卢克-沃顿两年来勇士助教经典回忆瞬间 多图120P
这些回帖亮了
不得不说，勇士无论是挑球员还是教练，都那么有眼光。好喜欢这种氛围啊！
不得不说，勇士无论是挑球员还是教练，都那么有眼光。好喜欢这种氛围啊！
右边这个是谁啊
好图！！！！
引用2楼 @ 发表的:
右边这个是谁啊
科林斯。。。。
希望他在湖人可以顺利 万一有不顺利的时候也不要被球迷和媒体各种轮.....
顶顶楼主的贴
引用2楼 @ 发表的:
右边这个是谁啊
最左边的是谁啊
引用7楼 @ 发表的:
最左边的是谁啊
布鲁斯弗拉瑟——球员发展教练
引用9楼 @ 发表的:这谁啊
我勇教练团组合也是颜值满满啊，尼克，Q先生，老科等，可惜颜值最高的太子顿要离开了，不舍得，但是还是祝福。
咱们的颜值担当啊（哭）
舍不得但要祝福
真的不舍得沃顿啊=_=
真特么的舍不得啊，哎，还是祝福吧
一个美好的年轻人，祝福！
舍不得啊！当初老金走的时候都没这么舍不得过，毕竟老金走是板上钉钉的事，早就有了心里准备，而太子顿原本还以为会在我勇多呆几年再走呢，没想到这么快！只能祝安好了
风光一时的教练席和落寞如我科(旁边的都走了)
沃顿2.03，这个身高和沃顿差不多，这个体型不可能是追梦，李玟。再看肩部线条，我猜是巴恩斯。
引用9楼 @ 发表的:
这谁啊
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1305人参加团购375.00元&799.00元用大数据 改变NBA
　西安日报社
第11版：体育新闻
　　社长：夏泽民　总编辑：屈胜文　　　　国内统一刊号 CN61-0002
用大数据 改变NBA
&&曾在美国职棒界大红的《点球成金》让人们看到，数据“科学家”能帮助球队老板打造一支冠军球队。看似枯燥繁琐的数据下其实埋藏着金矿，它能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据。在职业体育赚得盆满钵溢的NBA也是大数据时代的受益者，日前美国CNN曝光NBA幕后的数据狂人———哈佛大学访问学者柯克·格斯贝瑞，他记录70万次投篮的热图在麻省理工学院斯隆体育分析大会上被NBA的数据合作公司SportsVU一眼相中，目前他供职于这家高科技的数据公司，并做出了多项令人耳目一新的NBA球员数据分析案例，CNN的标题高屋建瓴：“格斯贝瑞对每一次投篮的跟踪探索，将永远地改变篮球运动。”&&为CNN撰写这篇报道的是马克·麦克卢斯基，他是美国科技报道行家，关注数据科学分析给美国职业体育带来的变化，并著有《更快更高更强———体育科技是如何塑造新一代超级运动员》一书。在麦克卢斯基看来，格斯贝瑞是NBA进入大数据时代的代表，他唤醒了大量的NBA底层数据，他的成果将极大地改变篮球运动。&&格斯贝瑞从小就是篮球迷，他在宾州附近长大，那里距离76人的主场费城并不太近，家里的电视没有76人的比赛直播，但TBS电视台提供鹰队的比赛，那时候他感觉自己一直活在佐治亚州。格斯贝瑞在宾州大学完成了地球学和地理学本科专业，并最终修完了地理学博士学位。看似与体育毫不相关的专业，却帮助他在篮球领域取得了意想不到的惊人成果。&&格斯贝瑞利用专业特长，记录NBA赛场球和球员运动的轨迹，他找来了年5个赛季NBA所有的投篮数据，制作了海量的投篮数据分析，这些球场热图展现着任何一位球员的投篮规律，比如在哪个区域出手最多，哪个点位最为顺手。这些记录着70万次投篮的热图在2012年麻省理工大学斯隆体育分析大会上受到青睐，这是美国体育数据研究和教练员的盛会，格斯贝瑞的篮球热图让任何一次投篮的技术细节和价值一目了然，球员投篮进攻的价值被细致量化评估，小牛队老板库板如获至宝，感叹过去做了不少无用功。&&负责录像跟踪并捕捉NBA每场比赛各类型数据的专业公司SportsVU的老板相中了这位科技奇才，并邀请他加盟公司，一起努力改变记录分析篮球运动的方式。目前格斯贝瑞是哈佛大学的访问学者，同时也是Grantland网站的专栏作家，这个总部在美国洛杉矶的网站主要发布体育新闻和流行文化。格斯贝瑞会在这个网站发布用数据多角度观察NBA的研究成果。&&5个赛季海量数据分析&&热图展示球员投篮规律&&格斯贝瑞经典案例&&且看谁是NBA的最佳投手&&格斯贝瑞加盟SportsVU后如鱼得水，他发现这里拥有的篮球数据集令人惊叹，潜在的海量信息能帮助外界对NBA有更好的理解。布莱恩·库普是NBA球员追踪数据界的“圣约翰”，他同时也是SportsVU所属STATS公司的战略与发展副总裁，用库普的话来说：“NBA的大数据时代刚开始，基础的数据研究转化为先进的分析依据和方法需要花很多时间和精力，但我们要确保我们为球队做了正确的决定。”&&格斯贝瑞在这里做出了诸多NBA的数据分析典型案例，比如《篮球狂人的进化之路——詹姆斯高效进攻解析》《期望球权价值分析》《揭秘阿尔德里奇的“杀人密室”》《球场观察：库里和汤普森到底有多好》等等，在这里我们选取一篇作为代表介绍，相信也是球迷关心的热点，格斯贝瑞用全新统计法告诉你，谁是NBA最好的得分手。&&这里依据的不再是单纯的命中率如何，而是场上不同位置出手的平均得分、出手位置相同情况下单个球员的实际投篮表现与平均水准射手的预期得分等等。去年，NBA球员大约出手了20万次，格斯贝瑞通过收集的所有投篮信息绘制出多幅统计图，同一位来自密歇根州的教授阿斯顿对赛季每一个至少出手了一次的球员作出大量分析，告诉了我们精准的答案。&&“詹姆斯、杜兰特和库里分列前三位，他们擅长的得分手段各不相同，主要盈余得分也分布在不同领域，詹姆斯大部分盈余得分来自篮下区域，这是他取得那些恐怖统计数字的地方。杜兰特在近篮位置同样很出色，但相比詹姆斯，他在外线更加活跃而致命。在一般情况下，杜兰特极可能成为联盟最有效率的得分手，只可惜他处在詹姆斯时代。但是，杜兰特的优势是他在场上任何区域都是最顶尖的得分手。库里的过人之处在于即使在他得分相对薄弱的区域，他也仅仅是略低于联盟平均水平，这太疯狂了。库里的得分范围比詹姆斯和杜兰特更广，但他篮下终结能力远不能和前两位相提并论，他在篮下的表现确实低于联盟平均水平。然而，由于他那恐怖的跳投能力，库里依然能以非比寻常的效率积累大量的得分盈余”。 盖源源&&SportsVU系统：&&用光学导弹技术追踪NBA&&在NBA比赛中，我们常看到助理教练拿着书写板不断写着什么，这是在记录数据，但这些数据不是你在赛后统计单上看到的那些如得分、篮板、助攻的“初级数据”，他们记录的是球员在合理冲撞区的触球次数、每回合传球次数、内传外三分投篮次数、潜在助攻、造犯规次数等。&&这些隐秘数据都是架在球馆天花板上的那些微型摄像机记录的。这些摄像机，就是被称作SportsVU系统的一部分，这套球员追踪分析系统有巨大的潜力改变人们对于NBA数据分析的一切认知。赛季使用这套系统的球队只有6支，但如今已覆盖到所有的NBA球队。系统能够追踪每一名球员的每一个动作、每一次传球、每一次投篮、每一次触球，每支球队的总经理都表示，事实上他们所使用的这套数据系统提供的数据，比重尚无法占到该系统所提供数据总量的10%。不过他们均对一个观点表示认可，这套系统将是高端篮球数据分析的未来。 &&SportsVU诞生于2005年，由以色列科学家米基·塔米尔发明，他是导弹追踪以及高端光学识别方面的专家。塔米尔后来用其中的技术试着去追踪足球比赛，再后来他将这项技术用在了追踪NBA的比赛上。它能够追踪每一名球员的每一个动作、每一次传球、每一次投篮、每一次触球等一切数据，它可能将对NBA产生颠覆性影响。&&2008年，美国的STATS公司收购了SportsVU，该系统的特点非常适合分析篮球比赛。目前，NBA球队每座球馆的天花板上空都悬挂有6个与电脑连通的摄像头，每个半场设置3个。这些摄像头每秒能够抓取25张图片。每张图片都会记录下时间，并由电脑自动处理。电脑与比赛实况报道数据相关联，一个回合90秒之内就能发出报告。这一点是STATS公司最为自豪的一点，他们在软件中所使用的计算公式是他们的专利，被他们称之为ICE平台。几乎是同步，想要查阅数据的教练和数据研究人员就能在他们的电脑或iPad上查看这些信息，虽然有时候他们并不知道如何使用这些数据，但最起码他们拥有这些数据。格斯贝瑞就是从这些海量宝贵数据中完成NBA球员、球队的各种数据分析报告。
王文&&《点球成金》&&让棒球数据分析大放异彩&&《点球成金》这部电影曾风靡一时，影片改编自迈克尔·刘易斯的《魔球——逆境中制胜的智慧》。这本书用数据分析的模式颠覆了美国体育管理层思路，精明的奥克兰棒球队总经理比利·比恩是逆向投资的表率，用极少的资金经营着这家俱乐部，并使用复杂的电脑程序分析比赛数据，评估对球员的投资，聪明分配资源组合出最能发挥战斗力的团队，以小搏大带领球队连赢20场，刷新美国职棒大联盟纪录。现在，不少美国职棒球队主场都装备了追踪棒球的设备，可以记录球员投球和击球的轨迹。 王文
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陕新网审字[号　陕ICP备号姚明，你还能再为我们打一场比赛吗？
姚明，你还能再为我们打一场比赛吗？
那个熟悉的高大的身影出现在火箭主场丰田中心，这次你却打着领带穿着制服拿着话筒一字一句回忆着过去。现在的你是大家口中的“姚老板”，告别赛场多年的你脸部的轮廓早已不再清晰，你在台上字正腔圆讲出“THAKN YOU,THANK YOU ROCKETS FANS"挥手全场观众致意让人感受到了自信的你。但是，其实这些我都不愿意看到，因为我也和你一样：“也想看到你又签到了10天的短合同，带领火箭拿下一场又一场胜利呢”。
老实讲，因为你庞大而沉重的身躯还有作为黄种人明显不足的运动能力以及短暂的职业生涯，你的数据和荣誉相对于人们经常谈论的那几位中锋还有不少差距：
大梦-奥拉朱旺：职业生涯18个赛季共出场44222分钟（所有NBA球员排名18位），常规赛场均：21.8分，11.1板，3.1次盖帽；季后赛共15个赛季场均：25.9分，11.2篮板，3.3次盖帽；3次三阵，7次二阵，12次一阵。
大鲨鱼奥尼尔：职业生涯20个赛季共出场41918分钟（所有NBA球员排名24位），常规赛场均：23.7分，10.9篮板，2.3次盖帽；季后赛共14个赛季场均：24.3分，11.6篮板，2.1次盖帽；3次三阵，5次二阵，9次一阵。
上将-罗宾逊：职业生涯14个赛季共出场34271分钟（所有NBA球员排名77位），常规赛场均：21.1分，10.6篮板，3次盖帽；季后赛共12个赛季场均：18.1分，10.6篮板，2.5次盖帽；4次三阵，6次二阵，9次一阵。
尤因：职业生涯16个赛季共出场40594分：（所有NBA球员排名29位），常规赛场均：21分，9.8篮板，2.4盖帽；季后赛共14个赛季场均：20.2分，10.3篮板，2.2盖帽；9次二阵，2次一阵。
姚明：职业生涯8个赛季共出场？（出场时间不详，全勤赛季只有前三个赛季），常规赛场均：19分，9.2篮板，1.9盖帽；季后赛四个赛季场均：19.8分，9.3篮板，1.5次盖帽；3次三阵，2次二阵。
再加上姚明的偶像立陶宛高塔萨博尼斯的数据：31岁才进入NBA的他职业生涯共7个赛季，常规赛场均12分，7.3篮板，1.1次盖帽；季后赛共7个赛季场均：12.1分，7.4篮板，0.9盖帽；获得1996年最佳新秀。
其实拿这些青史留名的大中锋们的数据和他的对比是有些不公平的，因为他的伤病而缩短的职业生涯。火箭队的老板也说：“如果姚明没有那些伤病影响了职业生涯的话，他是可以为火箭带来第三座总冠军奖杯的。”但是这个世界上不存在那么多如果，后人们只会看到你为球队带来的冠军奖杯还有你是否打出了统治力的表现。
但这些还是无法掩盖你的伟大，你让所有人相信我们黄种人不仅可以站在NBA的球场上，而且我们还可以统治整个球场。你每年夏天面对国家男篮都是有召必应，为中国男篮鞠躬尽瘁，有你在的那段时间，我们的亚洲地位别人无法撼动，世界大赛上接连闯入前八名。（2004年奥运会，2006年世锦赛，2008年奥运会）在你离开的2012年奥运会和2016年奥运会难求一胜。
也许每年夏天的为国征战10多场比赛相当于那些NBA打进总决赛的球队的出场场次，让你身体疲惫不堪。但是你说过：“如果让你再次作出选择，你还是会选择为国出战，为火箭打球。”在短短的进入NBA的7个赛季里，姚明的脚总共受过多大10次重伤，2006年在和与爵士队的比赛中不慎落到德隆-威廉姆斯脚上，造成左脚小脚趾骨折，缺席长达一个月，还没有完全恢复就要为国征战2006年男篮世锦赛，2008年2月在火箭冲击季后赛的关键时刻，球队已经取得了11连胜的情况下，你又因为左脚应力性骨折赛季报销，为了赶上奥运会姚明选择了最激进的最快速的恢复方法就是在骨裂的左脚植入金属支撑螺丝，后来姚明成功赶上了奥运会并帮助男篮“死磕”美国队，淘汰拥有诺天王的德国队拿到奥运会的第八名。
那个时候还是姚明火箭的教练范甘迪也道出了心中的无奈：“国家队是姚的一部分，奥运会对他太重要了。但奥运之后，他就将年满28岁了。如果他的身体再这样习惯性地因为疲劳受伤，那对任何人都没有好处。要么他学会说‘不’——但这并不是他的方式，要么他身边的人就应该出来做‘坏人’，帮他说‘不’。”
你在名人堂演讲的时候提到了你的老对手大鲨鱼奥尼尔，你说你和奥尼尔交手的每场比赛都让你想起了一句老话：“那些杀不死你的东西让你变得更强大”。 你因为体型巨大，左脚多次应力性骨折，被植入至少3枚钢钉，但每次你都迎来了更强大的自己；你在新秀的时候，曾经被巴克利调侃不能砍下19分以上，最终你实力打脸，让巴克利亲了驴屁股，在经历了半个赛季的挣扎后你终于进入了节奏；你和你的火箭对多次在季后赛首轮折戟，然而你在2009年，带领缺少麦迪的火箭队以9投全中独砍24分等高光表现，打破了第一轮不过的梦魇。这些所有杀不死你的，都让你变得更加强大。
你问我们这些喜欢篮球的年轻人，你的偶像是谁，他们都会脱口而出：库里，詹姆斯，欧文...其实我想勇敢的说出我的偶像是姚明，我们没有那种身高臂展去完成你那销魂的勾手，也许没有你我们不会爱上篮球，更不会知道科比，麦迪，弗朗西斯，也许这辈子不会跟篮球结缘。你让我知道了不是所有身材高大的大个子都能成为姚明，就像不是所有的小个子都能成为艾佛森一样。
在日球衣退役仪式的球场中央除了姚明还有麦迪，弗朗西斯，巴蒂尔，穆大叔。我仿佛看到了10年前那个飞天遁地的麦迪还有为姚明打抱不平的弗老大，每晚都锁死对手箭头人物的总统巴蒂尔还有在盖掉对手投篮之后摇起手指的穆大叔他们在一个个在场上飞奔的身影。如果有些东西让你眼含泪水的话，那就是那些拼尽全力却不完美的青春吧！
好在现在你因为姚老板的身份和创办的姚基金让我们一直能了解到你的消息，你一直专注于助学兴教，促进青少年健康和福利等各种社会公益慈善活动，你所建的每一座希望小学从来不以自己的名字命名。
这一句，是美国球迷写给科比的，而姚明同样值得这一句：英雄来了又去，传奇永不谢幕！鍗佸ぉ鍐呭厤鐧诲綍
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