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Programas para Mejorar Fotos Borrosas

Un gran problema de la fotografía es el buen foco o, al haber poca luz, evitar el movimiento cuando se sostiene la cámara a pulso sin trípode ante una larga exposición. En ambos casos la nitidez de la imagen se pierde. Por otro lado, está la granularidad debido a la …

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Data Leakage Machine Learning

Existen los casos en que después de entrenar un modelo con resultados del 99% de accuracy, fracasa vergonzosamente cuando se lo expone a un nuevo dataset. En varias oportunidades, la razón de esto se debe al data leakage. Demasiado bueno para ser verdad Esto ocurre cuando, de alguna manera, información …

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Egiptología – Cronología y Geografía

Veremos el lento y gradual proceso que condujo desde las primeras sociedades neolíticas del valle del Nilo hasta las primeras dinastías faraónicas esencialmente, durante el cuarto milenio antes de Cristo. Recordemos las tres etapas centrales de la historia de Egipto: Reino Antiguo, Reino Medio y Reino Nuevo. Los ingleses y …

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Web Scraping con Python y BeautifulSoup

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El web scraping es una buena habilidad para diferentes usos más allá de que se sea un científico de datos o no. Mucha información que reside en la web es útil para ser analizada y elaborada. Este post sobre web scraping con Python, está dividido en tres partes. • Extracción …

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Comparación de cámaras Samsung A80 y iPhone10

Para la comparación de cámaras entre el Samsun A80 de 48 Mega Pixels y el iPhone X de 12 Mega Pixels, hemos sacado diferentes fotografías de la misma escena con diferentes apps ya que la alaboración digital de la aplicación es muy importante hoy día. Es así que el dispositivo …

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Notas sobre Numpy

Shape array_1 = np.arange(10)     # como si fuera un range array_1.shape   ->    (10L,) array_1.reshape((5,2)) < array([[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]) array_1.ndim     ->   2 Broadcasting array_1 + 1  # le suma uno a todos sus elementos. array([[ 1, 2], [ 3, 4], [ 5, 6], [ …

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Regresión Lineal – Variables Dummy

Las regresiones lineales multivariables, consisten en una variable dependiente y varias independientes. Por ejemplo: En este caso, x1, x2, x3, representan valores numéricos de la tabla pero D4 es una representación de la columna State que es Categórico. Para procesarlo, se genera una columna New York Dummy booleana que guarda …

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