的巨大潜力，同时也深深地触动了我。面对这一前所未有的技术大变革，作为10多年以来一直从事统计机器学习一线教学与研究的学者，希望借此机会和大家分享我个人的一些思考和反思。

　　在这场人工智能发展的盛事里，我突然发现，对我们中国的学者来说，好像是一群看热闹的旁观者。不管你承认还是不承认，事实就是和我一代的或者更早的学者也只能作为旁观者了。我们能做的事情是帮助你们---中国年轻的一代，让你们在人工智能发展的大潮中有竞争力，做出标杆性的成就，创造人类文明价值，也让我有个加油欢呼的主队。

　　我的演讲主要包含两部分，在第一部分，首先对机器学习发展做一个简要的回顾，由此探讨机器学习现象所蕴含的内在本质，特别是讨论它和统计学、计算机科学、运筹优化等学科的联系，以及它和工业界、创业界相辅相成的关系。在第二部分，试图用“多级”、“自适应”以及 “平均”等概念来简约纷繁多彩的机器学习模型和计算方法背后的一些研究思路或思想。

　　第一部分：回顾和反思

　　1、什么是机器学习

　　毋庸置疑，大数据和人工智能是当今是最为时髦的名词，它们将为我们未来生活带来深刻的变革。数据是燃料，智能是目标，而机器学习是火箭，即通往智能的技术途径。机器学习大师Mike Jordan和Tom Mitchell 认为机器学习是计算机科学和统计学的交叉，同时是人工智能和数据科学的核心。

　　“It is one of today’s rapidly growing technical fields, lying at the intersection of computer science and statistics, and at the core of artificial intelligence and data science”

---M. I. Jordan

　　通俗地说，机器学习就是从数据里面挖掘出有用的价值。数据本身是死的，它不能自动呈现出有用的信息。怎么样才能找出有价值的东西呢？第一步要给数据一个抽象的表示，接着基于表示进行建模，然后估计模型的参数，也就是计算，为了应对大规模的数据所带来的问题，我们还需要设计一些高效的实现手段。

　　我把这个过程解释为机器学习等于矩阵+统计+优化+算法。首先，当数据被定义为一个抽象的表示时，往往形成一个矩阵或者一个图，而图其实也是可以理解为矩阵。统计是建模的主要工具和途径，而模型求解大多被定义为一个优化问题，特别是，频率统计方法其实就是一个优化问题。当然，贝叶斯模型的计算牵涉随机抽样方法。而之前说到面对大数据问题的具体实现时，需要一些高效的方法，计算机科学中的算法和数据结构里有不少好的技巧可以帮助我们解决这个问题。

　　借鉴Marr的关于计算机视觉的三级论定义，我把机器学习也分为三个层次：初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析，它又包含三个方面，首先是应用问题导向，简单地说，它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题，我们可以理解为数据挖掘；第二，根据应用问题的需要，提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等，我理解这是机器学习学科的核心内容。第三，通过推理达到某种智能。最后，高级阶段是智能与认知，即实现智能的目标。从这里，我们看到，数据挖掘和机器学习本质上是一样的，其区别是数据挖掘更接地于数据库端，而机器学习则更接近于智能端。

　　2、机器学习的发展历程

　　我们来梳理一下机器学习的发展历程。上个世纪90年代以前，我对此认识不够，了解不深，但我觉得当时机器学习处于发展的平淡期。而1996-2006年是其黄金时期，主要标志是学术界涌现出一批重要成果，比如，基于统计学习理论的SVM和boosting等分类方法，基于再生核理论的非线性数据分析与处理方法，以lasso为代表的稀疏学习模型及应用等等。这些成果应该是统计界和计算机科学界共同努力成就的。

　　然而，机器学习也经历了一个短暂的徘徊期。这个我感同身受，因为那时我在伯克利的博士后工作结束，正面临找工作，因此当时我导师Mike Jordan教授和我进行了多次交流，他一方面认为机器学习正处于困难期，工作职位已趋于饱满，另一方面他向我一再强调，把统计学引入到机器学习的思路是对的，因为以统计学为基础的机器学习作为一个学科其地位已经被奠定。主要问题是机器学习是一门应用学科，它需要在工业界发挥出作用，能为他们解决实际问题。幸运的是，这个时期很快就过去了。可能在座大多数人对这个时期没有印象，因为中国学术发展往往要慢半拍。

　　现在我们可以理直气壮地说机器学习已经成为计算机科学和人工智能的主流学科。主要体现在下面三个标志性的事件。

　　首先，2010年2月，伯克利的Mike Jordan教授和CMU的Tom Mitchell教授同时被选为美国工程院院士，同年5月份，Mike Jordan和斯坦福的统计学家Jerome Friedman又被选为美国科学院院士。我们知道许多著名机器学习算法比如CART、MARS 和GBM等是 Friedman教授等提出。

　　随后几年一批在机器学习做出重要贡献的学者先后被选为美国科学院或工程院院士。比如，人工智能专家的Daphne Koller, Boosting的主要建立者Robert Schapire, Lasso的提出者Robert Tibshirani, 华裔著名统计学习专家郁彬老师，统计机器机器学习专家的Larry Wasserman, 著名的优化算法专家 Stephen Boyd等。同时，机器学习专家、深度学习的领袖Toronto大学Geoffrey Hinton 以及该校统计学习专家Nancy Reid 今年分别被选为美国工程院和科学院的外籍院士。

　　这是当时Mike给我祝贺他当选为院士时的回信：

　　Thanks for your congratulations on my election to the National Academy. It's nice to have machine learning recognized in this way.

　　因此，我理解在美国一个学科能否被接纳为主流学科的一个重要标志是其代表科学家能否被选为院士。我们知道Tom Mitchell 是机器学习早期建立者和守护者，而Mike Jordan是统计机器学习的奠基者和推动者。

　　这个遴选机制无疑是先进的，它可以促使学科良性发展，适应社会动态发展和需求。相反，如果某某通过某种方式被评选为本国院士，然后他们就掌握了该国学术话语权和资源分配权。这种机制可能会造成一些问题，比如一些过剩学科或者夕阳学科会得到过多的发展资源，而主流学科则被边缘化。

　　其次，2011年的图灵奖授予了UCLA的Judea Pearl教授，他主要的研究领域是概率图模型和因果推理，这是机器学习的基础问题。我们知道，图灵奖通常颁给做纯理论计算机科学的学者，或者早期建立计算机架构的学者，而把图灵奖授予Judea Pearl教授具有方向标的意义。

　　第三，是当下的热点，比如说深度学习、AlphaGo、无人驾驶汽车、人工智能助理等等对工业界的巨大影响。机器学习切实能被用来帮助工业界解决问题。工业界对机器学习领域的才人有大量的需求，不仅仅需要代码能力强的工程师，也需要有数学建模和解决问题的科学家。

　　让我们具体地看看工业界和机器学习之间的关系。我之前在谷歌研究院做过一年的访问科学家，我有不少同事和以前学生在IT界工作，平时实验室也经常接待一些公司的来访和交流，因此了解一些IT界情况。

　　我理解当今IT的发展已从传统的微软模式转变到谷歌模式。传统的微软模式可以理解为制造业，而谷歌模式则是服务业。谷歌搜索完全是免费的，服务社会，他们的搜索做得越来越极致，同时创造的财富也越来越丰厚。

　　财富蕴藏在数据中，而挖掘财富的核心技术则是机器学习。深度学习作为当今最有活力一个机器学习方向，在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、智力游戏等领域的颠覆性成就。它造就了一批新兴的创业公司。

　　3、统计与计算

　　我的重点还是要回到学术界。我们来重点讨论统计学和计算机科学的关系。CMU 统计系教授Larry Wasserman最近刚被选为美国科学院院士。他写了一本名字非常霸道的书，《All of Statistics》。在这本书引言部分关于统计学与机器学习有个非常有趣的描述。他认为原来统计是在统计系，计算机是在计算机系，这两个是不相来往的，而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用，不解决问题，而统计学家则认为计算机学家只是在重新建造轮子，没有新意。然而，他认为这个情况现在改变了，统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献，而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以，Larry写了这本书，可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书，为计算机学者写的统计领域的书。

　　现在大家达成了一个共识: 如果你在用一个机器学习方法，而不懂其基础原理，这是一件非常可怕的事情。也是由于这个原因，目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。深度学习已经展示其强大的实际应用的效果，但其中的原理目前大家还不是太清楚。

　　让我们进一步地来分析统计与计算机的关系。计算机学家通常具有强的计算能力和解决问题的直觉，而统计学家长于理论分析，具有强的建模能力，因此，两者有很好的互补性。

　　Boosting, SVM 和稀疏学习是机器学习界也是统计界，在近十年或者是近二十年来，最活跃的方向，现在很难说谁比谁在其中做的贡献更大。比如，SVM的理论其实很早被Vapnik等提出来了，但计算机界发明了一个有效的求解算法，而且后来又有非常好的实现代码被陆续开源给大家使用，于是SVM就变成分类算法的一个基准模型。再比如，KPCA是由计算机学家提出的一个非线性降维方法，其实它等价于经典MDS。而后者在统计界是很早就存在的，但如果没有计算机界从新发现，有些好的东西可能就被埋没了。

　　机器学习现在已成为统计学的一个主流方向，许多著名统计系纷纷招聘机器学习领域的博士为教员。计算在统计已经变得越来越重要，传统多元统计分析是以矩阵为计算工具，现代高维统计则是以优化为计算工具。另一方面，计算机学科开设高级统计学课程，比如统计学中的核心课程“经验过程”。

　　我们来看机器学习在计算机科学占什么样的地位。最近有一本还没有出版的书 “Foundation of Data Science, by Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan,”作者之一John Hopcroft是图灵奖得主。在这本书前沿部分，提到了计算机科学的发展可以分为三个阶段：早期、中期和当今。早期就是让计算机可以运行起来，其重点在于开发程序语言、编译原理、操作系统，以及研究支撑它们的数学理论。中期是让计算机变得有用，变得高效。重点在于研究算法和数据结构。第三个阶段是让计算机具有更广泛的应用，发展重点从离散类数学转到概率和统计。那我们看到，第三阶段实际上就是机器学习所关心的。

　　现在计算机界戏称机器学习“全能学科”，它无所不在。一方面，机器学习有其自身的学科体系；另一方面它还有两个重要的辐射功能。一是为应用学科提供解决问题的方法与途径。说的通俗一点，对于一个应用学科来说，机器学习的目的就是把一些难懂的数学翻译成让工程师能够写出程序的伪代码。二是为一些传统学科，比如统计、理论计算机科学、运筹优化等找到新的研究问题。

　　4、机器学习发展的启示

　　机器学习是个很酷的名字，简单地按照字面理解，它的目的是让机器能像人一样具有学习能力。但在前面我们所看到的，在其10年的黄金发展期，机器学习界并没有过多地炒作“智能”，而是更多地关注于引入统计学等来建立学科的理论基础，面向数据分析与处理，以无监督学习和有监督学习为两大主要的研究问题，提出和开发了一系列模型、方法和计算算法等，切实地解决工业界所面临的一些实际问题。近几年，因应大数据的驱动和计算能力的极大提升，一批面向机器学习的底层架构又先后被开发出来，深度神经网络的强势崛起给工业界带来了深刻的变革和机遇。

　　机器学习的发展同样诠释了多学科交叉的重要性和必要性。然而这种交叉不是简单地彼此知道几个名词或概念就可以的，是需要真正的融化贯通。Mike Jordan教授既是一流的计算机学家，又是一流的统计学家，所以他能够承担起建立统计机器学习的重任。而且他非常务实，从不提那些空洞无物的概念和框架。他遵循自下而上的方式，即先从具体问题、模型、方法、算法等着手，然后一步一步系统化。Geoffrey Hinton教授是世界最著名的认知心理学家和计算机科学学家。虽然他很早就成就斐然，在学术界名声卓越，但他一直活跃在一线，自己写代码。他提出的许多想法简单、可行又非常有效，因此被称为伟大的思想家。正是由于他的睿智和力行，深度学习技术迎来了革命性的突破。

　　机器学习这个学科同时是兼容并收。我们可以说机器学习是由学术界、工业界、创业界(或竞赛界)等合力而造就的。学术界是引擎，工业界是驱动，创业界是活力和未来。学术界和工业界应该有各自的职责和分工。学术界职责在于建立和发展机器学习学科，培养机器学习领域的专门人才；而大项目、大工程更应该由市场来驱动，由工业界来实施和完成。

　　5、国内外发展现状

　　我们来看看机器学习在国际的发展现状。我主要看几所著名大学的情况。在伯克利，一个值得深思的举措是机器学习的教授同时在计算机系和统计学都有正式职位，而且据我所知，他们不是兼职，在两个系都有教授课程和研究的任务的。伯克利是美国统计学的发源地，可以说是当今统计学的圣地，然而她兼容并蓄、不固步自封。Mike Jordan教授是统计机器学习的主要建立者和推动者，他为机器学习领域培养了一大批优秀的学生。统计系的主任现在是Mike，然而他早年的教育并没有统计或数学背景。可以说，Berkeley的统计系成就了Mike，反过来他也为Berkeley的统计学发展创造了新的活力，建立了无可代替的功勋。

　　斯坦福和伯克利的统计是公认世界最好的两个。我们看到，斯坦福统计系的主流方向就是统计学习，比如我们熟知的《Elements of statistical learning》一书就是统计系几位著名教授撰写的。Stanford计算机科学的人工智能方向一直在世界占主导地位，特别在不确定推理、概率图模型、概率机器人等领域成就斐然，他们的网络公开课《机器学习》、《概率图模型》以及《人工智能》等让世界受益。

　　CMU是一个非常独特的学校，她并不是美国传统的常春藤大学。可以说，它是以计算机科学为立校之本，它是世界第一个建立机器学习系的学校。Tom Mitchell 教授是机器学习的早期建立者之一和守护者，他一直为该校本科生教《机器学习》课程。然而，这个学校统计学同样强，尤其，她是贝叶斯统计学的世界研究中心。

　　在机器学习领域，多伦多大学有着举足轻重的地位，她们机器学习研究组云集了一批世界级的学者，在“Science” 和“Nature”发表多篇论文，实属罕见。Geoffrey Hinton 教授是伟大的思想家，但更是践行者。他是神经网络的建立者之一，是BP算法和深度学习的主要贡献者。正是由于他的不懈努力，神经网络迎来了大爆发。Radford Neal 教授是Hinton学生，他在贝叶斯统计领域，特别是关于MCMC做出了一系列的重要工作。

　　国际发展现状

　　那么我们来看看国内的现状。总的来说，统计和计算机科学这两个学科处于Larry所说的初期各自为战的阶段。面向大数据的统计学与计算机科学的交叉研究是机遇也是挑战。

　　我之前在浙江大学曾经参与其统计交叉学科中心的组建，由此对统计界有所了解。统计学在中国应该还是一个弱势学科，最近才被国家定为一级学科。我国统计学处于两个极端，一是它被当作数学的一个分支，主要研究概率论、随机过程以及数理统计理论等。二是它被划为经济学的分支，主要研究经济分析中的应用。而机器学习在统计学界还没有被深度地关注。因此，面向于数据处理、分析的IT和统计学的深度融合有巨大的潜力。

　　虽然，我并没有跟国内机器学习或者人工智能学术界有深入的接触，但我在国内计算机系工作近8年时间，一直在一线从事机器学习相关的教学与研究，应该对机器学习的现状有一定的发言权。机器学习的确在中国得到了广泛的关注，也取得了一定的成绩，但我觉得高品质的研究成果稀缺。热衷于对机器学习的高级阶段进行一些概念炒作，它们通常没有多大的可执行性；偏爱大项目、大集成，这些本更应该由工业界来实施；而理论、方法等基础性的研究不被重视，认为理论没有用处的观点还大有市场。

　　计算机学科的培养体系还基本停留在它的早期发展阶段。大多数学校都开设了人工智能与机器学习的课程，但无论是深度还是前沿性都落后于学科的发展，不能适应时代的需要。人才的培养无论质量和数量都无法满足工业界的需求。这也是国内IT公司与国际同类公司技术上有较大差距的关键原因。

　　第二部分：几个简单的研究思路

　　在这部分，我的关注则回到机器学习的研究本身上来。机器学习内容博大精深，而且新方法、新技术正源源不断地被提出、被发现。这里，我试图用“多级”、“自适应”以及 “平均”等概念来简约纷繁多彩的机器学习模型和计算方法背后的一些研究思路和思想。希望这些对大家理解机器学习已有的一些模型、方法以及未来的研究有所启发。

　　1. 多级 (Hierarchical)

　　首先，让我们来关注“多级”这个技术思想。我们具体看三个例子。

　　第一个例子是隐含数据模型，它就是一种多级模型。作为概率图模型的一种延伸，隐含数据模型是一类重要的多元数据分析方法。隐含变量有三个重要的性质。第一，可以用比较弱的条件独立相关性代替较强的边界独立相关性。著名的de Finetti 表示定理支持这点。这个定理说，一组可以交换的随机变量当且仅当在某个参数给定条件下，它们可以表示成一组条件随机变量的混合体。这给出了一组可以交换的随机变量的一个多级表示。即先从某个分布抽一个参数，然后基于这个参数，独立地从某个分布抽出这组随机变量。第二，可以通过引入隐含变量的技术来方便计算，比如期望最大算法以及更广义的数据扩充技术就是基于这一思想。具体地，一些复杂分布，比如t-distribution, Laplace distribution 则可以通过表示成高斯尺度混合体来进行简化计算。第三，隐含变量本身可能具有某种有可解释的物理意思，这刚好符合应用的场景。比如，在隐含狄利克雷分配(LDA)模型，其中隐含变量具有某种主题的意思。

Laten Dirichlet Allocation

　　第二个例子，我们来看多级贝叶斯模型。在进行MCMC抽样后验估计时，最上层的超参数总是需要先人为给定的，自然地，MCMC算法收敛性能是依赖这些给定的超参数的，如果我们对这些参数的选取没有好的经验，那么一个可能做法我们再加一层，层数越多对超参数选取的依赖性会减弱。

Hierarchical Bayesian Model

　　第三例子，深度学习蕴含的也是多级的思想。如果把所有的节点全部的放平，然后全连接，就是一个全连接图。而CNN深度网络则可以看成对全连接图的一个结构正则化。正则化理论是统计学习的一个非常核心的思想。CNN和RNN是两大深度神经网络模型，分别主要用于图像处理和自然语言处理中。研究表明多级结构具有更强的学习能力。

Deep Learning

　　2. 自适应 (Adaptive)

　　我们来看自适应这个技术思路，我们通过几个例子来看这个思路的作用。

　　第一个例子是自适应重要采样技术。重要采样方法通常可以提高均匀采样的性能，而自适应则进一步改善重要采样的性能。

　　第二个例子，自适应列选择问题。给定一个矩阵A，我们希望从中选取部分列构成一个矩阵C，然后用CC^+A去近似原矩阵A，而且希望近似误差尽可能小。这是一个NP难问题。在实际上，可以通过一个自适应的方式，先采出非常小一部分C_1，由此构造一个残差，通过这个定义一个概率，然后用概率再去采一部分C_2, 把C_1 和 C_2 合在一起组成C。

　　第三个例子，是自适应随机迭代算法。考虑一个带正则化的经验风险最小问题，当训练数据非常多时，批处理的计算方式非常耗时，所以通常采用一个随机方式。存在的随机梯度或者随机对偶梯度算法可以得到参数的一个无偏估计。而通过引入自适应的技术，可以减少估计的方差。

　　第四个例子，是Boosting分类方法。它自适应调整每个样本的权重，具体地，提高分错样本的权重，而降低分对样本的权重。

　　3. 平均 (Averaging)

　　其实，boosting 蕴含着平均思想，即我最后要谈的技术思路。简单地说，boosting是把一组弱分类器集成在一起，形成一个强的分类器。第一好处是可以降低拟合的风险。第二，可以降低陷入局部的风险。第三，可以扩展假设空间。Bagging同样是经典的集成学习算法，它把训练数据分成几组，然后分别在小数据集上训练模型，通过这些模型来组合强分类器。另外这是一个两层的集成学习方式。

　　经典的Anderson 加速技术则是通过平均的思想来达到加速收敛过程。具体地，它是一个叠加的过程，这个叠加的过程通过求解一个残差最小得到一个加权组合。这个技术的好处，是没有增加太多的计算，往往还可以使数值迭代变得较为稳定。

　　另外一个使用平均的例子是分布式计算中。很多情况下分布式计算不是同步的，是异步的，如果异步的时候怎么办？最简单的是各自独立做，到某个时候把所有结果平均，分发给各个worker, 然后又各自独立运行，如此下去。这就好像一个热启动的过程。

　　正如我们已经看到，这些思想通常是组合在一起使用的，比如boosting模型。我们多级、自适应和平均的思想很直接，但的确也很有用。

　　在AlphaGo和李世石九段对弈中，一个值得关注的细节是，代表Alpha Go方悬挂的是英国国旗。我们知道AlphaGo是由deep mind团队研发的，deep mind是一家英国公司，但后来被google公司收购了。科学成果是世界人民共同拥有和分享的财富，但科学家则是有其国家情怀和归属感。

　　位低不敢忘春秋大义，我认为我国人工智能发展的根本出路在于教育。先哲说：“磨刀不误砍柴工”。只有培养出一批又一批的数理基础深厚、计算机动手执行力极强，有真正融合交叉能力和国际视野的人才时，我们才会有大作为。

　　致谢

　　上述内容是根据我最近在第九届中国R语言会议（https://china-r.org/bj2016/）和上海交通大学的两次讲座而整理出来的，特别是R会主办方统计之都的同学们帮我做了该次演讲的记录。感谢统计之都的太云、凌秉和象宇的邀请，他们和统计之都的伙伴们正在做一件意义影响深远的学术公益，你们的情怀和奉献给了我信心来公开宣讲自己多年来的真实认识和思考。感谢我的学生们帮助我准备这个讲演报告，从主题的选定，内容的选取，材料的收集以及幻灯片的制作他们都给了我极大的支持，更重要的是，他们让我在机器学习领域的求索一直不孤独。谢谢大家！

　　统计之都：专业、人本、正直的中国统计学门户网站。

　　“远望智库”聚焦前沿科技领域，着眼科技未来发展，围绕军民融合、科技创新、管理创新、科技安全、知识产权等主题，开展情报挖掘、发展战略研究、规划论证、评估评价、项目筛选，以及成果转化等工作，为管理决策、产业规划、企业发展、机构投资提供情报、咨询、培训等服务，为推动国家创新驱动发展和军民融合深度发展提供智力支撑。

体育直播-太狠了！浙江队围绕亚冠外线爆发华盛顿奇才完成体检，姆巴佩在阿森纳比赛中夺冠

Wed, 24 Jun 2026 19:05:54 +0800

太狠了！浙江队外线觉醒：亚冠之路的三分革命当亚冠的夜幕被浙江队的外线点燃，球迷首次真切感受到一种从禁区到弧顶的连环爆发。这个赛季，浙江队把战术板上的重点几乎全部压在了外线：把速度、空间和投射相结合，形成了一种“多人移动、单点出手”的攻击模式。

对手的防线一旦拉开，外线的机会像潮水涌来，三分球成了撕裂比赛节奏的利刃。场馆内每一次干净利落的出手都能掀起看台的狂欢，这种从外围传导到球队士气的感染力，已经不仅仅是技术层面的胜利，而是情感与品牌的双重加分。

球员方面，几位年轻射手在教练的信任下披挂上阵，他们的命中率和投篮选择展现出成熟的比赛阅读能力。防守轮转、无球跑动和挡拆后的接球出手被反复训练成自然反应，这一切让浙江队在亚冠的比赛中，不再依赖单点突破，而是通过外线多点威胁创造更多空间。对手教练常常在赛后无奈地承认：“你要不是包夹就是被拉开。

”这正是外线价值的最佳注脚。

与此外线爆发带来的远不止胜负——它催生了球迷消费的新高潮。球迷会为了那一抹熟悉的手感，购买签名球衣、弧顶席位门票和球队周边。社交媒体上的短视频循环播放每一个关键三分，带动赛事关注度和商业合作。品牌愿意出更高价位在这些“外线热区”安装广告，俱乐部的商业团队开始把“外线文化”打造成一枚强有力的IP标签。

在这股热潮之外，跨洋的关注也在升温——华盛顿奇才刚刚完成了一系列体检，传递出球队在重建与补强上的节奏感。虽然NBA与亚冠属于不同生态，但健身、医疗与科学化训练的趋同，使得两大赛场之间的信息交流更为频繁。奇才的体检通过媒体披露后，强化了球员健康管理、赛季准备与商业价值之间的联系；这类专业化操作也逐渐成为亚洲俱乐部必须学习的课题：数据化训练、恢复方案、个性化体测，所有这些都在为球员在高强度赛程中的持续输出提供保障。

把视角拉回到浙江队，外线爆发不是一夜成型的奇迹，而是训练场上千百次投篮的积累，是教练团队在战术板上反复推敲后的智慧流露。球迷看到了更远的希望：如果保持这种外线效能，在亚冠的淘汰赛中，浙江队完全有机会用投篮决定比赛，用精神与战术撬动更大的舞台。

商业伙伴、赞助商、甚至城市的夜生活，都借助这股热度被重新点亮。对于爱好者来说，这不只是胜利，更是一次共同参与的文化狂欢。

舞台换成绿茵：姆巴佩在阿森纳比赛中夺冠——一场梦幻交融的商业与情绪盛宴当画面切换到英格兰的绿茵场，想象姆巴佩在阿森纳主场举起冠军奖杯的瞬间，观众的喉咙仿佛被兴奋捆绑。无论这是现实中的惊喜，还是一种替代性的想象，这样的画面都足以改写媒体头条、社交话题与商业逻辑。

姆巴佩的个人影响力本身就是一台传播机器，他在任何一个赛场的高光表现都能迅速点燃全球关注，尤其是在像阿森纳这样历史与粉丝基础深厚的俱乐部舞台上。

从营销角度看，姆巴佩的夺冠构成了极强的跨界流量。球衣、限量周边、赛事回放权、赞助商的联合营销都会在短时间内获得爆发性收益。俱乐部的会员订阅、比赛日门票和球场周边商业将迎来显著上扬。更隐性的价值是情感归属：球迷会把这样的胜利记住很久，它会成为社群讨论的起点，也会促进年轻球员的明星化曲线，形成新的偶像生态。

战术层面，姆巴佩在阿森纳比赛中的夺冠可能意味着速度与技术的完美融合：他在边路的冲击、反击中的最后一脚以及与中场的默契配合，都能为球队提供决定性优势。对手不得不围绕其构筑专门防守方案，而这恰恰为队友创造了空档与机遇。媒体会放大这些细节，把战术解析、关键镜头和球员表情切成短视频，形成二次传播矩阵。

这种场景下，体育不仅是竞技，更是社交货币。餐厅、酒吧、线上讨论组会以比赛为纽带进行聚合，赞助商在赛后会把“夺冠故事”打造成长期的品牌资产。与此体育旅游也会受益：球迷可能为了亲眼见证下一次历史时刻而远赴英伦，带动当地经济。对于平台与内容创作者而言，这类事件提供了铺天盖地的素材：深度解读、幕后故事、与球员相关的短纪录片都能抓住观众注意力。

把两组故事放在一起看，亚冠外线的革命、NBA球队的专业体检与足坛的明星夺冠，呈现出一种跨运动、跨地域的共振：竞技场上的每一次高光都能转化为商业机会与文化记忆。作为观众和参与者，你能做的远不止看比赛——参与讨论、收藏周边、走进球场，都是将这股能量延伸的方式。

体育的价值正在从结果向体验与共鸣扩展，而这样的扩展，才是长久的赢利之道与情感归宿。

网球-东亚足球俱乐部排名

Wed, 24 Jun 2026 19:05:23 +0800

一、招生计划

　　（一）、招生对象及范围

　　面向全县招收应届初中毕业生1000人。其中，宏志班30人。

　　（二）、宏志班招生说明

　　（1）2017年被我校录取的前30名学生确定为宏志班学生，

　　（2）对宏志班的优秀学生实行入学奖励，并在奖学金、助学金申请方面优先照顾；对家庭困难的学生减免相关费用。

　　（3）学校对考入清华、北大的优秀生予以重奖，每生发放奖学金六万元。

　　（4）如何填报志愿：考生应在省教育厅规定时间内，在河南省高中阶段教育招生信息平台(www.hagaozhong.com)上进行自主报名。填报志愿时，需在相应批次第一志愿填写“临颍三高”（全称为：临颍县第三高级中学）。

　　（5）宏志班咨询电话：龚老师13673951276 宋老师13939577223

　　注意事项

　　志愿填报决定学校和学籍，志愿没有填报临颍三高的不能到我校上学，请考生及家长慎重考虑。招生政策规定，各高中不准接收未被本校录取的考生，所有学生高考时只能在学籍所在学校报考。欢迎考生第一志愿报考临颍三高。

　　二、学校简介

　　临颍三高，是1999年5月经河南省教育厅批准创建的一所市级示范性高中，学校位于临颍县颍河东路，东接千亩湖，西邻107国道，北倚G4高速引线，交通便利，位置优越，环境幽雅。

　　学校确立了“以人为本”的管理理念，坚持“以学生终身发展为本、立德树人、质量第一” 的原则，积极实施科学建校、依法治校、以德立校、教研活校、名师强校的治校方略，将学校打造成了“高标准，高效率，高质量”的漯河市一流示范性高中。

　　近年来，学校统一部署，积极推进“三高教学法”，落实导学案，打造高效课堂；学校内部开展推门听课，打造示范课堂，并积极面向全校开展赛课、青年教师示范课等活动。同时，学校全力打造学习型、专家型的教师队伍。加大教师培训力度，提升教学理念，改进教学思路。积极选派骨干教师参加各类教科研培训和学习，仅2016年学校就先后选派骨干教师到北京外国语大学、北京师范大学、郸城一高等单位和上海、郑州、重庆、漯河等地参加各级各类教育教学培训学习，从教育教学的各个环节提高了老师们的水平。

　　“三尺讲台，终岁莫问枯荣事；两袖清风，回首只闻桃李香。”三高教师以高度的敬业精神，满腔的教育热忱，谱写着教育事业的华美篇章。他们潜心于教学科研，结下了累累硕果：近几年30多名老师荣获省、市、县级优秀教师、优秀班主任；90多名老师在省市级优质课比赛中获奖；每年都有20多位老师的学术论文、散文等作品在国家、省、市级刊物上发表。

　　三、教育教学成果

　　（一）、综述

　　成功的教育，收获的必然是教育的成功。办学以来，临颍三高视教育质量为发展的生命线，虽然起步晚，但全校师生艰苦创业，勇于开拓，认真贯彻国家教育方针，科学管理，严谨治学，，办学质量突飞猛进，短短十几年已为清华、北大、浙江大学、复旦、哈工大、中科大等名校输送了大批优秀人才。特别是先后两次夺得漯河市高考理科状元，开漯河市一般高中升清华的先河，创造了漯河市教育史上的一个神话。突出的办学成绩，使临颍三高多次受到上级部门的嘉奖，先后被授予“河南省绿色模范单位”、“漯河市教育科研先进单位”、“漯河市教学先进单位”、“创建文明城市工作先进单位”、“漯河市文明单位”、“食品安全示范单位”、“依法治县工作先进单位”、“漯河市首届校园足球联赛高中女子组第一名”、“河南省2015年首届‘省长杯’校园足球联赛高中女子组第6名”、“河南省2016年‘省长杯’校园足球联赛高中女子组亚军”等光荣称号。

　　（二）、近两年成绩

　　2015年高考三（7）班刘丫丫、三（6）班曹世航、三（6）班冯瑶瑶三人囊括2015年漯河市同类高中理科应届生总分前三名！全市同类高中理科应届生总分前6名我校占5人，全市同类高中理科应届生总分前10名我校占7人，文科实验班三（1）班本科上线率100%；理科实验班三（6）班、三（7）班本科上线率均突破90%；文科本科上线人数、本科上线率也实现了翻一番。

　　2016年高考在2015年的基础上一本、二本上线人数和上线率翻了一番，再次在漯河市同类高中中名列前茅，而范颍琦更是以627分（高出一本线104分）的优异成绩，荣获漯河市同类高中理科应届生第一名，理科全市前六名临颍三高占五名，文科前三名临颍三高占两名。临颍三高在2016年漯河市高招工作总结会上被授予“2016年漯河市高中教学质量进步奖”、“2015-2016学年目标管理先进单位”等荣誉称号。

　　四、特色教育

　　（一）、校园足球

　　近年来，临颍三高积极打造精彩纷呈的足球文化，成立了漯河市第一支足球啦啦队（足球宝贝）。利用形式多样的活动来宣传足球知识，普及足球活动。全面提升了校园足球水平和学生综合素质，有力地推进了学校体育工作科学发展。几年来，临颍三高男、女足球队在各级各类足球比赛中取得了优异成绩：2015年漯河市七运会足球比赛男子组第一名，2015年、2016年、2017年连续三届荣获县长杯、市长杯足球联赛男、女双冠军，2015年省长杯校园足球联赛高中女子组第六名，女足代表漯河市参赛获2016年省长杯校园足球联赛高中女子组亚军，2015年临颍三高被教育部授予“全国青少年校园足球特色学校”称号。2017年7月临颍三高男、女足球队将代表漯河市参加2017年省长杯校园足球联赛，7月又将是一个丰收的季节。

　　（二）、心理咨询室

　　临颍三高高度重视学生的心理健康教育，大力加强学校的心理咨询室建设和心理教师的培训工作，学校现有专兼职国家二级（高级）心理咨询师9名，他们充分利用心理健康课、心理健康主题报告会和心理咨询活动等，通过对学生个别谈心，了解学生的家庭情况、成长历程、学习生活、住宿、课余活动、交友、兴趣爱好、性格特点等方面的情况，全方位加强对学生心理健康教育，培养学生健康的心理，指导学生身心积极健康的成长和学业的良好发展。

　　五、丰富多彩的校园活动

　　临颍三高

2017年6月

实时比分-开拓者球员利拉德

Wed, 24 Jun 2026 19:04:50 +0800

北京时间快船主场迎战勇士，勇士最终以141比113大胜快船。要知道这是快船队对勇士的11连败，堪称是快船的最大苦主啊。

今天的比赛也是三节就花了，面对开挂的库里，快船众将对勇士无可奈何。库里三节上场30分钟，拿下31分5个篮板6次助攻，三分球11中7，效率可以说相当高，杜兰特则上场29分钟得到19分7个篮板4次助攻，这也让我们看到熟悉的勇士又回来了。

李文格林麦基三人无解连线

库里第三节花式运球压哨命中三分

快船面对格林麦基的空接也是毫无办法。

库里贝尔格林三人连线

在比赛中也出现比较戏剧的一幕，在库里罚球的时候竟然出现MVP呼声，这是快船的主场，你这不是吃里扒外。其实洛杉矶离金州其实并不是很远，勇士球迷也是专门赶过来声援勇士。

要知道新赛季前七场勇士战绩4胜3负，排在西部第四，而让勇士输球的原因。第一，勇士的失误太多，昨天与活塞比赛中失误高达25次。第二，勇士的防守能力在下降，场失114分。第三，在比分焦灼的时候，杜兰特、库里就开始他们的单打模式，而其他人球权则在减少。勇士要赢得比赛靠的不是单打模式，而是整体三分起飞。与快船的比赛就证实这一点，29投中14，近5成的命中率，让快船尝到连败的滋味。快船新赛季开赛以来，可以用惊艳来形容，他也是最后一支不败金身被破的球队。

在今天的比赛中，拥有内线双塔小乔丹和格里芬，在面对勇士的后场篮板保护方面，快船在上半场只抢到3个前场篮板，而且都是里德抢到的。在快船的首发阵容里，整个上半场是没有抢到1个前场篮板，而半场比赛快船就落后17分。全场比赛快船的前场篮板数是也才9个，比勇士少了5个。很显然当勇士的内线防守加强之后，而你的进攻能力不足对手的时候，这样的比赛就很容易被打花。

在面对勇士11连败，快船主帅道格-里弗斯赛后记者发布会也说出输球的原因，就是输在防守上面，这也许姜还是老的辣看得最明白一点。

网球-洛杉矶快船强势反弹备战葡超国际比赛日阿斯顿维拉调整名单以备中超，这一次真的葡萄牙体育围绕西甲篮板制胜

Wed, 24 Jun 2026 19:04:20 +0800

第一章：逆风翻盘——洛杉矶快船的强势反弹与国际视野洛杉矶快船最近一段时间的表现像是电影里的反转桥段，从低迷到强势反弹，不只是数据的回暖，更是一种自信的回归。球队在攻防两端做出的微调，既有教练组在半场阵型与轮换上的果断，也有球员在心理层面上的自我拧紧。

尤其在季中遇到“国际比赛日”的干扰时，如何保持节奏成为关键。把目光从NBA延伸到全球赛程，用更广阔的视角理解比赛密度与体能管理，快船的团队管理层展现出前瞻性：合理轮换、科学恢复、带伤坚守都被安排得有板有眼。这一切还不仅仅是为了赢下一场常规赛，而是为了在接下来的关键对决里占得先机。

国际比赛日往往让各种风格的球员短暂分离，也为球队带来检验阵容深度的机会。快船利用这段时间磨合替补，给予年轻球员更多实战，以求在常规核心回归时能衔接无缝。球迷看到的不是简单的输赢转换，而是团队文化的沉淀：在外界喧嚣中仍能自我修复与升级，这种气质，才是真正的“强势反弹”。

与此这样的反弹也带动了俱乐部商业与品牌层面的联动。全球赛程让球队影响力跨越边界，在葡超、英超乃至中超球迷的视野里，快船的故事成为谈资。竞技与商业互为助力：场上的稳健带来关注度，场外的关注又为球队带来更多资源，形成良性循环。对于追求长期竞争力的俱乐部来说，这种双线并行的运营理念正逐步成为必须。

回到赛场，快船的反弹说明了一个朴素的道理：任何强队都需要在波折中找到回归的节拍。教练的坚定、球员的执行、管理层的决策，这三者合一，才有可能在接下来的国际比赛日与高强度赛程中继续保持上升势头。球迷期待的，不只是胜利本身，更是一支能在风浪中持续成长的球队。

第二章：从阿斯顿维拉到葡萄牙体育——调整名单与篮板制胜的战术密码阿斯顿维拉在面对中超交流赛或海外热身时，调整名单成为新闻焦点。教练组在公布名单时透露的，不只是人员变化，更是一种适应不同赛场风格的策略。中超节奏与英超相比有细微差异：体能分配、传球节律、对抗方式都需要重新衡量。

维拉通过轮换外援、启用本土年轻锋线与中场，既保留了英超的对抗核心，又能在技术与速度上找到与中超球队对话的角度。这样的名单调整不是临时抱佛脚，而是一场为未来积累经验的实验。与此葡萄牙体育（SportingCP）围绕西甲篮板制胜的战术理念值得各路球队学习。

篮板看似篮球术语，但在足球语境中隐喻为“二点争夺与边路控制”——抢夺第二点球权、争取定位球二次机会、在禁区内的持续施压。葡萄牙体育擅长利用高度与身体对抗在定位球中获得优势，这种“篮板思维”在西甲对阵技术派球队时效果显著：当对手注重传控，葡萄牙体育通过二次点位与快速反抢把握实战机会，最终以细节取胜。

这种战术上的灵活与心理上的果敢，正是现代竞技的共同语言。从洛杉矶快船的轮换策略到阿斯顿维拉的名单调整，再到葡萄牙体育的“篮板制胜”，表面看是不同项目与联赛的战术细节，深层看都是对“不确定性”的管理艺术。教练要预见赛场变化，球员要适应角色切换，俱乐部要在商业与竞技之间找到平衡点。

回望这一系列调整与策略，会发现胜利往往属于那些既能打磨细节又不惧冒险的团队。无论是跨大西洋的篮球强队，还是为中超热身调整阵容的英超俱乐部，亦或是在西甲舞台上用“篮板”赢得比赛的葡萄牙体育，核心都是在变化中寻求稳定，在细节中创造优势。对于球迷来说，这既是观赛的享受，也是对球队长期价值的期待；对于俱乐部来说，这是一场需要耐心与智慧的马拉松。