各位朋友好，今天由我为大家解答关于篮球主负是指客胜吗为什么找不到球员和篮球客胜和主胜什么意思的一些问题，希望这篇文章对您有所帮助，下面就进入正题吧！

本文目录

1. ai是什么
2. 赛季已过大半,为什么吴前,赵睿与郭艾伦的差距越拉越远
3. 国足世预赛连续7场不胜,为什么国足表现这么差

篮球，作为一项全球最受欢迎的运动，其竞技性、观赏性和悬念性一直以来都备受关注。在篮球比赛中，主队与客队的胜负关系一直是球迷们津津乐道的话题。其中，“主负”这一现象引起了广泛关注。为何在篮球比赛中，主队往往会出现劣势？球员在主负情况下又面临怎样的写作困境？本文将围绕这两个问题展开探讨。

一、主队劣势的原因分析

1. 主队心理压力

在篮球比赛中，主队往往承受着巨大的心理压力。一方面，主队需要在主场为球迷们呈现一场精彩的比赛；另一方面，主队还需面对球迷们的期望。这种心理压力使得主队在比赛中容易产生紧张、焦虑等情绪，从而影响发挥。

2. 主队阵容不齐

在一些比赛中，主队可能会因为伤病、停赛等原因导致阵容不齐。与客队相比，主队实力相对较弱，这无疑加大了主队在比赛中的劣势。

3. 主队主场优势被削弱

随着现代篮球场馆的建设，主场优势逐渐被削弱。一方面，场馆设施先进，使得客队能够在客场享受到与主场相当的条件；另一方面，客场球迷的呐喊助威也逐渐减弱了主场优势。

4. 主队战术安排

在一些比赛中，主队教练在战术安排上可能存在不足，导致球队在比赛中处于劣势。

二、球员在主负情况下的写作困境

1. 数据分析受限

在主负情况下，球员在数据分析方面的写作困境较为明显。一方面，数据来源有限；另一方面，数据分析结果可能受到主队劣势的影响，使得球员难以得出客观、准确的结论。

2. 情感表达受限

主负情况下，球员在情感表达方面可能面临困境。一方面，球员可能因为情绪低落而难以表达真实情感；另一方面，球员可能为了维护球队形象而抑制自己的真实感受。

3. 写作风格受限

在主负情况下，球员的写作风格可能受到限制。一方面，球员可能因为情绪低落而难以发挥出平时的写作水平；另一方面，球员可能为了迎合读者而改变自己的写作风格。

三、解决策略

1. 提高球员心理素质

针对主队心理压力问题，教练和球队管理层应加强对球员的心理辅导，提高球员的心理素质，使其在比赛中保持稳定发挥。

2. 加强球队阵容建设

针对主队阵容不齐问题，球队应加强引援和培养，提高球队整体实力。

3. 优化战术安排

教练应针对主队劣势，优化战术安排，提高球队在比赛中的竞争力。

4. 提高球员写作能力

针对球员在主负情况下的写作困境，球队可邀请专业作家或教练进行辅导，提高球员的写作能力。

篮球主负现象在比赛中屡见不鲜，其背后原因复杂多样。球员在主负情况下面临的写作困境更是引人关注。通过提高球员心理素质、加强球队阵容建设、优化战术安排以及提高球员写作能力，有望缓解主负现象，提升球员在比赛中的表现。社会各界也应关注篮球运动的发展，为球员创造一个良好的竞技环境。

ai是什么

AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。

机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。

[编辑本段]AI历史

人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学 家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。

在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。

科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。

我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。

在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。

让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。

终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。

虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。

在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。

在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。

[编辑本段]AI应用领域

1、问题求解。

人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。

2、逻辑推理与定理证明。

逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。

3、自然语言处理。

自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

4、智能信息检索技术。

受"()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。

5、专家系统。

专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。

[编辑本段]AI理论的数学化趋势

在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，"〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。多值逻辑是通过在真（"）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。

[编辑本段]AI的发展现状及前景

目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。

80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。

人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。

人工智能的实现，不是天方夜谭。虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。

赛季已过大半,为什么吴前,赵睿与郭艾伦的差距越拉越远

赵睿在广东要求防守，小郭在辽宁侧重进攻，都是各自球队的战术要求，真的没什么可比性，小郭那么厉害为啥球队千年老二？只有盲目自大的球迷才会认为自己球队的队员比别人厉害。赵睿如果放到其它任何球队，给他无限开火权，让他持球攻，保证数据不会比小郭差，还记得当年疆粤大战时，赵睿抱着炸药包所向披靡，跟亚当斯对飙的场景吗？赵睿不是没有小郭会攻，是广东战术需要，某种程度上赵睿比小郭更有大局观，赵睿可攻可守，而小郭只会强攻，一旦到了国际大赛，小郭的强攻在人家眼里就是小孩玩耍，会被防得找不到北，那时候你就会突然发现，小郭毫无用处了。

你在进步别人也在进步，可能步子比你迈得还大!

理性地讲，CBA本土外线球员中， 郭艾伦是一个级别，其他人是另一个级别 ，不服听我细讲。

首先我们先来看看数据，郭艾伦是最好的

赵睿：场均23分钟，11.8分5.5助攻

吴前：场均34.4分钟，20.9分8.1助攻

郭艾伦：场均31.4分钟，24.4分7.8助攻

其次战术地位不同，赵睿的在球队中的战术地位最低，他们外线核心是两名外援马尚和威姆斯，赵睿更多的是防守尖兵，角色球员。吴前战术地位略高，但是也排在外援兰兹伯格之后，郭艾伦的战术地位是最高的，无论多大牌的外援到来，球权必须在大侄子手里，哪怕你是大名鼎鼎的史蒂芬森，哪怕你是曾经的探花郎梅奥，俗话说没有金刚钻别揽瓷器活，郭艾伦之所以能有如此高的战术地位，正是因为他有过人本领，最拿手的突破，国内无人能敌，前几轮轮对阵广州，那个贯穿全场连过4人的进球，本土球员除了郭艾伦没人做得出来。

郭艾伦的绝技除了突破更加炉火纯青外，急停跳投也有了长足进步，让他的进攻方式更加丰富，说完进攻说组织，这也是被很多球迷诟病的地方，都说郭艾伦眼里只有球框，没有大局观，但是这个赛季郭艾伦有了很大进步，场均7.8个助攻就是证明，据我观察郭艾伦的助攻方式也非常丰富，有突破分球助攻外线队友，运控间突然手术刀般的直传给内线队友，接着就是队友暴扣时间。郭艾伦的视野非常宽阔，大局观很强。千万不要再拿过去的眼光看他。

赛季初吴前，孙铭徽发挥出色，于是网络又就开始讨论本土第一控卫的归属问题，甚至吴前在和孙铭徽在连线时也互捧对方为第一控卫，只字未提郭艾伦，但是随着赛程的深入，是金子总会发光，有本事的人藏不住，郭艾伦现在的表现越来越棒，越来越稳定，毫不客气的说，吴前和赵睿跟郭艾伦已经不是一个档次的球员了。如果吴前是CBA的巨星，那么赵睿就是球星，郭艾伦则是超级巨星。

这个问题一看又是辽宁人在挑事了，三人各有不同的优缺点，没有谁更强，只有谁更适合！郭艾伦只适合在崇尚个人英雄主义的辽宁（东北），离开辽宁充其量就是个最佳第六人，历代国家队教练（包括宫鲁鸣邓华德杜锋李楠）都没有将郭艾伦当主力队员来用，他长期在其叔郭士强手下已形成了单打独斗的陋习，这大大影响了球队的整体性，但这打法却非常受辽宁球迷的宠爱，因为辽宁头脑比较直观，他们只关心数据和欣赏花式技巧，而对球队帮助大小毫不关心，所以郭艾伦在辽宁是巨星般的存在，甚至连易建联姚明也达不到他的影响力，更别提吴前赵睿了！郭艾伦会入选杜锋主导的国家队，充当主要转换队员。吴前是浙江新冒出来的领袖级人物，他的打法极其收杜锋的欣赏，三分球是仨人中最好的，他的进攻手段相较而言更丰富，他铁定会是以杜锋主导的国家队主力队员，吴前的打法也很适合辽宁人的口味，可惜他不是辽宁人，要不他会被辽迷捧成为另一个超级网红！吴前的打法适合任何球队。赵睿相对于郭吴攻防更全面更均衡，防守能力强于前俩，进攻相较于郭吴并不突出，篮下突防稍弱于郭艾伦，与吴前不相上下；中远投弱于吴前，但强于郭艾伦。赵睿更适合追求整体注重访守的球队，他不适合辽宁队，因他的盘带没有郭的有观赏性，不具备当英雄（网红）的条件，但照样会是杜锋主导的国家队主力队员。

本赛季CBA赛程已过去大半，联赛排名前三的球队分别是辽宁、广东、浙江。作为各自球队的核心后卫，郭艾伦、赵睿、吴前可以说在球队里功不可没。

作为国字号后卫球员，他们的发挥难免会被球迷拿来做比较。有人说，随着比赛的深入，吴前、赵睿的表现和郭艾伦差距甚远。难道真的就如同网友所说的那样，赵睿和吴前在球队的作用表现不如郭艾伦嘛？下面我们来分析分析：

我们先来看看三位球员本赛季的个人表现：

郭艾伦：场均出战32分钟，得到24.4分4篮板7.8助攻1.6抢断，投篮命中率52.5%，三分球命中率31.2%，罚球命中率81.1%

赵睿：场均出战24分钟，得到11.8分3.5篮板5.5助攻1.8抢断，投篮命中率52.3%，三分球命中率39.1%，罚球命中率81.6%

吴前：场均出战35分钟，得到20.9分4.1篮板8.1助攻1.2抢断，投篮命中率36.9%，三分球命中率32.8%，罚球命中率88.3%

各自所在的球队表现：

辽宁队28胜3负，联盟第一

广东队26胜4负，联盟第二

浙江队23胜5负，联盟第三

可以看出，无论是个人表现还是球队战绩，郭艾伦的表现都无可挑剔，非要说吹毛求疵的话，就是三分投射要加强。而吴前个人数据没得说，就是投篮命中率确实有点低，其他两人都五成以上的命中率，只有吴前的命中率不到四成。赵睿是三人中出场时间最短的，相应的个人数据不及吴前和郭艾伦，但是他的投篮命中率和郭艾伦基本不相上下，远投命中率在三人中是最高的。

仅从数据而言，郭艾伦是三人中表现最好的，但是仅凭这些就说吴前、赵睿和郭艾伦差很多是不公平的。因为三人在各自球队的作用是不一样的。郭艾伦在球队的定位是以进攻为主，毕竟转换进攻中攻击篮筐是郭艾伦的强项，在防守组织方面球队还有赵继伟、梅奥。而吴前在球队属于进攻组织一肩挑，进攻更多的依赖跳投。而赵睿在球队地位是不如吴前和郭艾伦的，他在广东队中更多的是承担防守的重任，赵睿的身体素质非常出色，教练经常安排他去防守对方的小外援，在进攻端广东能得分的球员太多了，光双外援就分走了球队一半的出手权，所以赵睿很少在比赛中出手10次以上。

他们三人本赛季的表现都很不错，没有说谁表现不好，差距特别大 。平心而论，郭艾伦本赛季确实在国内后卫中表现是最好的。 他们作为我们的本土后卫代表，我们都应该支持他们，他们在各自球队都发挥着重要作用，他们三个私下里都是很好的朋友。作为球迷要理智看待，不要因为喜欢某个球员就去贬低其他的球员，当他们有出色表现时，给他们加油，当他们状态低迷时，也不要黑，给他们以鼓励，让他们成长。

吴前是浙江温州人，温州人是最拼的，所以会不断进步；郭艾伦是东北人也一样，加篮球氛围好，从小受正规训练

又有高人指点；如赵睿虽是东北人，有东北人的大心藏，但没高人指点，所以技术糟糙，他自己认为可以了，造成没进步甚至还有下降，比如投篮和突破这两方面，还未悟出真谛，甚至越来越差了。

没有可比性，是媒体，网络无休止的在吹捧。了解一下郭艾伦几岁开始接触篮球，还有篮球的氛围，潜移默化和对篮球的感悟才是差距越来越远地因素。

艾伦在CBA确实是第一后卫的不二人选，虽然缺点很明显，但是人无完人，那就从数据说话，辽宁战绩最好（联盟第一），得分，助攻，都排在数据榜前列，另外艾伦执着自信，冲劲十足，在辽宁对属于队魂级人物。吴前，和赵瑞从球队战绩和个人数据，对内重要性都不能和艾伦相比。

不是差距越来越大。是差距本来就那么大，以前是被某些人人为的把差距缩小了而已。

说的是什么差距？看得分数据？还是命中率？看组织进攻的效果还是看攻防的回合数？老实说都没有可比性，各人在队中的职责不同，如果大家交换了球队，各人的数据就会不同！

吴前的确被拉开了距离，他跟郭一样有开限的开火权，但他更像是在睹自已的手感该传该投的球他很多时候选择投，在投篮命中率不断下降的阶段的确表现不如人意，有点像神经刀。赵睿则不然，因为不是球队的主要得分点，并没有无限的开火权，出场时间不如郭多，他一直稳定在自己的位置上进攻防守做自己该做的工作而且三分球还有进步。因此不能用得分多少跟郭比。

国足世预赛连续7场不胜,为什么国足表现这么差

国足失败我一点都不感到惊奇，对于国足这么多年的成绩现在这点失败已经让我波澜不惊。每当看到这些职业球员，甚至国足球员在场上比赛时，传球停球，跑位穿插，互相配合，起脚射门等等处理球的技术动作和球感意识，简直看不下去。

对于国足持续不前的状态，我认为有以下几点方面，下面是我的看法，欢迎大家一起讨论。

基础培养缺失

咱们国家对于足球对于家长的普及还是太差，更多是一种玩的心态。用我们青训球探的原话讲就是，“中国这么大的人口基数，必然存在很多足球天才。但是，我们却发现，随着孩子年龄越大，足球天赋也就越差，小年龄段的足球天赋在大年龄段荡然无存。你想让这些孩子再重新发挥天赋简直可笑。

没有拼搏精神和女足相差甚远

其实对于国足来讲，欠缺的就是一种精神。这种精神就是在比赛的过程，那种敢打敢拼的精神，虽然说最近几年以来有了一定的改观，但是在之前的比赛的时候，人们总是感觉到他们有点出工不出力的感觉，因为毕竟为国家队踢球，赚不了多少钱，而为俱乐部踢球可以赚取很多的金钱，可以说是这些人一点荣誉感，责任感都没有。

这一点男足真应该好好的去学学女足，看看人家是怎么踢足球的，什么叫真正的足球魅力，技术技巧是一方面，足球最大的魅力是观众看到球员在赛场上的表现能让人感同身受、汗毛发凉，手心冒汗。不在赛场却为之激动鼓舞，这是一种精神的象征。让好好学学，估计也学不会。

毫无斗志像在神游

这次世预赛我们的国足输了日本是越南，输了越南、输阿曼并且没有组织起一次像样的进攻。颜俊凌发个球门球都要挥手一分钟，等你挥完手对方都落位防守了。整场下来都没看出来，就看出龟缩防守了，完了还老漏人，没踢就开始防守。完全没有快发球，该传脚下呢又是开大脚，真不如王大雷。现在中国队的对手感觉各个都是都是世界强队，传接配合，跑位带球射门，我们球都碰不到，90分钟的半场进攻演练。

体质有很大问题

首先，我们的足球运动员大都没有读过多少书，没有文化，综合素质较差，足球意志差，职业道德差，敬业精神更差。而搞足球的人或外行，或运动员出生，都基本不具备足球领导才能，许多决策的制定属于拍脑袋想出来，根本就是死路。导致中国足球每况愈下，回天乏术。

功利心太重

还有一点，我们的足球过于功利，甚至可以说是一个给领导们脸上贴金的项目、更是地方队教练升值加薪的项目。所以我们的球员很小开始，原本是打造基本功、雕琢技术的年纪。却在一遍遍地练体能、跑战术这些比赛中更容易取得胜利的“成功学”。

我记得在2022年女足亚洲杯赛后，日本队主教练池田太感慨于中国女足表现出的顽强意志。他说道“首先向中国女足表示祝贺。我很惊讶于对手的表现，尤其是在缺少主力的情况下，她们表现得很好、很顽强。”。“不服输”就是中国女足留给观众最深的印象。男足体质有问题，咱们可以改，基础差咱们可以继续练，功利心重咱们改变三观去矫正。但是咱得有点志气吧。输球不可怕，但是每次踢都跟玩是的。那就可怕了！！！

感谢大家阅读，希望今天的文章能让你对篮球主负是指客胜吗为什么找不到球员有新的收获，同时也欢迎探讨篮球客胜和主胜什么意思的不同视角。