NBA各位置最棒与最差的射手┃2020-21赛季┃【篮球趣闻】

北京时间10月14日，湖人队训练之后，主教练沃格尔接受媒体采访，回应了球队的伤情，沃帅表示蒙克和纳恩可以出战揭幕战，艾灵顿伤情确诊为腿筋一级拉伤，大概率缺席揭幕战;

据记者Jake Fischer报道，欧文的疫苗接种状态和本西申请交易一事可能会产生连锁反应，甚至可能劳资双方下一次的谈判。

但到了第四节，风云突变，魔术队吹起了反攻的号角，汉普顿和道丁成了奥兰多奇兵，里突外投接连得分，给凯尔特人造成了很大的麻烦。

如果说大西洋组是NBA东部的死亡之组，那么太平洋组绝对是NBA西部的死亡之组，这个分组在NBA 2020-21赛季有4队胜率在54%以上，就连垫底的国王队胜率43%也不算太差，经过休季期间各球队的补强，太平洋组新赛季的竞争看来只会更加激烈。

欢迎来到NBA，这句话可以说是老球员送给年轻新秀的礼物，通常在他们出入联盟的阶段一些老球员都会好好的在场上教训他们一番，让他们知道天外有天，当然今年的新秀同样也不例外。

美媒《nbaanalysis》提出了一个交易方案，篮网得到波神+“破产版艾弗森”伯克+二轮签，欧文联手东契奇。

Nba联盟是一个名利场，有人一身荣誉，但有人却备受质疑。对此，美国媒体也在近日盘点了一下新赛季需要证明自己的五位球员，下面就让我们一睹为快。

2021年10月12号，我们的奥运冠军凯尔登-约翰逊迎来了自己的22岁生日，这是他来到圣安东尼奥马刺队的第三个生日。

北京时间10月14日，太阳在主场以119-74大胜开拓者，收获三连胜，布克17分3篮板，沙梅特12分4助攻，约翰逊11分3助攻，麦基10分5篮板，艾顿8分11篮板，佩顿8分8篮板9助攻4抢断;

在经历了上赛季核心亚历山大的伤病之后，雷霆对于新赛季的期待值很高，而队中的内线以赛亚-罗比，更是对于自己在新赛季的表现做好了充足的准备。

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虽然有超过 100 名未签约球员可以在发展联盟或海外寻找合同，但这 10 名球员是留在市场上仍未签约的优质球员。

詹姆斯油箱还有油，控场还比较稳，除非出现伤病或者大交易或者换帅，湖人应该不至于进不去季后赛。湖人流失了大量的防守悍将，补强的球员多半防守不行，但基本盘浓眉还在，詹姆斯也会分出一些体力协防，主要问题是队里漏勺多了外加缺磨合，防守会明显下滑，但后面能回暖。

上一篇文章，我们写了关于水货状元的，今天我们来盘点一下联盟近些年有哪些水货榜眼?塔比特05年开始正式接受正规篮球训练，大学期间，展现恐怖的内线防守能力，场均盖帽超过4个，大家都看到了他的天赋，很多人都称之为“第二个穆托姆博”，灰熊也在09年第二顺位选中了他。

NBA季前赛即将结束，常规赛马上开打，挣扎了一个多月的本-西蒙斯终于归队报到，看来短期内还是很难如愿交易离队。

在当下联盟强调快节奏攻防转换的小球时代中，三分球因“低投入有高回报”的特性被各支球队视作主要武器，上赛季联盟战绩第一的爵士队三分球数占总出手数的48.8%，这很好证明了三分球在当下时代的价值。

慕容垂这一生是可以用“命运多舛”这个几个字来形容的。小时候，因为深受老爹慕容皝的喜爱，所以招致哥哥慕容儁的各种嫉恨和打压，从在前燕皇室那里，被划入了战略危险分子的黑名单。四哥慕容恪死后，他更是直接变成了狗不理。但是，是金子总会有发光的机会的。

每隔一段时间，网上就会冒出一些所谓的“节油神器”，比如今天我们要说的这款神奇的产品，它所宣传的效果非常强，那就是油耗、尾气降低20%、动力提升30%，可谓一举三得。当然这种神器价格也十分贵，达到了1880元。下面我们就要聊聊网上新出的节油神器，看看它是如何达到这种神奇的作用的。原理很玄乎跟其它节油神器宣传的套...

伊朗总统莱希搭乘的直升机在该国西北部地区“硬着陆”，目前机上人员生死不明。从环球网的追踪报道来看，事故地点为山地林区，有浓雾且温度极低，此前的降雨可能会转为降雪，甚至是迎来寒潮。很显然，这种视野条件....

​​上周两市股指先抑后扬，周线以假阳线报收。周五三大股指全天维持强势状态，尾盘单边走高给与短期明确的方向选择。盘面上两市成交8873亿元，相较前一交易日量能放大5%。板块个股涨多跌少，房地产、保险与家具用品行业涨幅居前，家电、工程机械及船舶板块领跌，两市个股平均涨幅中位数在1.3%。股指交割日恰逢房地产的重磅...

本周，AI 领域最关心的重要事件是，“超级权重股”、“AI芯片之王”英伟达（NVIDIA）将于5月22日美股盘后发布2024自然年第一季度财报。据华尔街分析师预计，截至4月份的一季度中，英伟达营收有望达到246亿美元，同比增长两倍多，到2025年1月财年结束时，季度销售额有望突破300亿美元大关；预计同期净利润138.6亿美元，同比...

图片系AI生成痛点施耐德电气全球武汉工厂是第一家开始全面部署EcoStruxure整体解决方案的工厂。过去，在AI质检用上前，传统人工目视检测和传统机器视觉的检测方法，在检测效率和精度上均存在挑战。例如，员工需要从各个方向观察产品，且由于产品的异常位置不固定、缺陷类型不固定，工作量大、效率低。解决方案施耐德电气选...