Sistemas de almacenamiento

Este libro va dirigido a estudiantes de Estructura y Arquitectura de Computadores, y su objetivo es servir de complemento práctico a los textos que cubren los aspectos teóricos de estas materias. En él se incluye una serie de problemas resueltos que tratan desde la representación de la información y aritmética del computador hasta la jerarquía de memorias y el pipeline de instrucciones. El libro se ha dividido en dos partes. En la primera, formada únicamente por el capítulo 1, se presenta un conjunto de ejercicios sencillos que cubren toda la materia, mientras que en la segunda,...

HTML5 (HyperText Markup Language, versión 5) es la quinta revisión importante del lenguaje básico de la World Wide Web, HTML. HTML5 especifica dos variantes de sintaxis para HTML: un «clásico» HTML (text/html), la variante conocida como HTML5 y una variante XHTML conocida como sintaxis XHTML5 que deberá ser servida como XML (XHTML) (application/xhtml+xml).1 2 Esta es la primera vez que HTML y XHTML se han desarrollado en paralelo. Todavía se encuentra en modo experimental, lo cual indica la misma W3C; aunque ya es usado por múltiples desarrolladores web por sus avances, mejoras y...

Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y restringir conjuntos de datos en Python. Actualizado para Python 3.10 y pandas 1.4.0, esta tercera edición de Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter está llena de casos prácticos, que permiten averiguar cómo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocerás y aprenderás las versiones más recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter. Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para análisis de datos es una...

If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge, using tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python. By working with a single case study throughout this thoroughly revised book, you’ll learn the entire process of exploratory data analysis—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. You’ll explore distributions, rules of probability, visualization, and many other tools...