Este documento proporciona instrucciones para desarrollar un módulo para el buscador Visuse. Explica los pasos necesarios para crear las clases que definan los resultados de búsqueda y el proceso de búsqueda, así como probar el módulo.
Tecnológico Nacional de México
Ingeniería en Sistemas Computacionales
Programación Orientada a Objetos
Unidad 2: clases y objetos en C#.Net
Material desarrollado para la asignatura de Programación Orientada a Objetos, que se cursa en el segundo semestre de la carrera de ISC.
Este documento presenta una serie de ejercicios de programación en Java para ser resueltos y enviados a un tutor a través del correo electrónico ciencias_help@hotmail.com. Los ejercicios cubren temas como la creación de clases, métodos, constructores, encapsulamiento, herencia, polimorfismo, colecciones y manejo de archivos. Adicionalmente, se proporciona información de contacto para cotizar servicios de asesoría en línea.
Taller desarrollando sitios web multiplataformaLuis Beltran
This is a tutorial of my workshop "Developing cross-platform websites with Open-Source technology: Making possible the impossible with ASP .NET Core" for students from Universidad Tecnica del Norte in Ibarra, Ecuador. This was a 5-day workshop where students learned how to develop a website with ASP .NET Core that runs on Linux and interacts with a MySQL database.
Taller IA 2B - Clasificacion de imagenes con Custom VisionLuis Beltran
Este documento proporciona un tutorial para crear un clasificador de imágenes con el SDK de Custom Vision utilizando Python. Explica cómo agregar etiquetas, cargar imágenes etiquetadas, entrenar el modelo, publicar la iteración entrenada en el punto de conexión de predicción y utilizar la iteración publicada para clasificar nuevas imágenes.
Este documento describe cómo configurar una API RESTful con Laravel utilizando Eloquent ORM y JWT para la autenticación. Explica cómo instalar las herramientas necesarias como XAMPP, Composer y Laravel, y configurar la conexión a la base de datos, JWT y las rutas de autenticación. También cubre la creación de modelos, controladores y rutas para citas médicas, y el uso de traits en Laravel para respuestas y filtros generales.
El documento describe los conceptos básicos de programación orientada a objetos en PHP, incluyendo la definición de clases, objetos, propiedades, métodos, constructores y destructores. También explica cómo conectarse a una base de datos MySQL y realizar operaciones básicas utilizando PDO.
Este documento describe cómo crear una clase derivada en Visual Basic .NET para crear una aplicación de formulario sencilla. Explica cómo agregar miembros de datos, un método y un constructor a la clase derivada para mostrar la fecha y hora actuales. También cubre cómo agregar referencias, heredar de la clase Form, agregar controles al formulario y manejar eventos.
El documento describe conceptos de programación orientada a objetos como clases, objetos, campos, métodos, propiedades, eventos, encapsulación y sobrecarga de métodos. Las clases definen la estructura y comportamiento de los objetos mediante estos elementos. Los objetos son instancias concretas creadas a partir de las clases.
Este documento presenta una introducción a Symfony2, incluyendo una descripción de sus características principales como su arquitectura MVC, componentes y uso de bundles. También incluye una guía paso a paso para crear un pequeño CRUD con Symfony2 usando Doctrine ORM para gestionar los modelos y Twig para las plantillas.
El documento explica que un constructor en Java es un método especial que se ejecuta automáticamente cuando se crea un objeto de una clase. Los constructores tienen el mismo nombre que la clase, no devuelven ningún valor y se usan para inicializar los atributos de la clase. El documento muestra un ejemplo de cómo crear un constructor para inicializar los valores de un vector al crear un objeto de la clase Operarios.
Este documento explica cómo crear una aplicación básica en ASP.NET MVC 3 usando Razor para gestionar una lista de clientes. Describe la estructura del proyecto MVC, la creación de un modelo de datos, un controlador y vistas. Se genera una base de datos, listado y funcionalidad básica de crear/editar/eliminar clientes para explicar conceptos básicos de MVC.
El documento describe los conceptos básicos de la programación orientada a objetos en Visual Basic .NET. Define objetos, propiedades, métodos, clases e instancias de objetos. Explica características clave como abstracción, encapsulamiento, polimorfismo y herencia. También cubre la creación de clases, atributos, métodos, constructores, destructores, eventos y la creación y destrucción de objetos.
Ejercicio de automatizacion IntelliJ+reporte.docxssuser2e6b96
El documento describe los pasos para crear un proyecto de automatización de pruebas en IntelliJ con Gradle. Incluye la estructura del proyecto con paquetes para la lógica de negocio, pruebas y pasos, y explica cómo crear clases de página, pasos y ejecutar las pruebas para generar un informe.
El documento describe los conceptos básicos de programación orientada a objetos, incluyendo la identificación de objetos, clases, atributos, métodos, encapsulamiento, diagramas de clases y modificadores de acceso. También explica cómo diseñar algoritmos usando clases, objetos, métodos y las estructuras de selección como if/else y switch.
Este documento presenta una lista de herramientas y frameworks para Django. Incluye frameworks para pruebas unitarias, manejo de dependencias, entornos virtuales, aplicaciones como debug toolbar y social authentication, y herramientas para compresión, caching, logging y search. También cubre South para migraciones de base de datos, Haystack para search, y Tastypie para crear APIs RESTful.
Codificacion de clases en java con NetBeansEmerson Garay
El documento proporciona instrucciones para crear una clase Automóvil en Java que define atributos como marca, serie y modelo. Luego crea otra clase Main para probar objetos de tipo Automóvil y manipular la entrada y salida de datos. Se explica cómo definir los atributos, métodos constructores, getters, setters y el método toString en la clase Automóvil, y cómo crear un método main en la clase Main para ejecutar el código.
Este documento describe los pasos para crear una transformación entre modelos usando ATL. Explica cómo crear proyectos e importar metamodelos, definir reglas de transformación entre modelos, y ejecutar la transformación para generar el modelo de salida a partir del modelo de entrada. También cubre temas como debuggear transformaciones y crear librerías compartidas de helpers.
Este documento proporciona una introducción a Django, incluyendo cómo instalarlo, crear un proyecto y una base de datos, agregar vistas y urls, y usar plantillas para separar la lógica de la presentación. Explica conceptos como MVT, parámetros en urls, bucles y condicionales en plantillas, y cargadores de plantillas.
Este documento describe el desarrollo de una micro-red social usando el framework Symfony. Incluye instrucciones para instalar Symfony, crear el modelo de datos, generar las clases, importar datos de prueba y configurar las rutas, módulos, plantillas y acciones iniciales. El objetivo es mostrar las características básicas de Symfony como generación de código, navegación de objetos y estructura MVC a través del desarrollo paso a paso de una aplicación simple.
Lessons learnt from applying PyData to GetYourGuide marketingJose Luis Lopez Pino
This document summarizes how a marketing organization applied Python and data analytics (PyData) to improve their marketing efforts. Some key results included tripling marketing efforts while reducing ad creation time by 90% and launching in 7 new markets without growing their team. The document outlines their approach, including setting up infrastructure to retrieve and store marketing data, then analyzing and automating processes. Examples provided include customer segmentation, estimating new market sizes, and using machine learning for tasks like sentiment analysis and forecasting sales. The overall message is that applying a data-driven approach using Python tools can significantly impact marketing results.
Slides from my talk at Big Data Spain 2014 in Madrid.
In this talk, we will discuss our approach to bring large scale deep analytics to the masses. R is an extremely popular numerical computer environment, but scientific data processing frequently hits its memory limits. On the other hand, system to execute data intensive tasks like Hadoop or Stratosphere are not popular among R users because writing programs using these paradigms is cumbersome. We present an innovative approach to overcome these limitations using the Stratosphere/Apache Flink big data platform by means of a R package and ready-to-use distributed algorithm.
This solution allows the user, with small modifications in the R code, to easily execute distributed scenarios using popular machine learning techniques. We will cover the implementation details of the proposed solution including the architecture of the system, the functionality implemented and working examples.
In addition, we will cover what are the differences between our approach and other solutions that integrate R with Hadoop or other large-scale analytics systems. Finally, the results of the performance tests show that this solution is competitive with the already existing R implementations for small amounts of data and able to scale-up to gigabyte level.
In this talk, we will discuss our approach to bring large scale deep analytics to the masses. R is an extremely popular numerical computer environment, but scientific data processing frequently hits its memory limits. On the other hand, system to execute data intensive tasks like Hadoop or Stratosphere are not popular among R users because writing programs using these paradigms is cumbersome. We present an innovative approach to overcome these limitations using the Stratosphere/Apache Flink big data platform by means of a R package and ready-to-use distributed algorithm.
This solution allows the user, with small modifications in the R code, to easily execute distributed scenarios using popular machine learning techniques. We will cover the implementation details of the proposed solution including the architecture of the system, the functionality implemented and working examples.
In addition, we will cover what are the differences between our approach and other solutions that integrate R with Hadoop or other large-scale analytics systems.
Finally, the results of the performance tests show that this solution is competitive with the already existing R implementations for small amounts of data and able to scale-up to gigabyte level.
This presentation is part of my work for the course 'Heterogeneous and Distributed Information Systems' at TU Berlin within the IT4BI (Information Technology for Business Intelligence) master programme.
This presentation is part of my work for the course 'Big Data Seminar' at TU Berlin within the IT4BI (Information Technology for Business Intelligence) master programme.
This presentation is part of my work for the course 'Big Data Analytics Projects' at TU Berlin within the IT4BI (Information Technology for Business Intelligence) master programme.
This document compares three high-level programming languages for Big Data analytics on Hadoop clusters: Pig Latin, HiveQL, and Jaql. It analyzes and compares the languages based on four criteria: expressive power, performance, query processing methods, and how each language implements joins. The document finds that while each language has strengths in certain areas, no single language is superior in all criteria. Developers must consider the unique aspects of each language and criteria that matter most for their specific applications and datasets.
RDFa: introduction, comparison with microdata and microformats and how to use itJose Luis Lopez Pino
Report for the course 'XML and Web Technologies' of the IT4BI Erasmus Mundus Master's Programme. Introduction, motivation, target domain, schema, attributes, comparing RDFa with RDF, comparing RDFa with Microformats, comparing RDFa with Microdata, how to use RDFa to improve websites, how to extract metadata defined with RDFa, GRDDL and a simple exercise.
RDFa: introduction, comparison with microdata and microformats and how to use itJose Luis Lopez Pino
Presentation for the course 'XML and Web Technologies' of the IT4BI Erasmus Mundus Master's Programme. Introduction, motivation, target domain, schema, attributes, comparing RDFa with RDF, comparing RDFa with Microformats, comparing RDFa with Microdata, how to use RDFa to improve websites, how to extract metadata defined with RDFa, GRDDL and a simple exercise.
¿Qué es la esteganografía?
¿Qué NO es la esteganografía?
Esteganografía y criptografía
¿Por qué usarla?
Esteganografía física
Técnicas de esteganografía digital
Usos curiosos de la esteganografía digital
Ataques
Técnicas de ataque
Estegoanálisis
Marcas de agua
Visuse es un metabuscador que clasifica y muestra los resultados de búsqueda de forma visual centrándose en contenido multimedia. Usa Python, Django y JavaScript para comunicarse con buscadores como YouTube y Flickr, organizar los resultados y mostrarlos de manera optimizada en el navegador del usuario.
Este documento presenta el proyecto Visuse, un meta-buscador visual que clasifica y muestra los resultados de búsqueda de varios motores de búsqueda y sitios web de forma visual, centrándose en contenidos multimedia como imágenes, videos y audio. El proyecto tiene dos partes principales: el desarrollo de un servidor que se comunica con los buscadores para procesar resultados y un cliente que se encarga de la visualización de dichos resultados de una manera optimizada.
Presentación realizada para el CUSL nacional.
Se puede probar la última versión de Visuse en www.visuse.com
Más información sobre el proyecto en http://visuse.wordpress.com
Visuse es un metabuscador visual que clasifica y muestra los resultados obtenidos de otros buscadores como imágenes y videos. Los objetivos son comunicarse con otros buscadores, organizar la información, puntuar resultados y mostrarlos de forma visual aprovechando el espacio del navegador. Las características incluyen módulos para buscadores como YouTube y Flickr, algoritmos para puntuar y ordenar resultados, y paginación.
Este documento resume las mejoras realizadas en el proyecto Visuse, un metabuscador visual. Se mejoraron los módulos para incluir Wikimedia Commons, Picasa y Flickr. También se mejoró la interfaz para corregir errores y las instrucciones de instalación. Otras mejoras incluyeron traducciones, agregar copyright a los archivos de código y sugerencias para nuevos módulos y mejor organización. El documento concluye explicando cómo usar Visuse.
FOROS, BLOGS Y CHATS HERRAMIENTAS PARA LA COMUNICACIÓN VIRTUAL.pdfJosGregorioFernndezA
En esta presentación se analizará el uso de los blogs, los foros y el
Chats como elementos educativos fundamentales para fomentar dicha
interacción y colaborar, de esa manera, con la adquisición de
contenidos.
PROYECTO INTEGRADOR: LAS TIC EN LA SOCIEDAD241578066
Nombre de la actividad: Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad
Nombre del estudiante: Alejandra Santana Martínez.
En esta presentación se abordará lo siguiente:
Descripción de como las TICs son usadas en la comunidad en que vivo y como he visto que ayudan a los que me rodean, y su impacto en un pueblo, sus habitantes y en especial para los trabajadores como artesanos.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Ciberseguridad, gobernanza y protección de datosFabián Descalzo
La abundancia de información generada por la IA, el Big Data y los sistemas propios de las empresas, están impactando en la escasez de privacidad relacionada con políticas sostenibles de gobierno y seguridad de la información. Desde 2010, ha habido un aumento sustancial en el crecimiento de las herramientas de automatización y el software de análisis de datos, lo que ha llevado al uso generalizado de datos en la toma de decisiones comerciales y necesidad de crear procesos automáticos estratégicos dentro del marco de cumplimiento y privacidad de hoy en día.
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PROTOCOLO DE NANOPOROS Kit de códigos de barras 16S (SQK-RAB204)ADELAIDA90
Este kit se recomienda para usuarios que desea multiplexar muestras para reducir el precio por muestra, realiza la secuenciación 16S y hacer la secuenciación 16S
LIBRO DE AUTOMATIZACION -DAR ORDENES A UN SISTEMA CON MINIMA INTERVENCION HUMANA-, MEDIANTE LOGICA DE CONTACTAROES- LOGICA CABLEADA Y MEDIENTA LOGICA DE AUTOMATAS PROGRAMABLES -PLCS-
UiPath Community Data Service presentationDianaGray10
El servicio de datos UiPath es un servicio de almacenamiento de datos persistente que brinda potentes capacidades de almacenamiento y modelado de datos sin código a sus proyectos de automatización robótica de procesos (RPA) y Apps.
Conozca los conceptos básicos de entidades, registros y los tipos de campos que se pueden almacenar así también como las relaciones que se pueden crear. Adicionalmente aprenderas a crear tus propios modelos de datos y como utilizarlos en UiPath Studio. Se presentaran demos del uso de entidades mediante UiPath Apps.
Índice del libro "Metaverso y mundos virtuales: Tecnologías, Retos y Oportuni...Telefónica
Índice del libro "Metaverso y mundos virtuales: Tecnologías, Retos y Oportunidades" de 0xWord escrito por:
Sandra Vázquez: https://mypublicinbox.com/sandra_vazquezb
Carmen Jordá: https://mypublicinbox.com/Carmen3
José María Blanco:
https://mypublicinbox.com/JM_
Puedes comprarlo en 0xWord: https://0xword.com/es/libros/235-metaverso-y-mundos-virtuales-tecnologias-retos-y-oportunidades.html
IPLOOK Solución de core móvil convergente 4G&5G de punta a punta.pdfIPLOOK Networks
IPLOOK Solución de core móvil convergente 4G&5G de punta a punta. Perfil de la empresa. ¿Por qué elegir a IPLOOK? Cooperación industrial. Clientes al rededor del mundo
Edición número 18 de la revista Bifurcaciones. El número gira alrededor del eHealth y cómo la tecnología transforma la atención sanitaria. La colaboración de Juan Jesús Velasco pone foco en startups de eHealth españolas.
2. ¿Qué necesitamos para trabajar?
Un editor para Python. Por ejemplo, Geany.
Subversion: sistema de control de versiones.
Python ~2.6.2.
Elegir un buscador.
3. Empezamos
Instalamos Python
Ubuntu: sudo apt-get install python2.6
Windows: descargar de python.org la 2.6.4.
Alta en la forja de rediris.
Descargamos el proyecto:
svn checkout https://forja.rediris.es/svn/cusl4-visuse
Los módulos los tenemos en
trunk/visuse/modulos
Añadimos la clase a classes.py
Escribimos el módulo en Modulo_Nombre.py
4. Lo que hace un módulo:
Obtenemos los datos del buscador (usando
XML, JSON o lo que corresponda).
Creamos una instancia de la clase por cada
resultado.
Creamos una lista de resultados.
Mostramos la lista en pantalla para comprobar
que no hay problemas.
5. Creando el módulo
Creamos Modulo_NombreBuscador.py
Contendrá la definición de dos clases:
Clase NombreBuscador
Heredará de Result y posiblemente de otro tipo
(como ImageResult)
Habrá una instancia por cada resultado.
Almacena los atributos relevantes del resultado.
SearchNombreBuscador
Heredará de SearchModule.
Realiza todo el proceso de búsqueda.
La configuración se mantiene en config.py
6. Clase NombreBuscador (I)
Hereda de Result y posiblemente también de
ImageResult:
class Result():
def __init__(self, name, url):
self.name = name
self.url = url
def __str__(self):
return self.name + "n" + self.url + "n"
class ImageResult():
def __init__(self, name, url, thumbnail):
Result.__init__(self, name, url)
self.thumbnail = thumbnail
def __str__(self):
return "%sn%sn%sn" % (self.name, self.url, self.thumbnail)
7. Clase NombreBuscador (II)
Únicamente tiene un ”constructor”, que
inicializa los parámetros necesarios:
class Wikicommons(Result, ImageResult):
def __init__(self, name, url, thumbnail):
ImageResult.__init__(self, name, url, thumbnail)
8. Clase SearchNombreBuscador (I)
Hereda de SearchModule:
class SearchModule():
def __init__(self):
self.resultList = []
def __str__(self):
str = ""
for n in range(0, len(self.resultList)):
str += "===== %d =====n" % n
str += "%s" % self.resultList[n]
return str
def search(self, search_terms):
return self.resultList
def add(self, entry):
pass
9. Clase SearchNombreBuscador (II)
Obligatoriamente debe incluir un ”constructor”.
En un principio basta con que éste llame al
”constructor” de la clase de la que hereda
(ModuleSearch):
def __init__(self):
SearchModule.__init__(self)
10. SearchNombreBuscador (III)
El método search se comunica con el
buscador en el protocolo que corresponda
(Json, XML, etc.) y obtiene el listado de
resultados.
def search(self, search_terms):
gd_client = gdata.photos.service.PhotosService()
photos = gd_client.SearchCommunityPhotos(search_terms,
limit=config.picasa_limit)
for iterador in photos.entry:
print "kkk"
self.add(iterador)
return self.resultList
11. SearchNombreBuscador (IV)
El método add trata cada uno de los resultados
llamando al constructor de la clase que
creamos anteriormente:
def add(self, entry):
self.resultList.append(Picasa(
entry.title.text,
entry.content.src,
entry.media.thumbnail[-1].url
))
12. Probando el módulo
En el diccionario modules_dictionary del fichero
config.py debemos añadir un nuevo elemento
para nuestro módulo.
Se puede ejecutar un simple test mediante:
python manage.py test
Para probarlo visualmente, en el template
inicial2.html añadimos la key del diccionario
anterior al vector searchEngineList
Acceder a http://127.0.0.1:8000/prueba/rock