eBooks de Programación, página 6 de 41

¿Se ha preguntado en qué lenguaje están programados los sistemas que gobiernan nuestra tecnología moderna?Tiene a su alcance la puerta de entrada a uno de los lenguajes más poderosos y versátiles del mundo de la programacion, el lenguaje C. Si quiere descubrir el potencial de este lenguaje desde un nivel inicial, ha llegado al libro indicado.El lenguaje C llega a todo tipo de ambitos, pues es compatible con los sistemas operativos mas populares, como Linux y Windows, con los videojuegos, los indices del buscador de Google, las aplicaciones complejas en el ambito de la fisica cuantica y la aeronautica (como Dassault, Lockheed-Martin Aero), los sistemas de telecomunicaciones de Nokia, Alcatel, T-Mobile, Ericsson e incluso con los modelos financieros como Bloomberg y Morgan Stanley.Escrita con un enfoque practico y una orientacion maker, esta guia le permitira sumergirse en el desarrollo real desde el primer momento. Con ejemplos descargables y aplicaciones en tecnologias avanzadas como Blockchain, sistemas embebidos y mas, tendra las herramientas necesarias para aprender con la practica, el metodo mas efectivo para dominar el arte de la programacion.Aprender C no es solo un paso fundamental para cualquier programador, sino que es la clave para comprender los lenguajes que forman la base de las innovaciones tecnologicas actuales y futuras. Con este libro, descubrira los secretos de un lenguaje que ha sido esencial en el desarrollo de sistemas y aplicaciones criticas durante decadas.Preparese para explorar el lenguaje que impulsa la tecnologia que emplea cada dia. ¡Aprenda C y forme parte del presente y del futuro de la programacion!

El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento. Ademas, aborda temas clave para aquellos que desean realizar trabajos o investigaciones que impliquen el analisis de datos, sin tener conocimientos sobre la implementacion de algoritmos de clasificacion o regresion.Este texto ofrece una explicacion detallada de las tecnicas y algoritmos de Machine learning, acompañados de ejemplos de codigo en Jupyter (Python), que permiten a los lectores sumergirse en este fascinante campo. Guiara al lector a traves de pasos sucesivos y precisos para construir modelos de prediccion de variables, ya sean numericas o categoricas.Es importante señalar que, si bien algunos contenidos pueden parecer similares a los disponibles en blogs o en internet, este libro ofrece una guia completa y estructurada para comprender y aplicar eficazmente las tecnicas de Machine learning.

La estadística es una herramienta esencial para extraer un conocimiento riguroso a partir del análisis de datos, tanto para la toma de decisiones empresariales como para la investigación científica. Sin embargo, su aprendizaje a menudo se hace tedioso, y es comun perderse en la notacion matematica o los conceptos teoricos.En este libro encontrara una introduccion a los metodos estadisticos desde una perspectiva eminentemente practica y actualizada. Esta destinado a cualquier estudiante, investigador o profesional que necesite aplicar analisis estadisticos en un conjunto de datos, independientemente de su naturaleza. Los conceptos teoricos se presentan utilizando la menor notacion matematica posible mediante descripciones intuitivas. Cada capitulo incluye ejemplos practicos de analisis con el codigo y los datos necesarios para implementar los analisis presentados en R sin necesidad de tener conocimientos previos de programacion. Gracias a la lectura de este libro, asimilara y aprendera a realizar tecnicas de estadistica descriptiva, y a aplicar los principales metodos de contraste de hipotesis, parametricos y no parametricos, asi como correlaciones y regresiones, ademas de la forma de tratar los datos anomalos y los faltantes, en un programa informatico de referencia en estadistica como es R. Con todo ello, esta es una guia completa que le permitira minimizar la curva de aprendizaje y adquirir la seguridad necesaria para identificar el analisis estadistico apropiado en cada caso y realizarlo con exito.

ESTE LIBRO SE ENFOCA EN SER una guía para quienes desean dar sus primeros pasos en la programación. En sus capítulos iniciales se estudian conceptos básicos de matemática que se aplicarán en el análisis logico para la elaboracion de algoritmos. Luego, se explora el mundo de las estructuras de control, tanto decisiones como repeticiones y las estructuras de datos denominadas arreglos en el programa PSeInt en español para crear una base solida de conocimiento; posteriormente, se elaboran soluciones informaticas en el lenguaje de programacion Java.

Este es un libro, en el lenguaje BASIC, dirigido a estudiantes y postgraduados. También ha de ser útil al profesional que precise de unos conocimientos básicos de los algoritmos más adecuados para la resolucion de los problemas comunes de la Ingenieria, Ciencias y Administracion.

Android es la plataforma libre para el desarrollo de aplicaciones móviles creada por Google. En la actualidad se ha convertido en la plataforma líder frente a otras como iPhone o Windows Phone. Las aplicaciones Android estan ampliando su rango de influencia a nuevos dispositivos tales como tabletas, internet de las cosas, Wearables, TV o automoviles.Si quieres introducirte en la programacion Android, has llegado al libro indicado. Todos sus capitulos estan descritos por medio de ejemplos, cuyo nivel de complejidad aumenta a medida que avanza la lectura. A lo largo del libro se desarrollan dos aplicaciones de ejemplo: el mitico videojuego Asteroides y una aplicacion de gestion de informacion personal, Mis Lugares*. Se comienza con una version sencilla, que se ira completando capitulo a capitulo, para que incluya fragments, graficos vectoriales y mapa de bits, control mediante pantalla tactil y sensores, hilos con AsyncTask, notificaciones, geolocalizacion, mapas, multimedia, ficheros, XML, JSON, SQL, acceso a Internet, servicios Web, acceso a bases de datos en servidor PHP + MySQL, Volley El libro propone un aprendizaje activo, con actividades, muchas a traves de Internet: Video[Tutorial]: Mas de 100 videos elaborados por el autor. Kotlin: Aprende el nuevo lenguaje de programacion para Android. Ejercicio paso a paso: La mejor forma de aprender es practicando. Practica: Para afianzar lo aprendido hay que practicar. Solucion: Te sera de ayuda si tienes problemas en las practicas. Recursos adicionales: Localiza rapidamente la informacion clave. Preguntas de repaso y reflexion: ¿Lo has entendido todo correctamente? No esperes mas: tanto si eres un usuario con poca experiencia como un programador experimentado, con este libro perfeccionaras tu programacion Android.Jesus Tomas es doctor en informatica, profesor titular del Departamento de Comunicaciones en la Universidad Politecnica de Valencia. Trabaja en multiples proyectos de investigacion y transferencia de tecnologia relacionados con inteligencia artificial. Ha publicado gran cantidad de trabajos en revistas cientificas y varios libros didacticos sobre nuevas tecnologias. Tiene una amplia experiencia impartiendo cursos de formacion para empresas.

El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edicion del bestseller Python Machine Learning, es tu libro.Modernizado y ampliado para incluir las tecnologias de codigo abierto mas recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento practico y las tecnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automatico y aprendizaje profundo en Python.El conocimiento y la experiencia unicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automatico y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en analisis de datos. Combinan los principios teoricos del aprendizaje automatico con un enfoque practico de codificacion para una comprension completa de la teoria del aprendizaje automatico y la implementacion con Python.Aprenderas a: Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automatico y el aprendizaje profundoFormular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje automatico y redes neuronalesAprovechar el poder de las ultimas librerias de codigo abierto de Python para aprendizaje automaticoDominar la implementacion de redes neuronales profundas con la libreria de TensorFlowIncrustar modelos de aprendizaje automaticos en aplicacions web accesiblesPredecir resultados objetivos continuos con analisis de regresionDescubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientosAnalizar imagenes mediante tecnicas de aprendizaje profundoProfundizar en datos de medios sociales y textuales con el analisis de sentimientos

learn Python quick is the worlds best-selling guide to the Python programming language. This good introduction to programming with Python will have you writing programs, solving problems, and building things that work in no time.Youll learn basic programming concepts like variables, lists, classes, and loops, and practice writing clean code with exercises on each topic. Youll also learn how to make your programs interactive and how to safely test your code before incorporating it into a project.

Este libro es una guía completa y actualizada para aprender a trabajar con R y RStudio, las herramientas más utilizadas en el análisis de datos moderno, la investigación científica y la docencia universitaria. Con un enfoque totalmente practico, la obra acompaña al lector desde la instalacion hasta el dominio de funciones avanzadas para modelado, visualizacion, scraping, analisis estadistico y tratamiento de bases de datos.A lo largo de sus capitulos, se explican de forma didactica las principales librerias del ecosistema R y como utilizarlas para cargar, transformar, analizar e interpretar datos reales. El libro integra ejemplos reproducibles, ejercicios, tecnicas de muestreo, estadisticas descriptivas, distribuciones de probabilidad, contrastes de hipotesis y herramientas de programacion para crear funciones propias o automatizar procesos.Tambien se profundiza en el manejo de big data, el uso de algoritmos de modelizacion, la creacion de visualizaciones profesionales y la aplicacion de metodologias de Business Intelligence orientadas a la toma de decisiones.Gracias a su estructura progresiva y orientacion practica, esta obra se convierte en un recurso imprescindible para estudiantes, investigadores, docentes y profesionales que desean utilizar R como herramienta analitica potente y flexible en proyectos cientificos, sociales o empresariales.Desde la web del libro podra descargar todos los ejemplos y ejercicios que contiene el libro.El e-book de esta obra es accesible y cumple con la norma WCAG 2.2 nivel AAA.

Si quiere comenzar a programar desde cero, ha llegado al libro indicado. No importa si es un niño, un joven o un adulto, lo fundamental es que sea curioso y sienta la motivación de aprender algo nuevo, de conocer un poco mas, de razonar, de pensar, de resolver problemas, de transformar una dificultad en una posibilidad, de poner a trabajar la mente.Asi como el agua y la arcilla se pueden combinar para fabricar ladrillos, y luego los ladrillos se pueden utilizar para construir casas o edificios de cien pisos, conceptos basicos como diagramas de flujo y algoritmos se pueden utilizar para construir programas que posteriormente se pueden aplicar a una variedad de propositos. Aunque el objetivo primario es aprender a programar, el que subyace y es primordial es aprender a resolver problemas. Este es el proposito principal de este libro: enseñar a ser flexible, a observar un problema desde angulos y perspectivas diferentes, a hacer entender y ver como resolver un problema y luego programar esa solucion en un lenguaje de programacion.Para alcanzar el objetivo del libro, el nivel de complejidad de los temas aumenta de forma gradual. El contenido de los distintos apartados se expone con claridad, amplitud, pero al mismo tiempo estos se tratan con la profundidad y el rigor academico que exigen la teoria y la practica en un curso universitario y las sanas costumbres de la ingenieria de software. En los temas hay tambien un hilo conductor con el resto del material y coherencia entre el tiempo didactico y el tiempo de aprendizaje. Asimismo, para afianzar lo aprendido a lo largo del libro, se expone una gran coleccion de ejercicios diseñados para el analisis, el razonamiento, la practica y la comprension de los conceptos estudiados. Tambien se proporcionan diversos videos que complementan los procesos y elementos existentes en la enseñanza y aprendizaje.Sin duda, con este libro aprendera a programar desde cero de una forma practica y sencilla.

Python es el mejor lenguaje de programación tanto para novatos como para veteranos. Es usado en empresas y start-ups de primer nivel, y cada día es más demandado y reconocido mundialmente. Gracias a su caracter polivalente, Python se emplea en las FANG (Facebook, Amazon, Netflix y Google), en scripts simples, aplicaciones de domotica, programacion de aplicaciones de escritorio o aplicaciones web complejas que soportan miles de usuarios por segundo, como Instagram o YouTube. Si quiere conocer a fondo este maravilloso lenguaje de programacion, aprender a programar en un lenguaje de primer nivel y expandir su conocimiento sobre los lenguajes que conoce, este es su libro. En el se exploran todo tipo de conceptos sobre Python:- Origenes y evolucion del lenguaje.- Conceptos fundamentales de programacion: tipos y estructuras de datos, funciones, generadores, decoradores, excepciones, etc.- Programacion orientada a objetos en Python.- Programacion funcional.- Creacion de scripts.- Manejo de bases de datos de diferentes tipos (SQL y noSQL) y ejemplos practicos de cada una.- Gestion de dependencias, creacion y manipulacion de paquetes de Python.Asimismo, en este libro encontrara todo lo que necesita para ir un paso mas alla y expandir su conocimiento, pues comprende los conceptos esenciales sobre protocolos de Internet, paralelismo y concurrencia en Python, desarrollo de aplicaciones web o de aplicaciones de escritorio, entre otros. Todo ello se acompaña de una aplicacion de ejemplo, explicada de forma clara y extensa en cada apartado.Ademas, el libro cuenta con multitud de casos e incluye un repositorio de codigo para entrar en profundidad en los ejemplos desarrollado.Si quiere conocer todo el potencial que ofrece este lenguaje, mejorar su conocimiento y aumentar sus cualidades como programador, no lo dude, este libro le guiara en el camino para convertirse en pythonista.Oscar Ramirez es ingeniero en Informaticay pythonista experimentado, que ha orientado su carrera profesional al desarrollo de aplicaciones en Python en multiples campos desde 2013. Ha contribuido al desarrollo de proyectos en empresas privadas y de software libre en proyectos como Apertium o Django. Es tambien autor del sitio web www.elpythonista.com y conferenciante en eventos de programacion nacionales e internacionales, como PyConEs o Codemotion.

Recreating the brutal tactical reality of ancient sieges requires far more than rendering stone walls and wooden catapults. Water was frequently and devastatingly weaponizedused to flood enemy trenches, collapse foundations, or starve out a defending garrison. For modern historical strategy games to be accurate, they must successfully simulate the unforgiving physics of flowing water interacting with varied topography.Programming volumetric fluid dynamics in real-time is a massive computational bottleneck. Developers must translate the complex equations of hydrostatic pressure and soil absorption into simplified, highly optimized algorithms. When a player commands engineers to breach a digital dam, the game engine must instantly calculate the kinetic energy of the resulting flash flood, its path of least resistance, and the structural damage inflicted on adobe architecture.Dive into the digital rendering of ancient warfare. Uncover the complex programming and mathematical compromises necessary to simulate pre-Columbian hydraulic tactics inside a modern interactive environment.

In the early days of computer graphics, rendering natural textures like fire, water, or stone was a computationally overwhelming nightmare. Programmers relied on rigid geometric patterns or pure randomness, resulting in environments that looked artificial, chaotic, and entirely unconvincing. The dream of expansive, organic virtual worlds seemed impossible due to the severe limitations of hardware memory.The breakthrough came in 1983 when Ken Perlin invented an algorithm that generated coherent, pseudo-random noise. This elegant mathematical trick simulated the chaotic yet continuous patterns found in nature, allowing computers to generate infinite clouds, mountains, and textures on the fly without consuming massive amounts of storage. Perlin Noise became the invisible foundational architecture for procedural generation, forever altering the trajectory of video games and digital cinema."Mathematical Landscapes" decodes the brilliance of procedural generation. It explores how a single mathematical function bypassed hardware limitations and empowered developers to build the limitless universes seen in modern role-playing games and simulations.Discover the invisible code that builds your favorite digital realities. Appreciate the intersection of elegant mathematics and creative engineering, and understand how simple algorithmic logic can infinitely scale the boundaries of artistic creation.

In the early days of video games, digital worlds were rigid, pre-animated, and entirely predictable. A falling object didnt actually fall; it merely played a pre-recorded sequence of frames. The illusion of reality shattered the moment a player pushed against the boundaries. Then, a few lines of complex mathematics introduced something revolutionary: actual gravity.Gravity in the Machine chronicles the invention of the physics engine, focusing on the Havok software that permanently rewired interactive entertainment. The book explores the monumental programming challenges of simulating real-world physical forcesmomentum, friction, and collisionin real-time. It reveals how giving objects genuine weight and chaotic mass transformed level design from static obstacle courses into dynamic, unpredictable playgrounds.The narrative delves into the accidental hilarity of ragdoll physics and the psychological joy players experience when a digital environment reacts exactly like the real world, allowing for emergent, unscripted gameplay that the developers never even planned.Readers will gain a deep appreciation for the invisible math that holds virtual universes together. The book demonstrates how introducing systemic rules, rather than hardcoded scripts, is the ultimate secret to building engaging, infinitely creative systems in tech and beyond.

The goal of this Python book is to quickly and easily teach you the most important fundamentals of the Python programming language so that you can quickly implement your own small project ideas. The individual chapters in this book are deliberately kept short to focus on the respective topic and address it directly. This approach should help you internalize the material taught but also understand the basic concepts of each chapter. The book begins with an introduction to the Python programming language, then moves on to the topic of variables, object-oriented programming, and all other essential topics of the Python programming language. This will introduce you to the secrets of Python step by step.

Percez les mystères du monde des cryptoactifs et faites un voyage à travers la blockchain, le Bitcoin et les investissements numériques. Préparez-vous pour une aventure passionnante dans le monde des

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Master GraphQL to build scalable, production-ready web applications. Key Features Build a complete Netflix-style streaming platform using GraphQL, React, Node.js, and Apollo. Master production-grade concepts including DataLoader, caching, scalability, and performance tuning. Learn by doing, and progress from GraphQL fundamentals to advanced real-world full-stack development. Book Description APIs power modern web applications, but traditional REST often lacks flexibility and scalability. GraphQL changes that by offering a faster, more efficient way to fetch and manage data. Ultimate GraphQL for Scalable Web Apps takes you from core concepts to production-ready apps, helping you build real-world, high-performance web applications with confidence. Through the hands-on creation of Streamify, a Netflix-style streaming platform, you can master the complete GraphQL ecosystem using Node.js, Express, Apollo Server, MongoDB, React, and Apollo Client. From designing schemas and writing efficient queries to building authentication systems and recommendation engines, every concept is grounded in real-world development. This is not a theory-heavy manual. It is a practical, project-driven guide. Each chapter builds on real implementation, helping you craft an admin panel, design a compelling interface, implement rating systems, and develop intelligent recommendations. You will confront production challenges head-on, solving the N+1 query problem with DataLoader, implementing advanced caching for performance, and architecting scalable backends for real-world traffic. Thus, by the end, you will confidently design GraphQL schemas, optimize queries, and build scalable, production-grade web applications. You will understand not just how GraphQL works, but why it matters, equipping you well to architect modern, high-performance applications that meet todays demanding scalability standards! What you will learn Design and implement production-ready GraphQL APIs with Apollo Server. Build full-stack applications using React, Node.js, and MongoDB stack. Solve N+1 query problems using DataLoader for optimal performance. Implement advanced caching strategies on frontend and backend layers. Create scalable architectures that handle real-world traffic and growth. Develop authentication systems, rating features, and recommendation engines efficiently.

Apache Superset to Master Data Visualization and Build High-Impact BI Solutions Key Features Learn to install, configure, and use Superset to create visualizations and build interactive dashboards. Apply your learning to real-world data scenarios and business use cases, ensuring you can immediately apply these skills in your role. Customize Superset with custom visualizations, integrate it with modern data pipelines, and learn how to deploy it in production environments. Book Description Apache Superset is a powerful open-source data visualization and business intelligence platform that enables professionals to create interactive dashboards effortlessly. With its user-friendly interface and broad compatibility with various data sources, Superset helps users uncover insights and make informed, data-driven decisions in real time. Ultimate Apache Superset for Data Visualization and Analytics offers a structured, hands-on approach to mastering Apache Superset. It begins with installation and configuration, guiding you through building your first visualization and dashboard. As you progress, youll explore advanced features such as SQL Lab, custom visualizations, and security management. The book also covers optimizing dashboards, integrating Superset with data pipelines, and deploying it in production environments. Each chapter includes practical examples, best practices, and real-world use cases to reinforce learning. By the end, youll have the expertise to build high-impact, interactive dashboards and confidently deploy Apache Superset in production. Whether youre a data analyst, engineer, or business professional, this book equips you with the skills to scale and customize Superset for your organizations needs. Dont get left behindunlock the full potential of Apache Superset and take your data visualization to the next level! What you will learn Set up and configure Apache Superset for data visualization and BI Design interactive dashboards and compelling data visualizations effortlessly Use SQL Lab to query and explore datasets with precision Develop custom visualizations and extend Superset with plugins Implement role-based access control (RBAC) for secure data governance Deploy, scale, and optimize Superset for enterprise-ready BI solutions

Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los funda­mentos del análisis de datos mediante el lengua­je Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y M