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Programa para reproducir archivos de audio que incorpora la posibilidad de crear una lista de favoritos.
El programa necesita de un archivo "json" que se generará al ejecutarse por primera vez.
Esta versión incorpora la posibilidad de reproducir secuencialmente la lista de favoritos, para ello se usará el botón "PLAY ALL" (dicha reproducción se podrá finalizar igualmente con el botón "STOP").
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A continuación, se explica cómo funciona el descenso de gradiente en el contexto de la regresión lineal múltiple:
Inicialización: Se inician los coeficientes del modelo con valores aleatorios o ceros.
Cálculo de las predicciones: Se utilizan los coeficientes actuales para hacer predicciones sobre el conjunto de datos de entrenamiento. Esto implica multiplicar cada característica de entrada por su correspondiente coeficiente y sumar todos estos productos para obtener una predicción.
Cálculo del error: Se calcula la diferencia entre las predicciones y los valores reales (etiquetas) del conjunto de entrenamiento. Esto da como resultado un vector de errores.
Cálculo del gradiente: Se calcula el gradiente de la función de costo con respecto a los coeficientes. El gradiente indica la dirección y la magnitud en la que los coeficientes deben actualizarse para minimizar la función de costo. Para el MSE, el gradiente se calcula como la derivada de la función de costo con respecto a cada coeficiente.
Actualización de coeficientes: Se actualizan los coeficientes multiplicándolos por una tasa de aprendizaje (learning rate) y restando el gradiente. Esta actualización mueve los coeficientes en la dirección que reduce el costo.
Iteración: Los pasos 2-5 se repiten iterativamente durante un número fijo de veces (épocas) o hasta que el costo converja a un valor mínimo.
Resultado final: Después de que el algoritmo haya convergido, los coeficientes resultantes se utilizan como los coeficientes óptimos para el modelo de regresión lineal múltiple.
El proceso se repite hasta que se alcance un criterio de convergencia o se haya realizado un número predeterminado de iteraciones. El descenso de gradiente es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y la optimización, y se utiliza para ajustar los parámetros de los modelos de manera que se minimice la diferencia entre las predicciones y los valores reales.MiniRuleta es un juego de Ruleta para android desarrollado en Java usando el Android Studio.
La carpeta de descarga Incluye, el codigo fuente, los assets y los archivos ejecutables.
El juego al inicial empieza el premio total en 0.
- Al darle click o tap al boton GIRAR RULETA se gira la ruleta
- La ruleta es una imagen hecha con diferentes valores
- Cuando termina de girar la ruleta y el jugador gana el premio que esta marcado con la flecha
- El premio que gana el jugador en cada giro de la ruleta se va sumando en un PREMIO TOTAL
- El premio total se muestra en la parte de abajo de la aplicacion.
Se les agradece a todos el FeedBack y les puedo ayudar a crear su propia ruleta si me envian la rueda en formato PNG en relacion aspecto 1:1.
Mas Informacion:
https://evilnapsis.com/2023/01/28/miniruleta-juego-de-ruleta-para-android-codigo-fuente/Este codigo en javascript permite sacar una cuenta con los operadores basicos, poniendo todos ellos en la misma cadena, siempre dejando un espacio como restricción. Este código esta basado en una kata de codewars que resolvi y que paso una test enorme de bastantisimos operadores
Sencillo ejemplo,modificado del curso de Angel Salas
LENGUAJE "C",de Enero 1991, sobre cálculo de potencias
en ANSI-C. Se ha dividido el programa en dos partes
con el fin de mejorar el ejemplo.
Cuestiones o dudas a:
[email protected]
