CharlyJazz

from math import sin, cos, pi
import pygame

bg_color = (0, 0, 0)
fg_color = (0, 255, 255)
w, h = 500, 500
n, r = 6, min(w, h) / 8
x, y = (w / 2, h / 2)
vertex = [
    (x + r * cos(2 * pi * i / n), y + r * sin(2 * pi * i / n)) for i in range(n)

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    1  curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.35.3/install.sh | bash
    2  node -v
    3  nvm 
    4  nvm
    5  source ~/.bashrc
    6  nvm
    7  nvm install 10
    8  node -v
    9  npm i pm2 -g
   10  sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 9DA31620334BD75D9DCB49F368818C72E52529D4

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https://github.com/xinli0928/COVID-Xray

detector de tasas, tomar fotos en una app android y ver si es tasa o no con pytorch xD

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Los temas a tocar son:
- Un caso de uso como hilo conductor.
- GCP como cloud provider y con quien interactuaremos tanto antes como durante el workshop.
- Spark como tecnología para nuestra data transformation.
- GCS como data lake y BigQuery como data warehouse.
- Cloud Datalab (Jupyter notebooks) y BigQueryML para toda la parte de machine learning.

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export const EN_PERIODO = "EN PERIODO";
export const OVULANDO = "OVULANDO";
export const INFERTIL = "INFERTIL";

const getGetOrdinal = function(n) {
  var s = ["th", "st", "nd", "rd"],
    v = n % 100;
  return n + (s[(v - 20) % 10] || s[v] || s[0]);
};

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import React from 'react'
import generateCRUDRoutes from '../shared/generateCRUDRoutes';
import Retrieve from './Retrieve'
import Create from './Create';
import Update from './Update';

// Generate CRUD and Translation.
// Just create control and validation function and enjoy!
export default ({
  path,

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import torch

class SLP(torch.nn.Module)
    """
    SLP Significa Single Layer Perceptron
    """
    def __init__(self, input_shape, output_shape, device=torch.device("cpu")):
        """
        :param input_shape: Tamano o forma de los inputs de entrada
        :param output_shape: Tamano o forma de los inputs de entrada

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caché LRU

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