Academic literature on the topic 'Python (Lenguaje de programación para computadora)'

A continuación se presenta un programa de computadora para calcular la transformada discreta de Fourier utilizando el algoritmo de la transformada rápida de Fourier (FFT por sus siglas en ingles). Desde 1965, cuando James W. Cooley y John W. Tukey publicaron dicho algoritmo, su uso se ha expandido rápidamente y las computadoras personales han impulsado una explosión de aplicaciones adicionales de la FFT. Como lenguaje de programación se usara Python, que es un lenguaje de programación multiparadigma, esto significa que más que forzar a los programadores a adoptar un estilo particular de programación, permite varios estilos: programación orientada a objetos, imperativa y funcional. Los usuarios de Python se refieren a menudo a la filosofía Python que es bastante análoga a la filosofía de Unix. Al mismo tiempo se integrará un módulo de Fortran para mejorar el desempeño.

En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema multiplataforma de gestión de datos para aplicación de visión por computadora. Se presenta la arquitectura del sistema, los componentes y los resultados del sistema en operación. El sistema tiene la finalidad de dar de alta, dar de baja, consultar y modificar los datos de los departamentos y del personal de una empresa, de igual forma registra la imagen del rostro del personal, esto, con el fin de realizar la identificación del personal para el sistema de asistencia. El sistema está integrado por un módulo de generación de base de datos un conjunto de tablas que contienen los datos de los trabajadores como son nombre, apellidos, departamento, entre otros; para el caso de los departamentos y trabajadores el sistema cuenta con un módulo de altas, un módulo de bajas, un módulo para modificación de datos; el sistema cuenta con un módulo para el registro de rostros de los trabajadores, un módulo para entrenamientos del algoritmo de reconocimiento facial y un módulo para identificación de rostro. Para el diseño del sistema se utilizó ingeniería del software. El sistema desarrollado tiene la capacidad de operar en Ubuntu y en Windows. Para el desarrollo del sistema se utilizó el lenguaje de programación Python y la librería OpenC.

Objetivo: Realizar una comparación multiplataforma entre los algoritmos de las técnicas de sustracción de fondo y de detectores en cascada por medio de una computadora personal y una placa Raspberry Pi 3B+ con Windows 10 y Debian GNU/LINUX respectivamente, en lenguaje de programación Python 3.7. Metodología: Se proponen tres etapas correspondientes a las mejoras en la imagen de video, la implementación de las técnicas de detección de personas y la evaluación del rendimiento de los algoritmos de dichas técnicas respecto al tiempo de respuesta, espacio de memoria requerido y aciertos en las detecciones. Resultados y discusión: La técnica de sustracción de fondo presenta una exactitud de 89.7% mientras que dicho valor para la técnica de detectores en cascada corresponde al 93.65%. Así mismo, la técnica de sustracción de fondo presenta mejor comportamiento respecto al tiempo de respuesta obteniendo 0.5934 segundos para Windows y 2.6338 segundos para Linux. La técnica de detectores en cascada mejora el requerimiento de espacio disponible en las dos plataformas con 1.1389 GB y 0.3776 GB para el computador personal y la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente. Conclusiones: Tanto la técnica de sustracción de fondo como la técnica de detectores en cascada responden 5 veces más rápido en la computadora personal que en la placa Raspberry Pi 3B+, por su parte, el espacio de memoria requerido por la técnica de sustracción de fondo es 26.28% y 55% superior al espacio requerido por la técnica de detectores en cascada en el computador personal y en la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente.

El propósito del presente proyecto de investigación fue realizar la comparativa del rendimiento del proceso de transferencia de imágenes utilizando una placa reducida (placa computadora) entre los lenguajes de programación Java y Python aplicado al sistema de video vigilancia implementado dentro de una institución pública como lo es la Dirección Distrital 07D04 Balsas – Marcabeli – Piñas del Ministerio de Educación. Para la evaluación se establecieron medidas y métricas tanto internas como externas, con una muestra de 375 imágenes de una población de 14400, un error de 0.05% dando como resultado los siguiente, para las métricas internas tiempo de respuesta se obtuvo un 258% a favor de Java, luego en cuanto al tiempo de procesamiento 13.88% a favor de Java, así mismo, en cuanto a las métricas externas, el uso de CPU un 86% a favor de Python, el uso de RAM, un 34% a favor de Python y para el ancho de banda Java usa 20.56 veces menos KiloBytes que Python, finalmente aplicando el análisis multicriterio con el método de NAIADE se obtiene que con un ranking positivo de 0.7 “Java es Mejor que Python”, por lo cual se evidencia que existe una diferencia significativa del rendimiento de la transferencia de imágenes en sistemas de videovigilancia basada en Internet de las Cosas entre los lenguajes de programación Java y Python.

Una de las problemáticas vigentes en la educación es la selección, ajuste y justificación de las didácticas adecuadas para el desarrollo de los cursos. En algunos programas académicos de ingeniería el interés se concentra en los cursos introductorios de programación de computadoras, puesto que en estos se presentan altos índices de deserción y pérdida académica, situación dramática debido a que son precisamente estos cursos los que proporcionan la fundamentación básica para los diferentes programas académicos. En la selección de la metodología existen requerimientos que se deben satisfacer, por ejemplo: el énfasis del programa académico, el perfil de formación, la integración y comunicación con la industria. Con respecto a la metodología, algunos autores priorizan el lenguaje de programación inicial como factor determinante en la apropiación de los conceptos, mientras que otros autores enfatizan en el ambiente de desarrollo (IDE por sus siglas en Inglés). Como resultado de esta revisión se encontró que actualmente existe una tendencia hacia la elección de lenguajes de poco impacto en la industria, tales como Python así como el empleo de IDE orientados hacia la lúdica. Una elección adecuada requiere la identificación de aspectos tales como el currículo, el contexto de desarrollo del programa, la formación del estudiante, los recursos disponibles en el aula, la apropiación de las herramientas por parte del docente, y por supuesto, la disposición del estudiante.

El área de Programación resulta una de las más complejas para los estudiantes de carreras relacionadas con Ciencias de la Computación, puesto que la resolución de los algoritmos requiere competencias de abstracción y análisis de mayor nivel, además de experiencia con lenguajes de programación. Para realizar las prácticas es obligatorio tener acceso a equipos de computación y conexión a internet, por lo que muchos estudiantes no logran la experticia necesaria por falta de recursos tecnológicos. Por tanto, el objetivo de este trabajo consistió en integrar el lenguaje Python y Raspberry Pi como estrategia pedagógica que permita el logro de competencias digitales en los estudiantes de la carrera Licenciatura en Administración tecnológica y redes informáticas en una Universidad de Panamá. La metodología empleada consistió la implementación de prácticas de programación, a través el uso de Raspberry Pi, disponible a bajo costo para los estudiantes que no disponen de equipos de computación, tabletas o smartphone; o que teniendo computador no disponen de conexión a internet. Mediante Raspberry Pi se pudieron desarrollar todas las prácticas sin necesidad de monitor especial, en la pantalla del televisor, a través de una conexión con cable HDMI. Se aplicó luego un cuestionario para evaluar los conocimientos adquiridos para concluir que la inclusión de esta tecnología mejora el proceso de adquisición de competencias digitales y la formación de los estudiantes en el área de Programación sin ninguna diferencia significativa respecto a estudiantes sin limitaciones de la brecha digital.

Los procesos de enseñanza-aprendizaje, hoy en día requieren de soportes pedagógicos que le permitan al docente generar un espacio de interacción real desde el aula, para el estudiante con su carrera; la formación de profesionales en ciencias de la tierra o de ingeniería, debe estar acompañada de la enseñanza de programación de computadoras, utilizando lenguajes de alto nivel, de descarga gratuita y de código abierto, como recurso aplicado a la solución de problemas específicos, presentados en la estabilidad de taludes. Aquí se muestra un aplicativo en Python para calcular y graficar el factor de seguridad de un talud, a través de una Interfaz Gráfica de Usuario (IGU), insertando: librerías, variables, funciones y widgets propias de este lenguaje. El factor de seguridad obtenido por el aplicativo es de 1.26, que coincide con el obtenido por el procedimiento manual, la coordenada que grafica el factor de seguridad (Fs), para determinar su sensibilidad, en función de la altura recíproca del talud (H-1) sobre la recta será de (0.005, 1.26), y la coordenada de corte será de (0,0.8).

Introdução: La economía de la región altiplánica, está basada fundamentalmente en las actividades agropecuarias, siendo la producción de especies: bovinos, alpacas, llamas y ovinos las más representativas. La producción y crianza de vacunos de engorde, se realiza de manera sub desarrollada en el departamento de Puno, en la crianza de los bovinos, se encuentra cuatro pilares de la producción (Alimentación, Sanidad, Manejo ganadero), el mal manejo de estos pilares da como consecuencia bajos ingresos y altos precios en la producción.La alimentación en los animales bovinos de engorde es muy importante en los primeros 60 días, así como durante el crecimiento 30 días y acabado 15 días. Una dieta bien equilibrada y un manejo apropiado mejoran la producción, la reproducción y la salud de los animales. Para cubrir las necesidades nutricionales del ganado bovino, se debe asegurar que las porciones de alimentos incluyan agua, materia seca, proteínas, fibras, vitaminas y minerales en porciones suficientes y bien equilibradas, considerando además el precio de la ración de alimento, por lo que el especialista en nutrición debe recomendar la ración de menor costo en función de sus cálculos de balanceo nutricional, esto comúnmente se calcula utilizando un mecanismo de tanteos. Sumado a las limitaciones de los produtores como falta de computadora personal, capacitación en informática básica y el desconocimiento de las técnicas de balanceo óptimo al mínimo costo de raciones para animales por parte de los ganaderos de la región. Objetivo: Monitorear la elaboración de dietas para animales bovinos de engorde, estableciendo las proporciones adecuadas en las que las distintas materias primas de la zona deben ser combinadas para cumplir con los requisitos nutricionales del animal, buscando minimizar los costosMétodo: Para el adecuado balanceo de raciones se empleó el algoritmo programación lineal simplex LP. La programación lineal es un algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado por medio de ecuaciones lineales buscando constantemente perfeccionar la función objetivo.La formulación de los alimentos se realizó con los productos propios de la zona altiplánica (Puno). Para que la solución sea utilizada por los ganaderos en las zonas altoandinas se emplea la tecnología web. Donde el proceso del calculo se realiza en un servidor web con lenguaje de programación PHP, Python, Javascript y como gestor de base datos MYSQL.Resultados (esperados / parciais): 1. Aplicación WEB para la FORMULACIÓN DE ALIMENTOS PARA ENGORDE BOVINOS EN ZONAS ALTOANDINAS. 2. Esta aplicación web apoyará al monitoreo del equilibrio de alimentación para los ganados de miles de agricultores ganaderos y los datos que se generen servirán para futuras investigaciones. Descritores: Programación Lineal, Formulación de alimentos, Engorde de bovinos, Monitoreo.

La Investigación desarrolla un Sistema de Semáforo Inteligente (SSI), basado en lógica difusa, que según la densidad vehicular capturada por cámaras web, permiten organizar los cambios de luces en función de las condiciones que se presenten en la zona. La razón de este trabajo es regular el tráfico vehicular con un Sistema de Semáforos Inteligentes que otorguen tiempos variables dependiendo de la densidad vehicular en tiempo real. De esta manera el estudio disminuirá en gran medida la congestión vehicular que actualmente genera caos vehicular en la Ciudad de Chiclayo. Este trabajo es una aplicación dentro del campo de la Inteligencia Artificial, específicamente dentro de Lógica difusa, está basado en visión por computador, cámaras web que permiten la entrada de datos, lenguaje de programación Python, para el procesamiento de imágenes algoritmos de visión, como es OpenCV y Highgui, así como del Microcontrolador PIC 18F2550 que permiten en gran medida disminuir la congestión como principal propósito de la investigación.

El presente trabajo consistió en el diseño e implementación de un prototipo que permita la identificación por tipo y tamaño de la naranjilla y del tomate de árbol, para poder lograrlo se utilizó un sistema de visión artificial por computador basado en redes neuronales. El prototipo dispone de tres sistemas: el sistema de adquisición de imágenes conformado por una cámara web e iluminación para la captura de datos; el sistema de visión artificial utiliza el método de procesamiento de imágenes para realizar la clasificación por tamaño y redes neuronales para la clasificación por tipo, finalmente el sistema mecánico está conformado por un sistema de almacenamiento y una banda transportadora. Para el entrenamiento de la Red Neuronal Artificial se utilizó el algoritmo convolucional que a través de la adquisición de imágenes entrena el identificador, se estableció tres categorías: tomate de árbol, naranjilla y objeto desconocido, cada una posee una base de datos. Los algoritmos de programación fueron desarrollados en Raspbian, con lenguaje de programación Python utilizando librerías de OpenCV y TensorFlow. La interfaz gráfica fue desarrollada mediante la biblioteca Tkinter, permitiendo al usuario controlar seis botones: iniciar cámara, tomar foto, cargar foto, tipo de fruta, tamaño de fruta, cerrar programa. En base a las pruebas realizadas, se establece que el sistema funciona de manera óptima con un 95% al detectar el tipo de fruta, el 93% para identificar el tamaño, el tiempo de respuesta oscila entre 0.3 y 1.3 segundos. Se concluye que el prototipo logra la identificación de los frutos por su tipo y tamaño con un margen de error mínimo.