Qualche dato sul volume del gioco d’azzardo in ITALIA Topic affrontati : gambling in italia : qualche dato tipologie di casinò (PF, verificati) come i casinò dimostrano di non barare esempio pratico Prove sperimentali e simulazioni FONTI : https://www.egba.eu/uploads/2025/03/250324-EGBA-European-Gaming-Market-Key-Figures-2025-Edition.pdf https://giocoresponsabile.info/statistiche-del-gioco/ https://www.nomisma.it/press-area/nomisma-giovani-e-gioco-dazzardo/ Siamo uno dei mercati più grandi in Europa : giochiamo moltissimo ‘OFFLINE’ giochiamo molto al Casinò e meno alla Lotteria classica rispetto agli altri paesi La situazione italiana relativa al gioco d’azzardo è raccapricciante :

Cos’è un cifrario asimmetrico Un cifrario simmetrico è un particolare algoritmo di cifratura in cui la chiave utilizzata per cifrare il testo in chiaro (plaintext) è diversa dalla chiave utilizzata per decifrare il testo cifrato (ciphertext). Differentemente da AES, avremo bisogno di due chiavi distinte per cifrare e decifrare il messaggio Scopo : disaccoppiare in due chiavi distinte le funzioni di cifratura/decifratura, spostando la segretezza su una sola chiave (quella di decifratura), e rendendo di pubblico dominio la chiave pubblica (quella di cifratura) Vantaggi :

Cos’è un cifrario simmetrico Un cifrario simmetrico è un particolare algoritmo di cifratura in cui la chiave utilizzata per cifrare il testo in chiaro (plaintext) è la stessa chiave utilizzata per decifrare il testo cifrato (ciphertext). Scopo : rendere un messaggio decifrabile solo per chi ha una particolare chiave (key) Vantaggio principale : è un algoritmo estremamente rapido e veloce se ho la chiave, impiego poco tempo per cifrare/decifrare un messaggio Svantaggio principale:

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I just need a generic Trail Running Race ( with Distance and Elevation ) and a valid UTMB index ( beetwen 0 - 1000) How i scrape the data Everything i scraped is totally accessible online, for free, I use the script in api/ folder to do so How i train the model After having access to data, i start by making a Regression Model trained on the dataset i create scraping ( 12 000 + races and 54 000+ runners), I used PyTorch and XGBRegressor / scikit-learn to build , train and evaluate the model