Este documento contiene información sobre una clase de español. Incluye instrucciones para tareas sobre verbos en el pasado, sentirse, y una prueba mañana sobre sentirse y verbos en el pasado. También incluye ejercicios de conjugación de verbos en el pasado y oraciones de ejemplo con sentirse.
Pandas is a fast and expressive library for data analysis that doesn’t naturally scale to more data than can fit in memory. PySpark is the Python API for Apache Spark that is designed to scale to huge amounts of data but lacks the natural expressiveness of Pandas. This talk introduces Sparkling Pandas, a library that brings together the best features of Pandas and PySpark; Expressiveness, speed, and scalability.
While both Spark 1.3 and Pandas have classes named ‘DataFrame’ the Pandas DataFrame API is broader and not fully covered by the ‘DataFrame’ class in Spark. This talk will explore some of the differences between Spark’s DataFrames and Panda’s DataFrames and then examine some of the work done to implement Panda’s like DataFrames on top of Spark. In some cases, providing Pandas like functionality is computationally expensive in a distributed environment, and we will explore some techniques to minimize this cost.
At the end of this talk you should have a better understanding of both Sparkling Pandas and Spark’s own DataFrames. Whether you end up using Sparkling Pandas or Spark directly, you will have a greater understanding of how to work with structured data in a distributed context using Apache Spark and familiar DataFrame APIs.
Pandas is a fast and expressive library for data analysis that doesn’t naturally scale to more data than can fit in memory. PySpark is the Python API for Apache Spark that is designed to scale to huge amounts of data but lacks the natural expressiveness of Pandas. This talk introduces Sparkling Pandas, a library that brings together the best features of Pandas and PySpark; Expressiveness, speed, and scalability.
While both Spark 1.3 and Pandas have classes named ‘DataFrame’ the Pandas DataFrame API is broader and not fully covered by the ‘DataFrame’ class in Spark. This talk will explore some of the differences between Spark’s DataFrames and Panda’s DataFrames and then examine some of the work done to implement Panda’s like DataFrames on top of Spark. In some cases, providing Pandas like functionality is computationally expensive in a distributed environment, and we will explore some techniques to minimize this cost.
At the end of this talk you should have a better understanding of both Sparkling Pandas and Spark’s own DataFrames. Whether you end up using Sparkling Pandas or Spark directly, you will have a greater understanding of how to work with structured data in a distributed context using Apache Spark and familiar DataFrame APIs.
A four part presentation on the preterit tense in Spanish, with an accompanying packet (linked here goo.gl/VmYXn4). Great for Spanish learners or teachers!
Click here (goo.gl/ZNjPTN) for the extended full lesson with the editable PowerPoint, accompanying packet, additional practice material, and Kahoot game!
Visit SharingLanguage.org for more great resources. Happy Learning!
Today is Pentecost. Who is it that is here in front of you? (Wang Omma.) Jesus Christ and the substantial Holy Spirit, the only Begotten Daughter, Wang Omma, are both here. I am here because of Jesus's hope. Having no recourse but to go to the cross, he promised to return. Christianity began with the apostles, with their resurrection through the Holy Spirit at Pentecost.
Hoy es Pentecostés. ¿Quién es el que está aquí frente a vosotros? (Wang Omma.) Jesucristo y el Espíritu Santo sustancial, la única Hija Unigénita, Wang Omma, están ambos aquí. Estoy aquí por la esperanza de Jesús. No teniendo más remedio que ir a la cruz, prometió regresar. El cristianismo comenzó con los apóstoles, con su resurrección por medio del Espíritu Santo en Pentecostés.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...
El 13 de diciembre
1. Hoy es 13 de diciembre
• Grab paper
• Past Tense
(ar, er, ir, and the verb IR)
• Suggesting and Expressing
Feelings
• Quiz tomorrow on sentirse and verbs in the
past.
• Videos due Friday, Dec. 16th
6. 1. I read the magazine last night.
Yo leí la revista anoche.
2. You received gifts for (para) your birthday.
Tú recibiste regalos para tu cumpleaños.
3. Mark ran in the park last Friday.
Mark corrió en el parque el viernes pasado.
4. We opened gifts on Christmas.
Nosotros abrimos regalos en la Navidad.
5. They hung up the decorations on the tree
(árbol).
Ellos colgaron las decoraciones en el árbol.
7. 1. Fergie 2. El Chef Gordon 3. Ellos
(attended a
party).
4. Yo creer en
5. Tú
Papá Noel.
vender el
helado
más caro.
8. 1. Fergie comió en 4. Yo creí en
el restaurante
ayer. Papá Noel.
2. El Chef Gordon
corrió en el
parque.
5. Tú
3. Ellos vendiste
asistieron el helado
la fiesta. más caro.
9. Sentirse – to feel (e-ie)
Yo Me siento - I feel
Tú
Te sientes - you feel
Él,Ella,Usted
Nosotros
Se siente - he/she/ you feel
Ellos,Ellas,Ustedes Nos sentimos - we feel
Se sienten - they/you guys
feel.
10. Sentirse – to feel - past
Yo Me sentí - I feel
Tú
Te sentiste - you feel
Él,Ella,Usted
Nosotros
Se sentió - he/she/ you feel
Ellos,Ellas,Ustedes Nos sentimos - we feel
Se sentieron - they/you
guys feel.
11. 1. Mal
2. Bien Extra vocab
3. Horrible/s
4. Enamorado/a/s
5. Cansado/a/s
6. Excelente/s
7. Feliz (felices)
8. Preocupado/a/s
9. Fantástico/a/s
10. Magnífico/a/s
11. Nervioso/a/s
12. Triste/s
12. 1. Mal 1. Bad
2. Bien Extra vocab
2. Good
3. Horrible/s 3. Horrible
4. Enamorado/a/s 4. In love
5. Cansado/a/s 5. Tired
6. Excelente/s 6. Excellent
7. Feliz (felices) 7. Happy
8. Preocupado/a/s 8. Worried
9. Fantástico/a/s 9. Fantastic
10. Magnífico/a/s 10. Magnificent/great
11. Nervioso/a/s 11. Nervous
12. Triste/s 12. Sad
13. Translate
1. I feel nervous.
Yo me siento nervioso.
2. You feel tired.
Tú te sientes cansado.
3. Greg and Jim feel worried.
Greg y Jim se sienten preocupados.
4. We feel sad.
Nosotros nos sentimos tristes.
5. Greg feels happy.
Greg se siente feliz.
14. 1. El payaso 2. El bebe 3. Happy Feet 4. Tú
6. Nosotros 7. Yo
5. Ellos
15. 1. El payaso 2. El bebe 3. Happy Feet 4. Tú te sientes
se siente triste. se siente cansado. se siente felíz. nervioso.
6. Nosotros
nos sentimos
7. Yo me siento horrible.
magníficos.
5. Ellos se sienten felices.
16. p. 348 # 1+ 2 - Write out and translate the
emotion words(collected)
Ex. Me siento mal. - bad
Copy vocab p. 332– in notebook.
# 3 – Just write out the answer (collected)
Use ¿Qué tal si nosotros…? or ¿Por qué no
tú…?
17. Tarea:
Write 8 sentences with sentirse and
conjugate 1 ar, 1 er, and 1 ir in the past.
Quiz tomorrow on sentirse and verbs in the
past.