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Emilio Velis dubsnipe

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@dubsnipe
dubsnipe / titles.R
Created Nov 11, 2020
Extract title from a list of URLS
View titles.R
require(tidyverse)
require(rvest)
toolbox <- tibble(read.csv("toolbox.csv", header=T))
read_title <- function(x){
tmp <- read_html(x) %>% html_node("title") %>% html_text()
return(tmp)
}
@dubsnipe
dubsnipe / manifest-maker.R
Last active Apr 6, 2020
Quick script to generate Open Know-How manifests out of a Google Form
View manifest-maker.R
require(googledrive)
url <- ""
# Download form responses to a .csv file
filename <- "okh_data.csv"
drive_download(file = as_id(url),
path = filename,
overwrite = TRUE)
@dubsnipe
dubsnipe / world_co2.R
Last active Jan 14, 2020
This script generates a CO2 worldwide emissions chart based on World Bank data.
View world_co2.R
fileUrl <- "http://api.worldbank.org/v2/en/topic/19?downloadformat=csv"
dataset <- "wbco2_dataset.zip"
download.file(
fileUrl,
dataset,
mode = "wb"
)
zip_list <- unzip(dataset, list=T)
View labsMap.R
require(maptools)
require(dplyr)
require(googledrive)
require(leaflet)
require(leaflet.extras)
# https://stackoverflow.com/questions/31336898/how-to-save-leaflet-in-r-map-as-png-or-jpg-file
library(devtools)
# install_github("wch/webshot")
library(htmlwidgets)
View gv_el_salvador_data_analysis.Rmd
---
title: "Análisis exploratorio de voluntariado internacional en Hábitat El Salvador"
author: "Emilio Velis"
date: "June 12th, 2019"
output:
html_document: default
pdf_document: default
---
```{r setup, include=FALSE}
View human_2.R
require(googledrive)
require(dplyr)
require(tibble)
require(tidyr)
require(stringr)
require(ggplot2)
require(stopwords)
require(tidytext)
human <- tbl_df(read.csv("human_2.csv", encoding = "UTF-8", stringsAsFactors = F))
View summit-cleaning
ccwriter <- function(t){
primary <- c(
t[['primary.presenter']],
t[['primary.presenter.org']],
t[['primary.presenter.email']],
t[['primary.presenter.url1']],
t[['primary.presenter.url2']],
t[['primary.presenter.url3']],
View human.R
require(googledrive)
require(dplyr)
require(tibble)
require(tidyr)
require(stringr)
require(ggplot2)
require(stopwords)
human <- tbl_df(read.csv("human.csv", encoding = "UTF-8", stringsAsFactors = F))
colnames(human) <- c("time",LETTERS[1:6])
@dubsnipe
dubsnipe / fm.R
Last active May 13, 2020
Código para obtener playlists desde un grupo de Facebook y metadatos desde YouTube.
View fm.R
list.of.packages <- c("ggplot2", "devtools")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)
library(devtools)
install_github("pablobarbera/Rfacebook/Rfacebook", force=T)
require (Rfacebook)
# http://thinktostart.com/analyzing-facebook-with-r/
View README.md

¡Hola a todos! contemosnosotros fue un proyecto que levantamos para las elecciones presidenciales del 2014 luego del tortuoso conteo de presidenciales que el TSE nunca daba un resultado del funcionamiento.

Sin embargo, contemosnosotros se diferencia en algunas cosas bien puntuales. 1ro. La idea del sistema se basa en que no tenes idea de a quíen le estás validando el voto. El sistema genera identificadores al azar y envia una imágen aleatórea al usuario aleatoria*

2do. El sistema no tiene un "feeback" de aprendizaje. Es decir, el no sabe que digitación es buena o mala. Para los que están familiarizados con aprendizaje de máquina, el sistema utiliza el aprendizaje más sencillo del mundo. Si una imágen tiene el mismo número digitado una mayor frecuencia de veces. Se acepta como el número válido.

3ro. Para sacar los totales, simplemente se suman las digitaciones individuales más frecuentes por imagen.

You can’t perform that action at this time.