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Búsqueda de números perfectos


Python

Actualizado el 12 de Noviembre del 2019 por joel (Publicado el 6 de Marzo del 2019)
815 visualizaciones desde el 6 de Marzo del 2019
Código que devuelve los números perfectos comprendidos entre 1 y n.

Un número perfecto es un número natural que es igual a la suma de sus divisores propios positivos.

El número 6 seria un ejemplo de número perfecto:
1, 2 y 3; y 6 = 1 + 2 + 3
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Obtener el valor mas bajo de una lista o tupla


Python

Publicado el 7 de Noviembre del 2019 por joel
202 visualizaciones desde el 7 de Noviembre del 2019
Esta función recursiva, muestra como obtener el valor mas bajo de una lista, una tupla, una lista de listas, una lista de tuplas y listas, etc...
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Desglosar un importe en billetes y monedas


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(2)
Actualizado el 31 de Octubre del 2019 por xve (Publicado el 6 de Julio del 2019)
1.457 visualizaciones desde el 6 de Julio del 2019
Este código muestra como desglosar un importe/cambio en billetes y monedas permitiendo utilizar decimales.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Cantidad a devolver: 1253.98
Hay 1 billetes de 500
Hay 2 billetes de 200
Hay 2 billetes de 100
Hay 2 billetes de 50
Hay 2 billetes de 20
Hay 1 billetes de 10
Hay 1 monedas de 2
Hay 1 monedas de 1
Hay 1 monedas de 0.5
Hay 2 monedas de 0.2
Hay 1 monedas de 0.05
Hay 1 monedas de 0.02
Hay 1 monedas de 0.01
Faltan 0.00 monedas por repartir
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Obtener el Banner Grabbing de una ip


Python

Publicado el 30 de Octubre del 2019 por Xavi
381 visualizaciones desde el 30 de Octubre del 2019
Simple función que muestra como obtener el banner grabbing de una ip/dominio.
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Escanear una red mediante ping (ICMP)


Python

Publicado el 30 de Octubre del 2019 por Xavi
383 visualizaciones desde el 30 de Octubre del 2019
Función que realiza un escaneo ICMP mediante el comando ping a una red determinada.
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Escanear una red mediante TCP


Python

Publicado el 30 de Octubre del 2019 por Xavi
384 visualizaciones desde el 30 de Octubre del 2019
Función que hace un escaneo sobre una ip y puerto mediante TCP utilizando un socket
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Medio rombo con números


Python

Publicado el 11 de Octubre del 2019 por Administrador
376 visualizaciones desde el 11 de Octubre del 2019
Código que muestra como dibujar medio rombo con números.

medio-rombo-numeros
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Calculadora de números enteros en python 3


Python

Publicado el 7 de Octubre del 2019 por Administrador
631 visualizaciones desde el 7 de Octubre del 2019
Simple calculadora de números enteros en Python 3

calculadora-de-enteros
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Capturas de Pantalla con Python


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(1)
Publicado el 26 de Agosto del 2019 por Yordani
1.052 visualizaciones desde el 26 de Agosto del 2019
Este es un código muy básico muestra como capturar la pantalla del ordenador y guardarlo en un archivo.

Para usar el código para Windows y Mac debes instalar la librería PIL.
Para usar en código para Linux, debes instalar la librería pyscreenshot.
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PerceptrónSimple


Python

Publicado el 27 de Julio del 2019 por Fernando
1.122 visualizaciones desde el 27 de Julio del 2019
MODELO DE PERCEPTRON SIMPLE
Los perceptrones son tipos de redes neuronales, las neuronal network más simples que existen. El modelo de perceptrón simple permite realizar una clasificación binaria de dos clases linealmente separables. Cada clase puede contener diferentes variables (X1 … Xn), cada una de estas variables supone una entrada a la red neuronal. Cada entrada se asocia a un determinado peso (W1 … Wn), el sumatorio del producto de cada entrada por su correspondiente peso nos da un valor, Z (z= Σ Xn*Wn ). Las diferentes entradas convergen en una misma neurona, esta representa la neurona de salida y tendrá un determinado umbral de activación, Y. Si el valor Z es mayor que el umbral de activación (Y) la neurona se activará y clasificará una clase como positiva, si por el contrario el valor Z no supera el umbral de activación Y, la neurona no se activará y clasificará la clase como negativa. El modelo de perceptrón simple requiere de un entrenamiento supervisado, es decir, para cada conjunto de valores le indicamos a que clase pertenecen dichos valores. De esta forma, cada vez que se equivoque al clasificar un conjunto de valores, se podrán ajustar los diferentes pesos W. A medida que esta red se va entrenando siempre convergerá en una solución, siempre y cuando, las dos clases sean LINEALMENTE SEPARABLES.
A continuación, vamos con un programa sumamente sencillo. En este programa, las dos clases contienen 4 variables las cuales, corresponden a números aleatorios en coma flotante comprendidos entre 0 y 1. Aparecen ajustados los intervalos (en la función al() ) para que ambas clases sean linealmente separables ya que si no, el programa nunca encontrará una solución. Los pesos del perceptrón han sido iniciados aleatoriamente en el intervalo de 0 a 0.5. Como mencioné anteriormente, se trata de un tipo de aprendizaje supervisado, por ello, para cada conjunto de datos se indica la clase a la que pertenece. Una vez que tenemos los datos a clasificar y los pesos del perceptrón inicializados aleatoriamente, el siguiente paso consiste en ajustan los pesos. Estos pesos se ajustarán solo cuando el clasificador falle siguiendo la función de entrenamiento (o algoritmo de aprendizaje)  Wt+1 = Wt + (0 - Z)*Xn . Si el clasificador acierta la clase los pesos no se corrigen. Tras el entrenamiento el clasificador (en este caso en dos o tres ciclos) alcanza un rendimiento del 100%, de forma que todos los conjuntos de datos pertenecientes a la Clase 1 tienen un valor de Z > Y (superan el umbral de activación) y todos los datos pertenecientes a la Clase 2 tienen un valor de Z < Y (inferiores al umbral de activación).
Se trata de un algoritmo muy muy sencillo que representa el potencial de la Inteligencia Artificial en el análisis de datos. El umbral de activación o más formalmente la función de activación corresponde a la función más sencilla posible, la función escalón de McCulloch y Pitts. Estoy disponible para cualquier duda o sugerencia. Se que esto es un ejemplo sencillo, estaba practicando, diseñé e hice el programa en menos de una hora y decidí compartirlo por si a alguien le interesaba un poco el tema haciendo una mini-explicación.