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133467_COMPILADORES3.pdf
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133467_COMPILADORES2
El documento presenta dos versiones de pseudocódigo para implementar un DFA para comentarios en C. Una versión usa el carácter de entrada como prueba externa y el estado como prueba interna, mientras que la otra hace lo opuesto. El autor preferiría la primera organización si ciertos caracteres de entrada no llevaran directamente al siguiente estado o si hubiera un carácter de escape que moviera a cualquier estado al estado de aceptación.
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Logica proposicional
(1) La probabilidad de que dos personas sean hermanos antes de saber su apellido es 0.1.
(2) Si son hermanos, la probabilidad de que tengan el mismo apellido es 0.9. Si no son hermanos, es 0.1.
(3) Usando la fórmula de Bayes, la probabilidad de que sean hermanos dado que tienen el mismo apellido (P(h|s)) es 0.9.
Lenguajes para dispositivos moviles 133467
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diseño de bases de datos distribuidas
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procesamiento de consultas distribuidas
El documento describe los desafíos del procesamiento de consultas en ambientes distribuidos en comparación con los ambientes centralizados, como seleccionar los mejores sitios para procesar datos para minimizar los costos de E/S, CPU y comunicación. También discute opciones como optimizar consultas individuales versus múltiples consultas, y cómo factores como la complejidad de operaciones algebraicas, estadísticas de base de datos y tipo de red pueden afectar la optimización.
Algoritmo de INGRES
Índice
Algoritmo de INGRES…………................................................................................................ 1
Algoritmo de System R……………………………………………………………………………………………………… 3
Algoritmo R* ……………………………………………………………………………………………………………………. 5
Fragmentación
La fragmentación consiste en dividir una relación global en subconjuntos o fragmentos, donde cada fragmento contiene tuplas con propiedades comunes. Existen dos tipos de fragmentación: horizontal, donde la relación se divide en fragmentos basados en una condición de selección; y vertical, donde los atributos se dividen en grupos y los fragmentos se obtienen proyectando la relación global sobre cada grupo de atributos.
Modelo cliente servidor
Un sistema cliente/servidor tiene dos partes principales: el servidor o backend que ejecuta el SGBD, y el cliente o frontend que son las aplicaciones que interactúan con el usuario. Los clientes pueden ser aplicaciones creadas por los usuarios o herramientas provistas por el proveedor. El servidor soporta funciones básicas de base de datos y puede ser iterativo o concurrente, procesando consultas de clientes de forma secuencial o simultánea respectivamente. Las arquitecturas cliente/servidor pueden tener dos o tres capas.
Arquitectura de bases de datos distribuidas
La arquitectura de bases de datos distribuidas define la estructura de un sistema que ofrece transparencia de datos, independencia lógica y física a través de la distribución de datos en múltiples sitios. Estos sistemas distribuidos pueden ser homogéneos, con una sola colección de datos, o heterogéneos, con múltiples colecciones de datos y usuarios locales y globales que acceden a datos almacenados en diferentes sitios.
Bases de datos distribuidas heterogeneas
La integración completa de sistemas heterogéneos en una base de datos distribuida homogénea suele ser difícil debido a dificultades técnicas como el alto costo de transformar aplicaciones existentes, y dificultades organizativas cuando los sistemas pertenecen a diferentes organizaciones. Los sistemas de múltiples bases de datos proveen una capa adicional sobre los sistemas de bases de datos existentes para proveer una vista unificada de los datos a través de un esquema y lenguaje común, aunque cada sistema local puede usar un modelo de
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Construccion de modelos
Este documento presenta una introducción a los fundamentos de la estadística descriptiva e inferencial, así como a varias técnicas de minería de datos como el análisis de varianza, regresión, Ji cuadrado, análisis cluster, análisis discriminante y series temporales. Además, describe diferentes técnicas de aprendizaje predictivo como la regresión lineal y no lineal, así como técnicas descriptivas para el análisis exploratorio de datos y la segmentación.
Practicas statgraphics
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KDD
El documento describe las etapas del proceso de minería de datos (KDD), incluyendo la selección y preprocesamiento de datos, la transformación de datos, la minería de datos para descubrir patrones y la interpretación de los resultados.
Procesamiento de datos
El documento describe las tareas y desafíos clave del preprocesamiento de datos, incluyendo limpieza, integración y transformación de datos de diferentes formatos, identificación y tratamiento de datos faltantes o duplicados, y remoción de ruido en los datos. También cubre la integración de datos de múltiples fuentes en un solo almacenamiento coherente.
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SLIDEHARE ES UN PROGRAMA DODE SE PUEDE MANDAR DOCUMENTOS EN PRIVADO O PUBLICO SEGUN SU PREFERENCIA ADEMAS ES SEGURA AL COMPARTIR INFORMACION
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- 2. 4 10 2 10 38 11 38 160 43 =-312 a0 = -2160/1872 = -15/13 a1 = 2424/1872 = 101/78 a2= -312/1872 = -1/6 y= -15/13 + 101/78 x -1/6xˆ2