«El rap es un arma que me permite usar muchas más palabras por estrofa que el pop» | El Diario Montañes\nMusi-k«El rap es un arma que me permite usar muchas más palabras por estrofa que el pop»\n«El rap es un arma que me permite usar muchas más palabras por estrofa que el pop»\nLos uruguayos Cuarteto de Nos recalan por primera vez en Bilbao este domingo para presentar su último disco, 'Apocalipsis zombi'\nJ. MIKEL FONSECA Miércoles, 6 junio 2018, 19:42\nPor estos lares no son muy conocidos, pero Cuarteto de Nos banda uruguaya de rock alternativo muy consolidada en Latinoamérica, con casi 35 años de trayectoria sobre los escenarios. Y este domingo visitarán por primera vez Bilbao con un bolo en el Azkena para presentar su decimoquinto elepé, 'Apocalipsis Zombi'. Hablamos con Robert Musso, guitarrista, compositor y cantante del grupo.\nSu último disco, más intimista de lo que acostumbran, presenta una serie de personajes «borgianos», como el inombrable, el hombre invisible, la bestia… ¿Qué le lleva a Musso a tirar de arquetipos? «Me interesaba que estos personajes retratasen con su voz propia la sociedad, cómo vivimos esta humanidad deshumanizada, valga la redundancia». El propio título del nuevo disco, 'Apocalipsis Zombi', hace referencia a uno de estos caracteres, el zombi. «Vivimos cual marcha zombificada, errantes por el planeta, haciendo todo más por contagio que por deseo».\nAdemás del cambio temático de sus letras, también cambia la producción, De Juan Campodónico, quien ha firmado los últimos cuatro discos de la banda -«se volvió un integrante más de la banda prácticamente», comenta- pasa a Cachorro López, conocido por estar detrás de los controles para titanes como Calamaro o Julieta Venegas. «Nos hacía falta un productor multigénero que supiese mirar a la banda desde la distancia», explica Musso.\nAl margen de la sonoridad, si de algo puede presumir el cuarteto -que en directo es un quinteto- es de unas líricas complejas dificilmente igualables por ningún otro cantante. «Soy un amante del idioma español», señala el frontman. «Me gusta poner algo de literatura, de juego con el lenguaje, de rimas y palabras, en el formato de canción pop-rock». Una fórmula que cuajó especialmente entre los oyentes más jóvenes de Latinoamérica. «El mainstream se está volviendo cada vez más monotemático», haciendo referencia al amor romántico que empalaga la mayoría de las canciones, «y el público agradece que se le hable de otras situaciones, de otras ideas. En ese sentido, nuestros shows son una especie de catarsis psicológica», explica. Las letras, como cabe esperar de una banda que lleva 34 años en activo, han ido evolucionando. «Antes teníamos un humor más crudo, que se ha ido volviendo en ironía y sarcasmos, incluso el absurdo o la paradoja». Lo que no han perdido es un ápice de ganas de seguir en la carretera. «Tenemos más ganas de tocar ahora que cuando teníamos 20 años. Tenemos una energía enorme, cada vez vamos a más festivales».\nEl cuarteto puede enorgullecerse de ser el primer -y de momento, único- grupo uruguayo en haber ganado, en 2012, dos Grammys latinos: Mejor disco pop rock (con 'Porfiado') y Mejor canción rock (con 'Cuando sea grande'). «Fue como la selección hubiese ganado la Copa América», rememora Musso con nostalgia y humor. «La gente lo recibió muy bien, Uruguay es un país 'chico' -3 millones de habitantes-, con una población muy envejecida y alejada de los principales núcleos musicales. Cuando ganamos, la gente se ponían la camiseta de la selección».\nLlega el rap\nLa etiqueta de 'alternativo' se les queda corta. La banda, desde sus inicios, ha ido incorporando paulatinamente ritmos y sonidos de toda índole. «Nos conocemos desde pequeños, pero cada uno tiene sus inquietudes y las vamos incorporando. No somos fundamentalistas del rock. Si hay otro género que pueda aportarnos algo artísticamente, no tenemos ningún problema de añadirlo a la mezcla». Uno de los ingredientes fundamentales es el hip-hop, con el que comenzaron a coquetear para su álbum 'Raro' (2006) y que les dio un impulso muy importante en la escena musical. «Fue premeditado», revela Musso, «Pensaba que había llegado a un límite, que a partir de entonces iba a competir conmigo mismo, y eso es lo peor competencia que puede haber. Pero empece a investigar, a escuchar otras musicas... el rap fue un arma para mí, que me permitió usar muchas más palabras por estrofa que una canción pop». El éxito sí que llegó sin esperarlo: «No pensábamos que fuese a funcionar tan bien y que nos abriese las puertas definitvamente».\nConfeso admirador del rap español, es imposible no preguntarle por la polémica situación que esta viviendo este género actualmente, con ejemplos como Pablo Hasel o Valtonyc. «Nos pasó lo mismo a nosotros hace unos años, por hacer una canción sobre el héroe patrio uruguayo, José Gervasio Artigas, que contaba su gesta libertaria, pero con unas copas de más. Tuvimos un juicio, pero al final no pasó nada, más bien lo opuesto, toda la gente quería escuchar qué decíamos. La censura, al final, se vuelve contra los censores. ¿Quién es dueño de tus oídos para decir que puedes escuchar y que no?».\nEsta gira, que también recalará en Barcelona, Valencia, Zaragoza, Donostia, Madrid, Sevilla y Lanzarote supone la segunda visita del cuarteto a España. La anterior fue en 2006 junto a Los Delinqüentes. «Teníamos estilos muy diferentes, pero el público respondió muy bien a las canciones a pesar de no conocernos apenas». Este desconocimiento, lejos de desanimarles, los «revitaliza» para intentar llegar a más gente. «Los que acuden a nuestros conciertos descubren algo que no ha visto en ningún otro sitio. Somos muy originales, y eso es lo que nos ha dado nuestro lugar», se jacta. «Nuestras canciones tocan temáticas como no lo hace ningún otro artista». A Bilbao llegan vírgenes. «Es una adrenalina nueva. Se juega el partido con la hora y media de recital». Tocará sudar la camiseta.\nBilbao, Latinoamérica, Barcelona, España, Valencia (Provincia), Barcelona (Provincia), Uruguay, Zaragoza, Zaragoza (Provincia), Bandas De Música


El Ayuntamiento incrementa en un 60% sus zonas verdes y supera ya los 800.000 m2 de superficie - Ayuntamiento de Estepona\nEl Ayuntamiento ha creado desde 2012 nuevos parques y jardines que han permitido que la ciudad duplique la media nacional de metros cuadrados de zonas verdes por habitante\nEl Ayuntamiento de Estepona informa que las zonas verdes públicas en la ciudad han superado los 800.000 metros cuadrados de superficie, lo que representa un incremento de un 60 por ciento desde 2012. El alcalde, José María García Urbano, ha señalado que en los últimos siete años, a través del proyecto municipal ‘Estepona, Jardín de la Costa del Sol’, se ha trabajado intensamente por dotar al casco urbano y al extrarradio de nuevos parques y zonas ajardinadas al municipio, pasando de los 498.224 metros cuadrados registrados hace siete años a los 800.891 metros cuadrados actuales.\nCon estas cifras, la ciudad continúa duplicando la media nacional de metros cuadrados de zonas verdes por habitante que establece la Ley del Suelo.\nEl regidor ha indicado que, entre los nuevos espacios verdes que se han ido generando en los últimos años, cabe destacar los que se han creado en distintos puntos del extrarradio. Así, recientemente se ha concluido la construcción de un parque de 20.000 metros cuadrados en la zona de Bel-Air al que hay que sumarle los 10.000 metros cuadrados de zonas verdes junto a La Resinera y Las Joyas, la pradera verde de 13.000 metros cuadrados que se hizo en el acceso a Cancelada y que incluye una pista de skate, y una segunda zona verde de 26.000 metros cuadrados también en Cancelada donde se ubica un campo de fútbol 7 y una zona de recreo con circuitos biosaludables.\nLa dotación de nuevas zonas verdes en el extrarradio incluye la reciente creación creación de un parque de 25.000 metros cuadrados junto al Hospital de Estepona y una pradera verde de 5.000 metros cuadrados en el acceso este del municipio (carretera de subida a Benahavís). En el caso de los jardines situados junto al equipamiento sanitario, el regidor ha comentado que se ha diseñado un parque en tres alturas conectadas con sendas peatonales. Además, esta zona verde cuenta con una pista polideportiva para practicar deportes como el balonmano, fútbol sala o baloncesto y vegetación semiforestal acorde con la que predomina en el entorno.\nEn lo que respecta a las nuevas zonas verdes del casco urbano, García Urbano ha destacado la ampliación del Parque de Los Niños que se ha concluido este mes de mayo y que permite a la ciudad contar con un área de esparcimiento de 38.000 metros cuadrados.\nA esto hay que añadir la apuesta por el Medio Ambiente que se está haciendo en la remodelación del casco antiguo con la instalación de miles de macetas y plantas en sus calles y el plan árbol por el que se han plantado más de 8.000 ejemplares en todo el término municipal en los últimos años.\nGarcía Urbano ha insistido que el modelo de ciudad que se quiere hacer en Estepona respeta el medio ambiente y la calidad de vida de los vecinos. En este sentido, ha recordado que el Consistorio también aprobó recientemente una ordenanza que aplica criterios muy restrictivos para impedir a terceros la tala y poda de ejemplares en espacios de desarrollo urbanístico; de forma que prevalece la preservación y respeto a los árboles.


Foros de opinión: SONDEO - HUNTER X HUNTER - EL EXAMEN DEL CAZADOR · Partidas (reclutamientos, sondeos) · Comunidad Umbría · Comunidad Umbría - Rol por Web\n16 Jun 2021 14:54:47\nSONDEO - HUNTER X HUNTER - EL EXAMEN DEL CAZADOR\nComunidad Umbría\t:: Partidas (reclutamientos, sondeos)\t:: SONDEO - HUNTER X HUNTER - EL EXAMEN DEL CAZADOR\nBuenas a todos, me he vuelto a ver HxH y después de mucho pensarlo, he decidido preparar una partida masiva basada en el examen del cazador. ¿De que constaría la partida?\n• 5 pruebas del cazador, todos los jugadores partirían desde el lugar de la primera prueba\n• Sería 1 post semanal, cada prueba se repartiría entre 5-7 posts\n• Partida masiva, la idea es que sean al menos 20-30 jugadores\n• Partida estilo anime (obviamente)\n• Se utilizará sistema FATE, adaptado para esta partida\nSe reciben comentarios, sugerencias y dudas, por ahora estoy revisando si se reúne el quorum necesario, y si es así, comenzaré a hacer toda la preparación necesaria\nHe leído gran parte del manga y me gusta, es sólo un post a la semana así que estoy seguro de poder mantener el ritmo, y además está basada en Fate, que me muero por probar. Si la haces, me lanzo de cabeza.\nPregunta: ¿Se podrán llevar personajes con poderes de nen?\nAdvertencia obligatoria en estos sondeos de partidas masivas: llevo años en la web y no he visto una que llegue a buen puerto, siempre terminan abandonadas. Es muy díficil tener tantos jugadores y que actualmente puedas interesarte en todos y darles la atención que merecen. Te recomendaría llenar con NPCs y hacer una partida de 3-4 personas para que sea más controlable, bajando un poco el hype de haber visto la serie (que lo entiendo, yo la vi hace poco también)\nPero son solo mis dos centavos de experiencia en el asunto.\nLamentablemente por lo dicho no me convence al ser "masiva" pero estaré acechando por si cambia la dinámica~\nMe agrada tu interés. La verdad es que no, la idea es que sea lo más fiel al comienzo. Mi planteamiento es que los personajes, además de tener un set de habilidades básicas para su elección, cuenten con un "skill" pasivo que tenga que ver con el trasfondo de estos, por ejemplo, podría ser perceptivo (como se ve en el caso de Gon con los olores) o podría ser experto en armas C/C, y que el jugador sea experto en armas cortantes, cosas así. Será un examen de cazador totalmente distinto al visto en la serie, en cuanto a que haré pruebas muy distintas (esa es la prueba, después de todo), y la idea es que sean todos del mismo nivel. A medida que vayan pasando las pruebas avanzarán un poco, pero como en la serie, nadie aprendería NEN a lo largo de las pruebas. Habrá algunas cosas secretas y divertidas a lo largo de la partida, pero por el momento estoy diseñando las pruebas y el sistema en detalle, para que, a pesar de la cantidad de jugadores, haya un equilibrio y no haya contratiempos con la partida.\nEdit para Hyuu: Ya he llevado antes partidas masivas, así que no tengo problemas con eso, además la idea es que todo este prestablecido, de tal forma que no haya retrasos, como los posts serán 1 semanal y siempre la misma fecha, como en el examen de cazador, todos aquellos que no posteen sufrirán algún "accidente" así que por el momento, solo estoy definiendo todos los detalles para que salga a la perfección.\nA mí me atrae la idea que planteas, sobretodo por sentirse como uno más del rebaño y nada especial, lo que entiendo que implicará que las pruebas no sean tirar dados confiando en únicamente superar las dificultades y tenga un enfoque más basado en el ingenio.\nDicho esto, cuenta conmigo.\nHombre, Hunter x Hunter es uno de mis animes favorito desde que ví la primera versión que abarcó hasta greend island, ¿Algún día saldremos del barco de jojo referencia? ¡Con gusto apoyo la idea!.\nEditado: 15/11/2020, 06:03\nMe llama la idea, y estaré encantado de participar.\nTenshura sin duda habrán cosas que decida la suerte, también eso es parte del rol no?\nHyuu una de mis primeras partidas fuimos 50 y se terminó debidamente, imagina esta como un hldcn pues seguro que la mortalidad será será alta xD\nSi, una buena forma de caracterisarlo sería como un HLDCN pero con mucha más aventuras y formas de vencer, aquí se balanceará tanto la suerte, como la habilidad y el ingenio, todo estará debidamente preparado para la diversión de todos, pero, como muchos que hayan visto la serie sabrán, es muy probable que queden 6 o menos jugadores hasta la prueba final\nSé que hubo una partida en el pasado que si bien no terminó, procedió con grandeza, siendo masiva igualmente (¿Creo que alcanzó los 50 jugadores? Y habían casi igual cantidad de NPCs, tengo que repasar lo que me contaron y me mostraron pero por ahí va el asunto) y llegó a un punto casi de término, con varios giros locos y etc. etc., así que puedo decirte que sí, tendrás excelente recepción con este setting, sobretodo con el modo en que lo planteas: Somos muchos, no somos especiales del todo (Parte de un montón, como es el canon, que vienen muchísimos, salen un puñado) pero los "protagonistas" o jugadores todos tendríamos un pequeño "algo" que nos haga únicos (La habilidad o Aspecto pasivos que mencionaste en tu primer post) dándonos la oportunidad al menos.\nResumen: Sí, es buena idea, aplica. Y aplica con FATE o algo narrativo-decente, como favor a los jugadores, a tí mismo y al rol... Y a HxH también.\nMe gusta mucho HxH y el sistema FATE es de mis favoritos. Soy algo nuevo en Umbria pero me encantaria participar.\nMe pido vip si es posible.\nBien, me ha gustado el interés que he visto, por ahora le diría a todos que vayan pensando sus personajes, todos los que quieran pueden partir con un arma, que es su favorita, y está puede ser cualquier cosa (Como Ponzu que tiene su gorro con avispas, otros que usan arcos, flechas, etc) piensen bien sus personajes y ojala los diseñen con cariño, aproximadamente comenzaré el reclutamiento en dos o tres semanas\nGenial. Avisa cuando empieces a recibir los personajes\nJoder, he visto esto tarde pero: YO en mayúsculas\nPaso a avisar, la fecha del reclutamiento comenzará el día Lunes 7 de Diciembre, y terminará el 14 de Diciembre, crearé un topic adicional a este con lo que necesitaré de cada personaje para la partida, para que ya vayan pensado sus ideas\nPara todos los interesados, ya he abierto el reclutamiento, saludos


Referencia de la API — documentación de scikit-learn - 0.24.1\nPrev Arriba Sig.\nsklearn.base: Clases base y funciones de utilidad\nsklearn.cluster: Análisis de Conglomerados\nsklearn.compose: Estimadores compuestos\nsklearn.covariance: Estimadores de Covarianza\nsklearn.datasets: Conjuntos de datos\nGenerador de muestras\nsklearn.descomposición: Descomposición matricial\nsklearn.discriminant_analysis: Análisis Discriminante\nsklearn.dummy: Estimadores ficticios\nsklearn.ensemble: Métodos Ensemble\nsklearn.exceptions: Excepciones y advertencias\nsklearn.feature_extraction: Extracción de Características\nsklearn.feature_selection: Extracción de Características\nsklearn.gaussian_process: Procesos Gaussianos\nsklearn.isotonic: Regresión isotónica\nsklearn.kernel_aproximation: Aproximación de Kernel\nsklearn.kernel_ridge: Regresión de Cresta de Núcleo\nsklearn.linear_model. Modelos Lineales\nRegresores lineales clásicos\nRegresores con selección de variables\nRegresores lineales múlti-tarea con selección de variables\nRegresores robustos a valores atípicos\nModelos lineales generalizados (GLM) para regresión\nInterfaz de Selección de Modelos\nMétricas de clasificación multietiqueta\nMétricas de agrupamiento\nMétricas de conglomerados dobles\nMétricas por pares\nsklearn.mixture: Modelos de Mezclas Gaussianas\nsklearn.model_selection: Selección del Modelo\nFunciones de separación\nsklearn.multiclase: Clasificación multiclase\nEstrategias de clasificación multiclase\nsklearn.multioutput: Regresión y clasificación multisalida\nsklearn.naive_bayes: Bayes Ingenuo\nsklearn.neighbors: Vecinos más cercanos\nsklearn.random_projection: Proyección Aleatoria\nsklearn.semi_supervised: Aprendizaje semi-supervisado\nsklearn.svm: Máquinas de soporte vectorial\nsklearn.tree: Árboles de decisión\nA ser eliminado en 1.0 (renombrado de 0.25)\nReferencia de la API¶\nEsta es la referencia de clase y función de scikit-learn. Por favor, consulta el manual completo del usuario para obtener más detalles, ya que las especificaciones originales de clase y función pueden no ser suficientes para dar directrices completas sobre sus usos. Para referencias sobre conceptos repetidos a través del API, ver Glosario de Términos Comunes y Elementos de la API.\nsklearn.base: Clases base y funciones de utilidad¶\nClases base para todos los estimadores.\nClase base para todos los estimadores en scikit-learn.\nClase mixin para todos los estimadores bicluster en scikit-learn.\nClase mixin para todos los clasificadores en scikit-learn.\nClase mixin para todos los estimadores de conglomerados en scikit-learn.\nClase mixin para todos los estimadores de densidad en scikit-learn.\nClase mixin para todos los estimadores de regresión en scikit-learn.\nClase mixin para todos los transformadores en scikit-learn.\nTransformador mixin que realiza la selección de características dada una máscara de soporte\nConstruye un nuevo estimador sin ajustar con los mismos parámetros.\nDevuelve True si el estimador dado es (probablemente) un clasificador.\nDevuelve True si el estimador dado es (probablemente) un regresor.\nGestor de contexto para la configuración global de scikit-learn\nRecupera los valores actuales de configuración establecidos por set_config\nEstablecer la configuración global de scikit-learn\nImprimir información útil de depuración»\nCalibración de probabilidades predichas.\nManual de usuario: Consulte la sección Calibración de probabilidad para más detalles.\nCalibración de la probabilidad con regresión isotónica o regresión logística.\nCalcula las probabilidades verdaderas y predichas para una curva de calibración.\nsklearn.cluster: Análisis de Conglomerados¶\nEl módulo sklearn.cluster reúne algoritmos populares de análisis de conglomerados no supervisados.\nManual de usuario: Vea las secciones Análisis de conglomerados (Agrupamiento) y Biclustering para más detalles.\nRealiza la agrupación de datos por propagación de la afinidad.\nAnálisis de Conglomerados Aglomerativo\nImplementa el algoritmo de agrupación de Birch.\nRealiza el agrupamiento DBSCAN a partir de un arreglo vectorial o una matriz de distancia.\nAglomeración por características.\nAgrupamiento por K-Medias.\nAgrupamiento por K-Medias en mini lotes.\nAgrupamiento por media desplazada usando un kernel plano.\nEstimar la estructura de agrupamiento de un arreglo vectorial.\nAplicar la agrupación a una proyección del Laplaciano normalizado.\nBiclustering espectral (Kluger, 2003).\nAlgoritmo de Co-Clustering espectral (Dhillon, 2001).\nRealiza la extracción de DBSCAN para un épsilon arbitrario.\nExtraer automáticamente los conglomerados según el método Xi-steep.\nCalcula el grafo de accesibilidad de OPTICS.\nEstimar el ancho de banda a utilizar con el algoritmo de media-desplazada.\nAlgoritmo de agrupamiento K-medias.\nInicializa n_clusters semillas de acuerdo a k-medias++\nRealiza un agrupamiento de datos por media desplazada usando un kernel plano.\nAgrupamiento de Ward basado en una matriz de características.\nsklearn.compose: Estimadores compuestos¶\nMetaestimadores para construir modelos compuestos con transformadores\nAdemás de su contenido actual, este módulo albergará eventualmente versiones renovadas de Pipeline y FeatureUnion.\nManual de usuario: Consulte la sección Pipelines y estimadores compuestos para más detalles.\nAplica transformadores a las columnas de un array o un DataFrame de pandas.\nMetaestimador para la regresión de un objetivo transformado.\nConstruye un ColumnTransformer a partir de los transformadores dados.\nCrea un invocable para seleccionar columnas que se usarán con ColumnTransformer.\nsklearn.covariance: Estimadores de Covarianza¶\nEl módulo sklearn.covariance incluye métodos y algoritmos para la estimación robusta de la covarianza de características dado un conjunto de puntos. También se estima la matriz de precisión definida como la inversa de la covarianza. La estimación de la covarianza está estrechamente relacionada con la teoría de los Modelos Gaussianos de Grafos.\nManual de usuario: Consulte la sección Estimación de covarianza para más detalles.\nEstimador de covarianza de máxima verosimilitud\nUn objeto para detectar valores atípicos en un conjunto de datos con distribución Gaussiana.\nEstimación dispersa de la covarianza inversa con un estimador de penalidad l1.\nCovarianza inversa dispersa con elección de validación cruzada de la penalidad l1.\nDeterminante de Covarianza Mínima (DCM): estimador robusto de la covarianza.\nEstimador de Reducción por Aproximación de Oráculo\nEstimador de covarianza con reducción\nCalcula el estimador de covarianza de Máxima Verosimilitud\nestimador de covarianza l1-penalizado\nEstima la matriz de covarianza reducida Ledoit-Wolf.\nEstima la covarianza con el algoritmo de Reducción por Aproximación de Oráculo.\nCalcula una matriz de covarianza reducida sobre la diagonal\nManual de usuario: Consulte la sección Descomposición cruzada para más detalles.\nAnálisis de Correlación Canónica, también conocido como PLS «Modo B».\nTransformador y regresor de Mínimos Cuadrados Parciales.\nDVS de Mínimos Cuadrados Parciales.\nsklearn.datasets: Conjuntos de datos¶\nEl módulo sklearn.datasets incluye utilidades para cargar conjuntos de datos, incluyendo métodos para cargar y obtener conjuntos de datos de referencia populares. También incluye algunos generadores de datos artificiales.\nManual de usuario: Consulte la sección Herramientas de carga de conjuntos de datos para más detalles.\nEliminar todo el contenido del caché de la carpeta del usuario.\nVolcar el conjunto de datos en el formato de archivos svmlight / libsvm.\nCarga los nombres de archivo y datos del conjunto de datos 20 newsgroups (clasificación).\nCargar y vectorizar el conjunto de datos 20 newsgroups (clasificación).\nCargar el conjunto de datos California housing (regresión).\nCargar el conjunto de datos covertype (clasificación).\nCargar el conjunto de datos kddcup99 (clasificación).\nCargar el conjunto de datos de parejas Labeled Faces in the Wild (LFW) (clasificación).\nCargue el conjunto de datos de personas Labeled Faces in the Wild (LFW) (clasificación).\nCargar el conjunto de datos de caras Olivetti de AT&T (clasificación).\nRecuperar un conjunto de datos de openml por el nombre o el id del conjunto de datos.\nCargue el conjunto de datos multietiqueta RCV1 (clasificación).\nCargador para el conjunto de datos de distribución de especies de Phillips et.\nDevuelve la ruta de la carpeta de datos de scikit-learn.\nCargar y devolver el conjunto de datos del precio de la vivienda en boston (regresión).\nCargar y devolver el conjunto de datos sobre el cáncer de mama en wisconsin (clasificación).\nCarga y devolver el conjunto de datos diabetes (regresión).\nCargar y devolver el conjunto de datos digits (regresión).\nCargar archivos de texto con categorías como nombres de subcarpetas.\nCargar y devolver el conjunto de datos de iris (clasificación).\nCarga y devuelve el conjunto de datos linnerud de ejercicio físico.\nCarga un arreglo numpy de una imagen de muestra\nCargar imágenes de muestra para la manipulación de imágenes.\nCargar conjuntos de datos en el formato svmlight / libsvm en la matriz dispersa CSR\nCargar un conjunto de datos a partir de varios archivos en formato SVMlight\nCargar y devolver el conjunto de datos wine (clasificación).\nGenerador de muestras¶\nGenerar un arreglo con estructura diagonal de bloque constante para biclustering.\nGenerar manchas o regiones gaussianas isotrópicas para agrupamiento.\nGenerar un array con estructura de tablero de bloques para biclustering.\nHacer un círculo grande que contenga un círculo más pequeño en 2d.\nGenerar un problema aleatorio de clasificación de n-clases.\nGenerar el problema de regresión «Friedman #1».\nGenerar el problema de regresión «Friedman #2».\nGenerar el problema de regresión «Friedman #3».\nGenerar una gaussiana isotrópica y etiquetar las muestras por cuantiles.\nGenera datos para la clasificación binaria utilizada en Hastie et al. 2009, Ejemplo 10.2.\nGenerar una matriz de rango mayoritariamente bajo con valores singulares en forma de campana.\nCrea dos medios círculos superpuestos.\nGenerar un problema de clasificación aleatoria multietiqueta.\nGenerar un problema aleatorio de regresión.\nGenerar un conjunto de datos de curvas S.\nGenera una señal como una combinación dispersa de elementos de diccionario.\nGenerar un problema aleatorio de regresión con un diseño disperso no correlacionado.\nGenera una matriz aleatoria simétrica y positiva definida.\nGenera un conjunto de datos swiss roll.\nsklearn.descomposición: Descomposición matricial¶\nEl módulo sklearn.decomposition incluye algoritmos de descomposición matricial, incluyendo entre otros PCA, NMF o ICA. La mayoría de los algoritmos de este módulo pueden considerarse técnicas de reducción de la dimensionalidad.\nManual de usuario: Consulte la sección Descomposición de señales en componentes (problemas de factorización de matrices) para más detalles.\nAprendizaje de diccionario\nAnálisis Factorial (AF).\nFastICA: un algoritmo rápido para el Análisis de Componentes Independientes.\nAnálisis de componentes principales incremental (IPCA).\nAnálisis de componentes principales basado en Kernel (KPCA).\nAsignación de Dirichlet latente con el algoritmo variacional de Bayes en línea\nAprendizaje de diccionario por mini lotes\nAnálisis de Componentes Principales disperso por mini lotes\nFactorización matricial no-negativa (NMF o NNMF).\nAnálisis de componentes principales disperso (SparsePCA).\nReducción de dimensionalidad usando una SVD truncado (también conocido como LSA).\nResuelve un problema de factorización de una matriz de aprendizaje de diccionarios.\nResuelve un problema de factorización en línea de una matriz de aprendizaje de diccionarios.\nRealiza un Análisis Rápido de Componentes Independientes.\nRealiza la Factorización de una Matriz no-Negativa (NMF).\nsklearn.discriminant_analysis: Análisis Discriminante¶\nAnálisis Discriminante Lineal y Análisis Discriminante Cuadrático\nManual de usuario: Consulte la sección Análisis Discriminante Lineal y Cuadrático para más detalles.\nsklearn.dummy: Estimadores ficticios¶\nManual de usuario: Consulte la sección Métricas y puntuación: cuantificar la calidad de las predicciones para más detalles.\nDummyClassifier es un clasificador que hace predicciones usando reglas simples.\nDummyRegressor es un regresor que hace predicciones utilizando reglas simples.\nsklearn.ensemble: Métodos Ensemble¶\nEl módulo sklearn.ensemble incluye métodos basados en combinaciones de métodos para la clasificación, regresión y detección de anomalías.\nManual de usuario: Consulte la sección Métodos combinados para más detalles.\nUn clasificador AdaBoost.\nUn regresor de AdaBoost.\nUn clasificador Bagging (Agregación bootstrap).\nUn regresor Bagging.\nUn clasificador extra-árboles.\nUn regresor extra-árbol.\nPotenciación de gradiente para clasificación.\nPotenciación de Gradiente para regresión.\nAlgoritmo de Aislamiento de Bosques.\nUn clasificador de bosque aleatorio.\nUn regresor de bosque aleatorio.\nUna combinación de árboles totalmente aleatorios.\nPila de estimadores con un clasificador final.\nPila de estimadores con un regresor final.\nClasificador de regla mayoritaria/voto suave para estimadores no ajustados.\nRegresor de predicción de voto para estimadores no ajustados.\nÁrbol de Regresión de Potenciación de Gradiente basado en histograma.\nÁrbol de Clasificación de Potenciación de Gradiente basado en histograma.\nsklearn.exceptions: Excepciones y advertencias¶\nEl módulo sklearn.exceptions incluye todas las advertencias y clases de error personalizadas utilizadas en scikit-learn.\nAdvertencia personalizada para capturar problemas de convergencia\nAdvertencia utilizada para notificar conversiones implícitas de datos que ocurren en el código.\nAdvertencia personalizada para notificar posibles problemas con la dimensionalidad de los datos.\nAdvertencia utilizada para notificar al usuario de un cálculo ineficiente.\nClase de advertencia usada si hay un error mientras se ajusta el estimador.\nClase de excepción que se eleva si se utiliza el estimador antes del ajuste.\nAdvertencia usada cuando la métrica no es válida\nEl módulo sklearn.experimental proporciona módulos que se pueden importar para permitir el uso de características o estimadores experimentales.\nLas funciones y los estimadores experimentales no están sujetos a los ciclos de obsolescencia. Utilízalos bajo tu propia responsabilidad!\nActiva los estimadores de boosting de gradiente basados en histogramas.\nActiva los estimadores de búsqueda sucesiva por mitades\nsklearn.feature_extraction: Extracción de Características¶\nEl módulo sklearn.feature_extraction se ocupa de la extracción de características de datos crudos. Actualmente incluye métodos para extraer características de texto e imágenes.\nManual de usuario: Consulte la sección Extracción de características para más detalles.\nTransforma listas de mapeos de valores y características a vectores.\nImplementa el hashing de características, también conocido como el truco del hashing.\nEl submódulo sklearn.feature_extraction.image reúne utilidades para extraer características de las imágenes.\nConvierte una imagen 2D en una colección de fragmentos\nGrafo de las conexiones de píxel a píxel\nGrafo de las conexiones de gradiente de píxel a píxel\nReconstruye la imagen a partir de todos sus fragmentos.\nExtrae fragmentos de una colección de imágenes\nEl submódulo sklearn.feature_extraction.text reúne utilidades para construir vectores de características de los documentos de texto.\nConvertir una colección de documentos de texto en una matriz de conteo de tokens\nConvertir una colección de documentos de texto en una matriz de ocurrencias de tokens\nTransforma una matriz de conteo a una representación de tf o tf-idf normalizada\nConvierte una colección de documentos crudos en una matriz de características TF-IDF.\nsklearn.feature_selection: Extracción de Características¶\nEl módulo sklearn.feature_selection implementa algoritmos de selección de características. Actualmente incluye métodos de selección de filtros univariantes y el algoritmo recursivo de eliminación de características.\nManual de usuario: Consulte la sección Selección de características para más detalles.\nSelector de características univariante con estrategia configurable.\nSelecciona características de acuerdo a un percentil de las puntuaciones más altas.\nSelecciona características de acuerdo a las k puntuaciones más altas.\nFiltro: Seleccione los pvalores por debajo de alfa basados en una prueba FPR.\nFiltro: Selecciona los p-valores para una tasa estimada de falsos descubrimientos\nMetatransformador para seleccionar características basadas en pesos de importancia.\nFiltro: Seleccione los p-valores correspondientes a la tasa de error por familia\nTransformador que realiza la selección secuencial de características.\nOrdenación de características con eliminación recursiva de características.\nOrdenación de características con eliminación recursiva de características y selección con validación cruzada del mejor número de características.\nSelector de características que elimina todas las características de baja varianza.\nCalcule las estadísticas de chi-cuadrado entre cada clase y característica no negativa.\nCalcula el valor-F de ANOVA para la muestra proporcionada.\nPruebas de regresión lineal univariante.\nEstimar la información mutua para una variable objetivo discreta.\nEstimar la información mutua para una variable objetivo continua.\nsklearn.gaussian_process: Procesos Gaussianos¶\nEl módulo sklearn.gaussian_process implementa la regresión y la clasificación basadas en procesos gaussianos.\nManual de usuario: Consulte la sección Procesos Gaussianos para más detalles.\nClasificación de procesos gaussianos (Gaussian process classification, GPC) basada en la aproximación de Laplace.\nRegresión de procesos gaussianos (Gaussian process regression, GPR).\nNúcleo (kernel) que se compone de un conjunto de otros núcleos.\nNúcleo de producto punto.\nNúcleo Exp-Seno-Cuadrático (también conocido como núcleo periódico).\nCalcula un kernel de exponenciación combinando un kernel base y un parámetro escalar \_(p\_).\nLa especificación de un hiperparámetro del kernel en forma de una namedtuple.\nClase base para todos los kernels.\nEnvoltorio para los kernels en sklearn.metrics.pairwise.\nCalcula el kernel Product combinando dos kernels \_(k_1\_) y \_(k_2\_)\nKernel de la función base Radial (también conocido como kernel cuadrado-exponencial).\nKernel Cuadrático Racional.\nCalcula el kernel Sum combinando dos kernels \_(k_1\_) y \_(k_2\_).\nTransformadores para la imputación de valores faltantes\nManual de usuario: Consulte la sección Imputación de valores faltantes para más detalles.\nTransformador de imputación para completar valores faltantes.\nImputador multivariante que estima cada característica a partir de todas las restantes.\nIndicadores binarios para valores faltantes.\nImputación para completar los valores faltantes mediante vecinos más cercanos (k-Nearest Neighbors).\nEl módulo sklearn.inspection incluye herramientas para la inspección de modelos.\nDependencia parcial de características.\nImportancia de la permutación para la evaluación de la característica [Rd9e56ef97513-BRE].\nGráfico de dependencia parcial (PDP).\nGráficos de dependencia parcial (DP) y de expectativa condicional individual (ECI).\nsklearn.isotonic: Regresión isotónica¶\nManual de usuario: Consulte la sección Regresión isotónica para más detalles.\nModelo de regresión isotónica.\nDetermina si y está monotónicamente correlacionada con x.\nResuelve el modelo de regresión isotónica.\nsklearn.kernel_aproximation: Aproximación de Kernel¶\nEl módulo sklearn.kernel_approximation implementa varias transformaciones de características de núcleo aproximadas basados en transformadas de Fourier y Bocetos de Conteo.\nManual de usuario: Consulte la sección Aproximación de núcleo para más detalles.\nTransformación de características aproximada para el núcleo aditivo chi2.\nAproxima una transformación de núcleo usando un subconjunto de datos de entrenamiento.\nAproximación polinómica de núcleo mediante Boceto Tensorial.\nAproxima la transformación de características de un núcleo RBF (Función de Base Radial) por aproximación de Monte Carlo de su transformada de Fourier.\nAproxima la transformación de características de un núcleo «chi-cuadrado sesgado» por aproximación de Monte Carlo de su transformada de Fourier.\nsklearn.kernel_ridge: Regresión de Cresta de Núcleo¶\nEl módulo sklearn.kernel_ridge implementa una regresión de cresta de núcleo.\nManual de usuario: Consulte la sección Regresión de cresta de núcleo para más detalles.\nRegresión de cresta de núcleo.\nsklearn.linear_model. Modelos Lineales¶\nEl módulo sklearn.linear_model implementa una variedad de modelos lineales.\nManual de usuario: Consulte la sección Modelos lineales para más detalles.\nLas siguientes subsecciones son sólo orientaciones generales: un mismo estimador puede pertenecer a varias categorías, en función de sus parámetros.\nClasificador de Regresión Logística (conocido como logit, MaxEnt).\nClasificador de Regresión Logística CV (también conocido como logit, MaxEnt).\nClasificador Pasivo Agresivo\nClasificador que usa la Regresión de Cresta.\nClasificador de cresta con validación cruzada incorporada.\nClasificadores lineales (SVM, regresión logística, etc.) con entrenamiento SGD (descenso de gradiente estocástico).\nRegresores lineales clásicos¶\nRegresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios.\nMínimos cuadrados lineales con regularización l2.\nRegresión de cresta con validación cruzada incorporada.\nModelo lineal ajustado por minimización de pérdida empírica regularizada con SGD (descenso de gradiente estocástico)\nRegresores con selección de variables¶\nLos siguientes estimadores tienen procedimientos de ajuste de selección de variables incorporados, pero cualquier estimador que utilice una penalización L1 o elastic-net también realiza la selección de variables: normalmente SGDRegressor o SGDClassifier con una penalización adecuada.\nRegresión lineal con las distribuciones a priori L1 y L2 combinadas como regularizador.\nModelo de Red Elástica con ajuste iterativo a lo largo de una trayectoria de regularización.\nModelo de regresión de mínimo ángulo, también conocido como\nModelo de Regresión de Ángulo Mínimo con validación cruzada.\nModelo lineal entrenado con L1 a priori como regularizador (también conocido como Lasso)\nModelo lineal Lasso con ajuste iterativo a lo largo de una ruta de regularización.\nAjuste de modelo Lasso con Regresión de Ángulo Mínimo, también conocida como Lars.\nValidación cruzada Lasso, utilizando el algoritmo LARS.\nAjuste de modelo Lasso con Lars utilizando BIC o AIC para la selección del modelo\nModelo de búsqueda de correspondencia ortogonal (OMP).\nModelo de búsqueda de correspondencia ortogonal (OMP) con validación cruzada.\nRegresión bayesiana ARD.\nRegresión bayesiana de cresta.\nRegresores lineales múlti-tarea con selección de variables¶\nEstos estimadores ajustan múltiples problemas de regresión (o tareas) de forma conjunta, induciendo coeficientes dispersos. Aunque los coeficientes inferidos pueden diferir entre las tareas, están obligados a coincidir en las características seleccionadas (coeficientes no nulos).\nModelo ElasticNet multitarea entrenado con la norma mixta L1/L2 como regularizador.\nElasticNet multitarea L1/L2 con validación cruzada incorporada.\nModelo Lasso multitarea entrenado con la norma mixta L1/L2 como regularizador.\nRegresores robustos a valores atípicos¶\nCualquier estimador que utiliza la pérdida de Huber también sería robusto a los valores atípicos, por ejemplo, SGDRegressor con loss='huber'.\nModelo de regresión lineal que es robusto a valores atípicos.\nAlgoritmo RANSAC (RANdom Sample Consensus).\nEstimador Theil-Sen: modelo de regresión robusto multivariante.\nModelos lineales generalizados (GLM) para regresión¶\nEstos modelos permiten que las variables de respuesta tengan distribuciones de errores distintas de una distribución normal:\nModelo lineal generalizado con una distribución de Poisson.\nModelo lineal generalizado con una distribución de Tweedie.\nModelo lineal generalizado con distribución Gamma.\nCalcula la ruta de red elástica con descenso de coordenadas.\nCalcula la regresión de ángulo mínimo o la ruta de Lasso mediante el algoritmo LARS \nlars_path en el modo de estadísticas suficientes \nCalcula la ruta Lasso con descenso de coordenadas\nBúsqueda de coincidencias ortogonales (OMP).\nBúsqueda de coincidencias ortogonales de Gram (OMP).\nResuelve la ecuación de cresta por el método de las ecuaciones normales.\nEl módulo sklearn.manifold implementa técnicas de incrustación de datos.\nManual de usuario: Consulte la sección Aprendizaje múltiple para más detalles.\nIncrustación de Isomapas\nIncrustación local lineal\nIncrustación espectral para reducción de la dimensionalidad no lineal.\nIncrustación de Vecinos Estocástica t-distribuida.\nRealiza un análisis de Incrustación Localmente Lineal en los datos.\nCalcula el escalado multidimensional mediante el algoritmo SMACOF.\nProyecta la muestra sobre los primeros autovectores del grafo Laplaciano.\nExpresa hasta qué punto se mantiene la estructura local.\nVer la sección Métricas y puntuación: cuantificar la calidad de las predicciones y la sección Métricas por pares, afinidades y núcleos del manual del usuario para más detalles.\nEl módulo sklearn.metrics incluye funciones de puntuación, métricas de rendimiento y métricas por pares y cálculos de distancia.\nInterfaz de Selección de Modelos¶\nVer la sección El parámetro scoring: definir las reglas de evaluación del modelo del manual del usuario para más detalles.\nDetermina el puntuador desde las opciones del usuario.\nObtiene un puntuador de una cadena.\nConstruye un puntuador a partir de una métrica de rendimiento o una función de pérdida.\nMétricas de clasificación¶\nVer la sección Métricas de clasificación del manual del usuario para más detalles.\nPuntuación de exactitud de la clasificación.\nCalcula el Área Bajo la Curva (AUC) usando la regla trapezoidal.\nCalcula la precisión promedio (AP) de las puntuaciones de predicción.\nCalcula la exactitud balanceada.\nCalcula la puntuación de pérdida de Brier.\nConstruye un reporte que muestra las principales métricas de clasificación.\nKappa de Cohen: estadístico que mide el acuerdo entre anotadores.\nCalcula la matriz de confusión para evaluar la exactitud de una clasificación.\nCalcula la Ganancia Acumulada Descontada.\nCalcula las tasas de error para diferentes umbrales de probabilidad.\nCalcula la puntuación F1, también conocida como puntuación-F balanceada o medida-F.\nCalcula la puntuación F-beta.\nCalcula la pérdida promedio de Hamming.\nPérdida promedio de bisagra (no regularizada).\nPuntuación del coeficiente de similitud de Jaccard.\nPérdida logarítmica, también conocida como pérdida logística o pérdida de entropía cruzada.\nCalcula el coeficiente de correlación de Matthews (MCC).\nCalcula una matriz de confusión para cada clase o muestra.\nCalcula la Ganancia Acumulada Descontada Normalizada.\nCalcula los pares de precisión-exhaustividad para diferentes umbrales de probabilidad.\nCalcula precisión, exhaustividad, valor-F y el soporte para cada clase.\nCalcula la precisión.\nCalcula la exhaustividad.\nCalcula el Área Bajo la Curva Característica Operativa del Receptor (ROC AUC) a partir de las puntuaciones de predicción.\nCalcula la Característica Operativa del Receptor (ROC).\nPuntuación de clasificación de exactitud top-k.\nPérdida de clasificación cero-uno.\nMétricas de Regresión¶\nVer la sección Métricas de Regresión del manual del usuario para más detalles.\nFunción de puntuación de regresión de varianza explicada.\nLa métrica max_error calcula el máximo error residual.\nPérdida de error de regresión absoluta promedio.\nPérdida promedio de error de regresión cuadrático.\nPérdida promedio de error de regresión logarítmico cuadrático.\nPérdida de regresión por mediana de error absoluto.\nPérdida promedio de error de regresión porcentual.\nFunción de puntuación de regresión \_(R^2\_) (coeficiente de determinación).\nPérdida promedio de desviación de regresión Poisson.\nPérdida promedio de variación de regresión Gamma.\nPérdida promedio de desviación de regresión Tweedie.\nMétricas de clasificación multietiqueta¶\nVer la sección Métricas de clasificación multietiqueta del manual del usuario para más detalles.\nMedida de error de cobertura.\nCalcula la precisión promedio basada en la clasificación.\nCalcula la medida de pérdida de la clasificación.\nMétricas de agrupamiento¶\nVer la sección Evaluación del rendimiento del análisis de conglomerados (agrupamiento) del manual del usuario para más detalles.\nEl submódulo sklearn.metrics.cluster contiene métricas de evaluación para los resultados de análisis de conglomerados. Hay dos formas de evaluación:\nsupervisado, que utiliza valores de clase verificados para cada muestra.\nsin supervisión, que no utiliza valores de referencia, y mide la «calidad» del propio modelo.\nInformación Mutua Ajustada (AMI) entre dos conglomerados.\nÍndice Rand ajustado al azar.\nCalcula la puntuación Calinski y Harabasz.\nCalcula la puntuación Davies-Bouldin.\nMétrica de completitud de un etiquetado de conglomerado de valores verificados dados.\nConstruye una matriz de contingencia que describe la relación entre las etiquetas.\nMatriz de confusión por pares que surge de dos agrupamientos.\nMide la similitud de dos conglomerados de un conjunto de puntos.\nCalcula a la vez la homogeneidad, la completitud y la puntuación V-Measure.\nMétrica de homogeneidad de un etiquetado de conglomerado de valores verificados dados.\nInformación mutua entre dos conglomerados.\nInformación Mutua Normalizada entre dos conglomerados.\nCalcula el Coeficiente de Silueta promedio de todas las muestras.\nCalcula el Coeficiente de Silueta para cada muestra.\nEtiquetado de conglomerados con medida V dado un valor verificado.\nMétricas de conglomerados dobles¶\nVer la sección Evaluación de Biclustering del manual del usuario para más detalles.\nLa similitud de dos conjuntos de conglomerados dobles.\nMétricas por pares¶\nVer la sección Métricas por pares, afinidades y núcleos del manual del usuario para más detalles.\nCalcula el núcleo chi-cuadrado aditivo entre las observaciones en X y Y.\nCalcula el núcleo exponencial chi-cuadrado X y Y.\nCalcula la similitud coseno entre las muestras en X y Y.\nCalcula la distancia coseno entre las muestras en X y Y.\nMétricas válidas para pairwise_distances.\nConsiderando las filas de X (y Y=X) como vectores, calcula la matriz de distancia entre cada par de vectores.\nCalcula la distancia Haversine entre las muestras en X y Y.\nMétricas válidas para pairwise_kernels.\nCalcula el núcleo laplaciano entre X y Y.\nCalcula el núcleo lineal entre X y Y.\nCalcula las distancias L1 entre los vectores en X y Y.\nCalcula las distancias euclidianas en presencia de valores faltantes.\nCalcula el núcleo entre los arreglos X y el arreglo Y opcional.\nCalcula el núcleo polinomial entre X y Y.\nCalcula el núcleo rbf (gaussiano) entre X y Y.\nCalcula el núcleo sigmoide entre X e Y.\nCalcula las distancias euclideanas por pares entre X e Y.\nCalcula las distancias de coseno por pares entre X y Y.\nCalcula las distancias por pares entre X y Y.\nCalcula la matriz de distancia de un arreglo vectorial X y un opcional Y.\nCalcula las distancias mínimas entre un punto y un conjunto de puntos.\nGenera una matriz de distancia trozo a trozo con reducción opcional.\nVer la sección Visualizaciones del manual del usuario para más detalles.\nGrafica la matriz de confusión.\nGrafica la curva de compromiso del error de detección (DET).\nGrafica la Curva de Precisión y Exhaustividad para clasificadores binarios.\nGrafica la curva Característica Operativa del Receptor (ROC).\nVisualización de la matriz de confusión.\nVisualización de curvas DET.\nVisualización de Precisión y Exhaustividad.\nVisualización de curvas ROC.\nsklearn.mixture: Modelos de Mezclas Gaussianas¶\nEl módulo sklearn.mixture implementa algoritmos de modelado de mezclas.\nManual de usuario: Ver la sección Modelos de mezclas gaussianas para más detalles.\nEstimación variacional Bayesiana de una mezcla Gaussiana.\nsklearn.model_selection: Selección del Modelo¶\nManual de usuario: Ver las secciones Validación cruzada: evaluación del rendimiento del estimador, Ajustar los hiperparámetros de un estimador y Curva de aprendizaje para más detalles.\nClases de Separadores¶\nVariante del iterador K-fold con grupos no superpuestos.\nValidador cruzado K-Folds\nValidador cruzado Leave-One-Group-Out\nValidador cruzado Leave-P-Group(s)-Out\nValidador cruzado Leave-One-Out\nValidador cruzado Leave-P-Out\nValidador cruzado de separación predefinido\nValidador cruzado K-Fold repetido.\nValidador cruzado K-Fold Repetido Estratificado.\nValidador cruzado ShuffleSplit estratificado\nValidador cruzado de series de tiempo\nFunciones de separación¶\nHerramienta de comprobador de entrada para construir un validador cruzado\nBúsqueda exhaustiva sobre los valores de los parámetros especificados para un estimador.\nBusca sobre los valores de los parámetros especificados con una reducción sucesiva a la mitad.\nCuadrícula de parámetros con un número discreto de valores para cada uno.\nGenerador de parámetros muestreados a partir de distribuciones dadas.\nBúsqueda aleatoria sobre los hiperparámetros.\nValidación del modelo¶\nEvalúa la(s) métrica(s) mediante validación cruzada y registra también los tiempos de ajuste/puntuación.\nGenera estimaciones de validación cruzada para cada punto de los datos de entrada\nEvalúa una puntuación por validación cruzada\nEvalúa la significancia de una puntuación de validación cruzada con permutaciones\nCurva de validación.\nsklearn.multiclase: Clasificación multiclase¶\nEstrategias de clasificación multiclase¶\nEste módulo implementa algoritmos de aprendizaje multiclase:\ncorrección de errores de códigos de salida\nLos estimadores proporcionados en este módulo son metaestimadores: requieren que se proporcione un estimador base en su constructor. Por ejemplo, es posible utilizar estos estimadores para convertir un clasificador o regresor binario en un clasificador multiclase. También es posible utilizar estos estimadores con estimadores multiclase con la esperanza de que su exactitud o rendimiento de ejecución mejoren.\nTodos los clasificadores en scikit-learn implementan la clasificación multiclase; no necesitas utilizar este módulo a menos que quieras experimentar con estrategias multiclase personalizadas.\nEl meta-clasificador uno-vs-the-rest también implementa un método predict_proba, siempre y cuando tal método sea implementado por el clasificador base. Este método devuelve probabilidades de pertenencia a la clase tanto en el caso de una sola etiqueta como en el caso de múltiples etiquetas. Ten en cuenta que en el caso multietiqueta, las probabilidades son la probabilidad marginal de que una muestra determinada caiga en la clase dada. De esta manera, en el caso multietiqueta la suma de estas probabilidades sobre todas las etiquetas posibles para una muestra determinada no sumarán la unidad, como lo hacen en el caso de una sola etiqueta.\nManual de usuario: Ver la sección Clasificación multiclase para más detalles.\nEstrategia multiclase «uno contra el resto» (One-vs-the-Rest o OvR).\nEstrategia multiclase uno contra uno (one-vs-one)\n(Corrección de errores) Estrategia de código de salida multiclase\nsklearn.multioutput: Regresión y clasificación multisalida¶\nEste módulo implementa la regresión y clasificación multisalida.\nLos estimadores proporcionados en este módulo son metaestimadores: requieren que se proporcione un estimador base en su constructor. El meta-estimador extiende estimadores de salida única a estimadores multisalida.\nManual del usuario: Ver las secciones Clasificación multietiqueta, Clasificación multiclase y multisalida, y Regresión de salida múltiple para más detalles.\nUn modelo multietiqueta que ordena los clasificadores binarios en una cadena.\nUn modelo de multietiqueta que ordena regresiones en una cadena.\nsklearn.naive_bayes: Bayes Ingenuo¶\nEl módulo sklearn.naive_bayes implementa algoritmos de Bayes Ingenuos. Estos son métodos de aprendizaje supervisado basados en la aplicación del teorema de Bayes con supuestos fuertes (ingenuos) de independencia entre características.\nManual de usuario: Ver la sección Bayesiano ingenuo para más detalles.\nClasificador Bayes Ingenuo para modelos Bernoulli multivariantes.\nClasificador Bayesiano Ingenuo para características categóricas\nEl clasificador Bayes Ingenuo Complementario descrito en Rennie et al. (2003).\nBayes Ingenuo Gaussiano (GaussianNB)\nClasificador Bayesiano Ingenuo para modelos multinomiales\nsklearn.neighbors: Vecinos más cercanos¶\nEl módulo sklearn.neighbors implementa el algoritmo de k-vecinos más cercanos.\nManual de usuario: Ver la sección Vecino más cercano para más detalles.\nBallTree para problemas rápidos generalizados de N puntos\nKDTree para problemas rápidos generalizados de N puntos\nEstimación de Densidad de Núcleo.\nClasificador que implementa la votación de k- vecinos más cercanos.\nRegresión basada en k-vecinos más cercanos.\nTransforma X en un grafo (ponderado) de k vecinos más cercanos\nDetección No Supervisada de valores Atípicos mediante el Factor Local de valores Atípicos (LOF)\nClasificador que implementa un voto entre vecinos dentro de un radio determinado\nRegresión basada en vecinos dentro de un radio fijo.\nTransforma X en un grafo (ponderado) de vecinos más cercanos a un radio\nClasificador de centroide más cercano.\nAprendiz no supervisado para implementar búsquedas de vecinos.\nAnálisis de Componentes del Vecindario\nCalcula el grafo (ponderado) de k-vecinos para los puntos en X\nCalcula el grafo (ponderado) de Vecinos para los puntos en X\nEl módulo sklearn.neural_network incluye modelos basados en redes neuronales.\nManual del usuario: Ver las secciones Modelos de redes neuronales (supervisadas) y Modelos de red neural (no supervisados) para más detalles.\nMáquina de Boltzmann restringida de Bernoulli (RBM).\nClasificador Perceptron multicapa.\nRegresor Perceptrón multicapa.\nEl módulo sklearn.pipeline implementa utilidades para construir un estimador compuesto, como una cadena de transformaciones y estimadores.\nConcatena los resultados de múltiples objetos transformadores.\nTubería de las transformaciones con un estimador final.\nConstruye una tubería de los estimadores dados.\nConstruye un FeatureUnion de los transformadores dados.\nEl módulo sklearn.preprocessing incluye métodos de escalamiento, centrado, normalización, y binarización.\nManual de usuario: Ver la sección Preprocesamiento de los datos para más detalles.\nBinariza datos (asigna a las características valores de 0 o 1) de acuerdo a un umbral.\nAgrupa datos continuos en intervalos.\nCentra una matriz de núcleo.\nBinariza las etiquetas de una forma uno-contra-todos.\nCodifica las etiquetas objetivo con un valor entre 0 y n_classes-1.\nTransforma entre un iterable de iterables y un formato multietiqueta.\nEscala cada característica por su valor absoluto máximo.\nTransforma las características escalando cada una de ellas a un rango determinado.\nNormaliza las muestras individualmente a la norma unitaria.\nCodifica las características categóricas como un arreglo numérico one-hot.\nCodifica las características categóricas como un arreglo de enteros.\nGenera características polinómicas y de interacción.\nAplica una transformación de potencia por características para que los datos sean más Gaussianos.\nTransforma las características utilizando la información de los cuantiles.\nEscala las características utilizando estadísticas que son robustas a los valores atípicos.\nEstandariza las características eliminando la media y escalando a la varianza unitaria\nAumenta el conjunto de datos con una característica adicional ficticia.\nSoporte booleano de array-like o matriz scipy.sparse.\nEscala cada característica al rango [-1, 1] sin romper la dispersión.\nEscala los vectores de entrada individualmente a la norma unitaria (longitud del vector).\nEstandariza un conjunto de datos a lo largo de cualquier eje\nEstandariza un conjunto de datos a lo largo de cualquier eje.\nLas transformaciones de potencia son una familia de transformaciones paramétricas monotónicas que se aplican para hacer los datos más Gaussianos.\nsklearn.random_projection: Proyección Aleatoria¶\nTransformadores de proyección aleatoria.\nLas proyecciones aleatorias son una forma simple y computacionalmente eficiente de reducir la dimensionalidad de los datos intercambiando una cantidad controlada de exactitud (como varianza adicional) por tiempos de procesamiento más rápidos y tamaños de modelo más pequeños.\nLas dimensiones y distribución de las matrices de proyecciones aleatorias se controlan para preservar las distancias por pares entre dos muestras del conjunto de datos.\nEl principal resultado teórico detrás de la eficiencia de la proyección aleatoria es el Lema de Johnson-Lindenstrauss (citando a Wikipedia):\nEn matemáticas, el lema Johnson-Lindenstrauss es un resultado relacionado con las inserciones de baja distorsión de puntos de un espacio de alta dimensión en un espacio euclideano de baja dimensión. El lema afirma que un pequeño conjunto de puntos en un espacio de alta dimensión puede integrarse en un espacio de dimensión mucho más baja de tal manera que las distancias entre los puntos casi se conservan. La transformación utilizada para la inserción es al menos Lipschitz, e incluso puede tomarse como una proyección ortogonal.\nManual de usuario: Ver la sección Proyección aleatoria para más detalles.\nReduce la dimensionalidad mediante la proyección aleatoria gaussiana.\nReduce la dimensionalidad mediante la proyección aleatoria dispersa.\nEncuentra un número “seguro” de componentes para proyectar aleatoriamente.\nsklearn.semi_supervised: Aprendizaje semi-supervisado¶\nEl módulo sklearn.semi_supervised implementa algoritmos de aprendizaje semi-supervisado. Estos algoritmos utilizan pequeñas cantidades de datos etiquetados y grandes cantidades de datos no etiquetados para tareas de clasificación. Este módulo incluye Propagación de Etiquetas.\nManual de usuario: Ver la sección Aprendizaje semi supervisado para más detalles.\nClasificador de propagación de etiquetas\nModelo LabelSpreading para aprendizaje semi-supervisado\nClasificador de autoentrenamiento.\nsklearn.svm: Máquinas de soporte vectorial¶\nEl módulo sklearn.svm incluye algoritmos de máquinas de soporte vectorial.\nManual de usuario: Ver la sección Máquinas de Vectores de Soporte para más detalles.\nClasificación Lineal por Vectores de Soporte.\nRegresión de Vector de Soporte Lineal.\nClasificación de Vector Nu-Soporte.\nRegresión de Vector de Nu-Soporte.\nDetección de Valor Atípicos no supervisada.\nClasificación de Vector C-Soporte.\nRegresión de Vector de Soporte-Épsilon.\nDevuelve el límite más bajo para C tal que para C en (l1_min_C, infinity) se garantiza que el modelo no esté vacío.\nsklearn.tree: Árboles de decisión¶\nEl módulo sklearn.tree incluye modelos basados en árboles de decisión para clasificación y regresión.\nManual de usuario: Ver la sección Árboles de decisión para más detalles.\nUn clasificador de árbol de decisión.\nUn regresor de árbol de decisión.\nUn clasificador de árboles extremadamente aleatorio.\nUn regresor de árbol extremadamente aleatorio.\nExporta un árbol de decisiones en formato DOT.\nCrea un reporte que muestra las reglas de un árbol de decisión.\nGrafica un árbol de decisión.\nEl módulo sklearn.utils incluye varias utilidades.\nGuía del desarrollador: Consulte la página Utilidades para Desarrolladores para más detalles.\nEncuentra el valor mínimo de un arreglo sobre valores positivos\nConvierte un array-like en un arreglo de valores de punto flotante.\nArroja un ValueError si X contiene NaN o infinito.\nObjeto contenedor que expone las claves como atributos.\nValidación de entrada para estimadores estándar.\nValidación de entrada en un arreglo, lista, matriz dispersa o similar.\nValida el tipo y el valor de los parámetros escalares.\nComprueba que todos los arreglos tengan dimensiones iniciales consistentes.\nConvierte semillas en una instancia de np.random.RandomState\nEstima los pesos de las clases para conjuntos de datos no balanceados.\nEstima los pesos muestrales por clase para conjuntos de datos no balanceados.\nDecorador para marcar una función o clase como obsoleta.\nDecorador específico de pytest para parametrizar las comprobaciones del estimador.\nConstruye una representación HTML de un estimador.\nProducto punto que maneja correctamente el caso de una matriz dispersa.\nCalcula una matriz ortonormal cuyo rango se aproxima el rango de A.\nCalcula una SVD truncada aleatorizada.\nCalcula log(det(A)) para A simétrico.\nCalcula la densidad de un vector disperso.\nDevuelve un arreglo del valor modal (más común) ponderado en a.\nGenerador para crear n_packs rebanadas que suben a n.\nDevuelve la longitud del camino más corto desde el origen a todos los nodos alcanzables.\nRealiza una búsqueda del camino más corto en un grafo positivo dirigido o no dirigido.\nConstruye arreglos indexables para la validación cruzada.\nCrea un decorador para métodos que se delegan a un subestimador\nDetermina el tipo de datos indicados por el objetivo.\nComprueba si y está en un formato multietiqueta.\nExtrae un arreglo ordenado de etiquetas únicas.\nCalcula el murmurhash3 de 32 bits de la clave en la semilla.\nRemuestrea arreglos o matrices dispersas de forma coherente.\nDevuelve filas, elementos o columnas de X usando índices.\nDevuelve una máscara que es segura para usar en X.\nEncuadrado por cada elemento de array-like y matrices dispersas.\nRevuelve arreglos o matrices dispersas de forma coherente.\nCalcula la media y varianza incremental a lo largo de un eje en una matriz CSR o CSC.\nEscalamiento de columnas in place de una matriz CSC/CSR.\nEscalamiento de filas in place de una matriz CSR o CSC.\nIntercambia dos filas de una matriz CSC/CSR in place.\nIntercambia dos columnas de una matriz CSC/CSR in place.\nCalcula la media y la varianza a lo largo de un eje en una matriz CSR o CSC.\nEscalamiento de columnas in place de una matriz CSR.\nNormalización de filas in place utilizando la norma l1\nNormalización de filas in place utilizando la norma l2\nMuestra de enteros sin reemplazo.\nRealiza la validación is_fitted para el estimador.\nComprueba que memory sea joblib.Memory-like.\nVerifica que el arreglo es 2D, cuadrado y simétrico.\nColumna Ravel o arreglo 1d numpy, de lo contrario genera un error.\nComprueba si el método de ajuste del estimador admite el parámetro dado.\nObtiene una lista de todos los estimadores de sklearn.\nUtilidades de joblib:\nCambia el backend predeterminado utilizado por Parallel dentro de un bloque with.\nRegistra un nuevo backend Parallel factory.\nA ser eliminado en 1.0 (renombrado de 0.25)¶


Se filtró un video de los familiares visitando a los rugbiers en la cárcel | Nuevo Diario\nThomsen padre negó que haya existido un “plan” para asesinar a la víctima. “No hicieron ningún plan para matarlo, eso es una locura”, aseguró.\nSe conoció un video de los familiares de los rugbiers visitando a los acusados por el crimen de Fernando Báez Sosa en la comisaría de Pinamar. La grabación fue difundida por TN.\nMarcial, el padre de Máximo Thomsen, el más complicado de los diez imputados, aseguró al hablar este sábado por primera vez con la prensa que lo que ocurrió “es una pesadilla total” y que su hijo “está totalmente destrozado”.\nEl hombre manifestó que está “destruido” y que en su familia están “muertos todos”. Su hijo de 20 años es uno de los diez acusados que permanecen detenidos desde hace una semana por decisión de la fiscal de Villa Gesell, Verónica Zamboni, quien les imputó el delito de “homicidio agravado por premeditación de dos o más personas”.\nLee también: Siete de los diez rugbiers fueron identificados y Thomsen es el más complicado\nAdemás, Thomsen padre negó que haya existido un “plan” para asesinar a la víctima. “No hicieron ningún plan para matarlo (a Fernando), eso es una locura”, aseguró.\n“Es terrible, es una pesadilla total, hay que seguir trabajando, hay que seguir viviendo”, cerró ante los periodistas el padre del joven que fue señalado por cinco testigos en las ruedas de reconocimiento, publica Radio Mitre.\nLa madre de Juan Pedro Guarino, otro de los detenidos en el marco de la investigación por el caso, también pasó por la seccional. Al salir, la mujer afirmó que su hijo “no estaba en el lugar donde ocurrieron los hechos”. Entre lágrimas, manifestó que lo único que podía pedir era enviarle el “pésame” a la familia del joven asesinado. Guarino es uno de los detenidos que por el momento no fue identificado por los testigos en las ruedas de reconocimiento.\nRugby - Familiares - Fernando Báez Sosa\nFernando Burlando defenderá a los familiares de Báez Sosa\nImpotencia y dolor: el último adiós a Fernando Báez Sosa


El romance se apodera de Guadalajara | El Informador :: Noticias de Jalisco, México, Deportes & Entretenimiento\nEl romance se apodera de Guadalajara\nEl espectáculo Río Nilo Vive recordará los bailes que alguna vez se vivieron en el legendario centro de espectáculos, esta vez el cartel será encabezado por Grupo Liberación y el escenario será parque de la Solidaridad\n31 de Agosto de 2018 - 05:41 hs\nGrupo Liberación (foto) alternará con Grupo Bryndis, Los Rehenes de Paco Romo, Sonora Chocolate y Raúl Hernández, entre otros. ESPECIAL\nLa nostalgia y la música escrita con el corazón son dos elementos que jamás pasan de moda. Esto y más serán los sellos que estarán en escena con el espectáculo Río Nilo Vive, que se llevará este 1 de septiembre en el Parque de la Solidaridad, en punto de las 20:00 horas.\nGrupo Liberación será uno de los protagonistas de este baile. Con 42 años sobre los escenarios y convertidos en leyendas vivientes de la música romántica, llegan a tierras tapatías bajo la dirección de Virgilio Canales, su fundador.\n“Guadalajara es una de las ciudades más importantes para nosotros. Queremos que la gente lo pase bien con nuestra música en un evento que además recuerda a esos grandes bailes que se vivieron en el Río Nilo y que tantos buenos recuerdos dejaron en la gente”, señala Canales.\nEl conjunto, famoso por interpretar éxitos del calibre de “Si estuvieras conmigo”, “Como me duele”, “Ese loco soy yo” y “Vuelve mi amor”, llega a suelo tapatío tras una breve gira por la Unión Americana; su fundador detalla: “Nos fue muy bien. El mercado que tenemos en Estados Unidos es extenso y la comunidad latina nos recibe siempre con los brazos abiertos, desde California hasta Washington”.\nTras casi cuatro años sin presentar una nueva placa, el conjunto se encuentra presentando “Liberación, amigo del tiempo”, disco en el que presentan nuevos temas con los cuales buscan alcanzar a más escuchas y al mismo tiempo sorprender a sus fieles.\nEso sí, Virgilio reconoce que el concierto que ofrecerán en el parque “de la Soli” hará buen uso de sus clásicos, esos temas “que la gente siempre nos va a pedir y que con mucho gusto interpretamos en vivo”.\nAdemás de continuar de gira por México y Estados Unidos (el show del 1 de septiembre será el último del año en Jalisco), el grupo sigue escuchando ofertas para grabar otro material e incluso hacer duetos con nuevos músicos, aunque descartan que anden detrás de un disco de colaboraciones, pues por ahora, la agenda de trabajo para ellos luce rebosante.\nAdemás de Liberación, el evento congrega a escuadras como Grupo Bryndis, Los Rehenes de Paco Romo, Sonora Chocolate y la actuación especial de Raúl Hernández, entre otros. Los boletos en preventa se encuentran en $180 pesos y en taquilla, según los organizadores, “un poco más”.\nPara mayores informes del evento, se encuentra a disposición de los interesados el teléfono 3314257666


Selección de fuentes de IP\nAcceda a las entradas y salidas de todos los dispositivos compatibles con la NDI en la misma red desde cualquier entrada externa en el switcher de TriCaster, con lo que podrá aumentar drásticamente la cantidad de fuentes de vídeo disponibles para cualquier producción.\nDistribuya más vídeo desde su sistema TriCaster, suministrando señales de salida, sub-mixes o fuentes individuales a dispositivos compatibles con la NDI con 4 salidas de vídeo IP totalmente configurables.\nAplique configuraciones de enrutamiento de audio más sofisticadas al asignar cualquier canal de entrada (o cualquier combinación de canales de entrada) a cualquier canal de salida (o cualquier combinación de canales de salida) con cuatro enrutadores 4x4 completos para cada entrada de audio.\nSintonice el sonido con un control independiente para cada canal de audio: hasta 4 por entrada.\nEmita mezclas de sonido con un tono perfecto para cualquier configuración al suministrar señales de audio a través de cuatro buses de salida IP de cuatro canales preparados para IP: Master, Aux 1, Aux 2 y Aux 3.\nConexión de audio a través de Dante\nConfigure la fuente de audio capturada para cada grabación en ISO con la selección de la señal de audio por canal.\nAsignación de nivel predeterminado a archivos multimedia\nReduzca el tiempo dedicado a configurar individualmente los niveles de audio de los clips y archivos de sonido no nativos mediante la asignación de un nivel predeterminado a todos los archivos agregados a los reproductores multimedia.\nObtenga un sonido de mayor calidad mediante la determinación de un recorte de audio con mayor facilidad y precisión con una interfaz de vúmetro actualizada.\nIntegración con DataLink\nUtilice los datos en tiempo real de fuentes internas y externas en su programa en directo sin agregar un software de entrada de datos exclusivo. La solución DataLink incorporada asocia su fuente de datos seleccionada con los títulos, comentarios, nombres de archivo y otros campos en las plantillas de gráficos y actualiza su contenido correspondiente al instante, de forma automática o si se lo solicita, lo que garantiza que usted cuente con la información más actualizada y precisa.\nAhorre tiempo en la conversión de información detallada, como las estadísticas deportivas y los datos de ventas, en gráficos. Con DataLink y un archivo CSV, XML o ASCII, puede transformar los datos sin procesar de las hojas de cálculo en páginas de título listas para la producción que se pueden editar y actualizar en tiempo real.\nCuando el ritmo lo es todo, pero también da lugar a la imprevisibilidad, tome el control mediante la creación de secuencias automatizadas utilizando comandos de macro con pausas incorporadas con ritmo perfecto que aguardan su señal (en directo) para reanudar.\nProduzca secuencias de reproducción más atractivas a partir del contenido multimedia incluido en su lista de reproducción añadiendo transiciones entre los contenidos de la lista de reproducción e, incluso, combinando funciones de cámara lenta y rápida en tiempo real con ajustes de velocidad de reproducción por clip.\nEdición de clips en tiempo real\nAcelere el plazo de producción de las grabaciones en bruto y los archivos de vídeo para la reproducción del DDR con las sencillas herramientas de división y recorte de clips incorporadas.\nMonitorización de salida en directo\nTrabaje con vistas previas de salida de vídeo de mayor calidad, con un mayor procesamiento de señales y una eliminación de entrelazado a una frecuencia de campo completa.\nElija entre más opciones de señal de vídeo para el monitor, la pantalla o el proyector utilizando los puertos para pantallas complementarios y, de esta manera, personalice cada pantalla de su configuración según su flujo de trabajo.\nOpción Blue Only (solo azul)\nCalibre las señales de vídeo con una mayor flexibilidad y precisión con una superposición de la ventana de vista de Blue Only compatible con cualquier monitor.\nAmplificadores de procesamiento del monitor\nCompense las condiciones de iluminación ambientales y la configuración de la pantalla externa con los ajustes de color configurables para la interfaz de usuario, la opción Vistas múltiples y los puertos para pantallas.\nAlcances de la opción Vistas múltiples\nCalibre las señales de vídeo con mayor precisión mediante las pantallas de forma de onda grande y vectorscopio en Vistas múltiples.\nSalida de M/E limpia\nPuede elegir emitir una sub-mix M/E sin superposiciones en tiempo real para un uso de cierre flexible o para guardar.\nAcceda a las fuentes de vídeo adicionales directamente desde las superficies de control complementarias, con una asignación de botones de la superficie de control revisada que se adapta a la disposición actualizada del switcher.\nEmpareje sus superficies de control de TriCaster preferidas con su sistema TriCaster Advanced Edition, gracias a la compatibilidad universal de todos los modelos actuales de superficies de control.\nOptimice la configuración de hardware con conexiones de entrada y salida locales, como configuraciones de Genlock y PTZ, centralizadas en un único panel de configuración.\nAutomatice la configuración del código de tiempo externo para su producción de TriCaster, incluso una configuración completa de 24 horas, simplemente mediante la conexión de una fuente de código de tiempo LTC.\nGestión de capas de vídeo\nIdentifique, controle y administre las fuentes de vídeo con capas de fondo, DSK y clave del switcher en tiempo real fácilmente, con controles mejorados que incluyen monitores de video a tiempo completo y de movimiento completo, y un sistema de prioridad de capa integrado.\nDetección automática de SDI\nAhorre tiempo durante la configuración del sistema SDI con la detección automática de la resolución y la frecuencia de fotogramas para la mayoría de las cámaras SDI con formatos de sesión.\nConteo de redes IP\nReduzca los errores de la transmisión en directo con la indicación visual del estado de transmisión en el aire suministrada por Internet a los sistemas compatibles que envían salidas a las entradas de red de TriCaster.\nAdjunte comentarios a las fuentes, los clips y las imágenes para simplificar y sofisticar su flujo de trabajo. DataLink utiliza los comentarios como fuentes de datos internas para proporcionar datos a los títulos, etiquetar el contenido publicado, ingresar metadatos y mucho más.\nProteja su programa en directo de accidentes o errores mediante el bloqueo de los botones de la superficie de control en su estado actual.\nLocalice y verifique las grabaciones activas y completas más rápidamente con una carpeta del navegador denominada Grabaciones de sesiones.\nConfiguración de capturas\nPublicación en múltiples cuentas\nMaximice la productividad y llegue a más amigos, hinchas y seguidores con la capacidad de publicar contenido multimedia en varias cuentas de usuario de la misma red social al mismo tiempo.\nPublicación flexible de contenido multimedia\nPublique más archivos en más lugares y en más formatos mediante un flujo de trabajo de publicación actualizado que también admite la importación mientras se transmite en directo, la exportación y la transcodificación de archivos directamente desde la Cola de publicaciones.\nCapture imágenes fijas desde ubicaciones locales, y complete con transparencia de canal alfa, para su publicación o su uso en postproducción.\nControles de repetición dentro del programa\nConvierta las producciones diarias en una evocación de dramatismo sin añadir hardware o equipos adicionales. Capture y repita las jugadas destacadas del programa en directo con controles en pantalla y otros elementos de reproducción, que incluyen las transiciones iniciales y finales, la velocidad y la duración del clip, la selección del ángulo y la acción de reproducción automática.\nAmplíe su conocimiento y el potencial de su programa con una guía detallada de macros, atajos de teclado, automatización avanzada y producción integrada con TriCaster.\nStreams en directo avanzados\nStreaming en directo multiplataforma\nTenga la confirmación visual de las entradas en directo activas con la opción para etiquetar los botones del switcher de forma automática según sus fuentes de la NDI correspondientes.\nConfiguración de entradas externas\nConfigure libremente las entradas externas en el switcher de TriCaster para cualquier combinación de cámaras conectadas, fuentes de vídeo de hardware o fuentes de vídeo IP.\nFiltración de entradas\nLocalice y seleccione la entrada deseada fácilmente desde todas las fuentes del hardware y la NDI disponibles con una mecánica de filtrado precisa y vistas previas en miniatura de las fuentes.\nBancos del switcher\nAmplíe la cobertura de cámara con cualquier modelo de la línea profesional de TriCaster (e incluso TriCaster Mini) conectándose a un enrutador de vídeo ascendente compatible y, luego, realizando la selección y el switching entre las fuentes del enrutador directamente desde la interfaz de usuario.\nEvite el estrés que significa solucionar los problemas y volver hacia atrás arreglando los cambios o los resultados no deseados al instante con los comandos deshacer y rehacer.\nDestellos de lentes en LiveSet\nAñada un toque extra de realismo a las presentaciones de decorados virtuales en directo con una tecnología de LiveSet mejorada, la cual ofrece la opción de mostrar destellos de lentes animados que responden a los cambios en las posiciones de la cámara virtual.\nAjustes predeterminados en LiveSet\nConfigure y guarde 8 ajustes predeterminados adicionales de tomas para realizar cualquier efecto de LiveSet en TriCaster 410 y Mini, lo que hace un total de 16.\nSegunda capa CLAVE\nReduzca el esfuerzo manual que significa la corrección de las condiciones de iluminación variable y los ajustes de la cámara (especialmente en eventos al aire libre que a menudo requieren una estación de sombreado exclusiva) con una coincidencia de color automática entre las entradas de vídeo.\nCree y personalice los elementos que aparecen en la pantalla y aumente el valor de su producción con composiciones más detalladas, elementos visuales sofisticados y personalizados efectos de recuadros múltiples añadiendo bordes y sombras a las capas de vídeo.\nCapas CLAVE en realidad aumentada\nAñada otra dimensión a las escenografías virtuales con capas clave de cierre que se alinean con el zoom de LiveSet y los movimientos panorámicos, con el fin de que parezcan parte de la escenografía, en lugar de que se vean solo como superposiciones.\nPresente elementos visuales aún más pulidos con un mayor procesamiento de imágenes fijas y gráficos, además del renderizado y el ajuste de escala de alta calidad de LiveSet.\nDataLink para TriCaster\nUtilice cualquier texto o imagen de Internet como contenido en su producción en directo sin la necesidad de realizar una integración complicada. Basta con agregar la extensión a su navegador Google Chrome en cualquier computadora externa y ya podrá utilizar DataLink para enviar datos, fotos, publicaciones en las redes sociales, etc. por Internet para rellenar o actualizar el título o el gráfico designado en TriCaster al instante.\nPágina de inicio de TriCaster\nAcceda a las herramientas de gestión de IP, como los servicios de DataLink para TriCaster, las actualizaciones, las descargas, la documentación, los tutoriales, el servicio al cliente, etc. desde una página de inicio exclusiva del sistema TriCaster a la que puede acceder desde un teléfono, una tablet o una computadora portátil: desde cualquier dispositivo compatible en la misma red.


«¡Si los vecinos no sabían dónde vive Saúl, ya se han enterado!» | El Comercio\nCelia García y su hija Valentina muestran su apoyo a Saúl Craviotto.\nCelia García y Valentina, la esposa e hija del campeón olímpico, vivieron con nervios y emoción la final desde su casa en Gijón\nDANI BUSTO GIJÓN. Sábado, 20 agosto 2016, 14:56\nLas voces y los gritos de alegría retumbaron por todo el edificio, entre los barrios de Ceares y Viesques. A 8.330 kilómetros de allí, el piragüista Saúl Craviotto lograba, junto a su compañero de K-2, Cristian Toro, la medalla de oro en la prueba olímpica de 200 metros esprint, disputada en las aguas del lago Rodrigo Freitas, en Lagoa. Al mismo tiempo que el palista ilerdense, afincado en Gijón por motivos laborales, lograba su tercera medalla en unos Juegos -su segundo oro-, en su vivienda la alegría por el éxito era tan inmensa como en el propio lago brasileño.\nCelia García, su mujer, vivió la final olímpica por televisión como si estuviese en la propia piragua. Aunque casi sin respirar. «Son tan pocos segundos que no te da tiempo a asimilar nada durante la carrera», confiesa la gijonesa, que se pasó toda la tarde pegada al teléfono móvil para responder las incontables llamadas de familiares, amigos y medios de comunicación.\nJavier Hernanz debuta hoy con el equipo de K-4 en aguas tranquilas\nCelia García asegura que vio a su marido «muy bien» durante la final, que fue controlada por la embarcación española casi desde el inicio. «A mitad de la carrera ya vi que iban a ganar y no pude dejar de gritar hasta que llegaron a la meta... y después de cruzarla también», recuerda la arquitecta. «¡No sé si los vecinos sabían dónde vive Saúl, pero ahora ya se han enterado, en mi edificio y en el de al lado!», bromea.\nCon la victoria tan reciente costaba asimilar tanta emoción. Recompensa al trabajo de los últimos años. «Estamos ilusionados, y estamos que queremos más», confiesa Celia García, con ganas de ver a Saúl Craviotto en las pruebas de K-1 que disputará a partir de hoy.\nValentina Craviotto, hija de Saúl y Celia, tiene un año y medio. Ayer era un día especial y su madre adelantó la hora de siesta para que la pequeña pudiese ver después a su padre por televisión. «La senté en el sofá y se quedó flipada al vernos a mi hermana y a mí gritar como locas», rememora la gijonesa.\nCelia y Craviotto hablan todos los días por teléfono desde que el piragüista se encuentra en Río de Janeiro. En las horas previas a la competición, la asturiana asegura que su marido «estaba muy tranquilo, porque tiene una capacidad de concentración muy buena». Tal parece que los nervios los absorba su familia porque «él va con cero nervios».\nUna de las claves por las que Craviotto ha cosechado tan buenos resultados pasa, según afirma la gijonesa, porque «tiene dominada la parte psicológica, porque cuando de verdad puedes ganar es con la cabeza».\nLas aguas estancadas, como las del lago donde se desarrolla la competición, generaron en los últimos meses numerosos debates, opiniones e incertidumbre a causa del riesgo de contagio del virus zika por picadura de mosquito.\nAlgo que no ha impedido a Craviotto y a Toro concentrarse para sumar su medalla de oro, aunque, tal como explica Celia García, «un día me dijo que tenían un mosquito dentro de la habitación y que estaban un poco preocupados, pero en general les va bien, allí no le están dando tanta importancia a pesar del bombo que se le ha dado».\nEn la parroquia de Ruedes, a catorce kilómetros del centro de Gijón, el suegro de Saúl Craviotto, Javier García Torre, también siguió por televisión la victoria de su yerno. También hubo gritos, pero en esta ocasión, sin vecinos, en una casa de campo. «Lo vivimos con mucha emoción, aunque salieron mal en la final, remontaron, pero ya en los Juegos de Londres salió penúltimo y casi llega primero (logró la medalla de plata)», señala García Torre, quien confía en que el piragüista logre un buen resultado en K-1.\nEl teléfono del suegro tampoco dejó de sonar en todo el día -«lo tenemos a tope»- e incluso recibió llamadas de familiares residentes en Miami. «Están como locos, es un hito tener dos oros y una plata, hay pocos españoles con estos registros», resume García Torre. La familia de Craviotto le ha dado al palista el impulso necesario para conseguirlos.\nCraviotto mira de reojo a Tokio Póquer de metales para Craviotto


Manzanilla para mejorar el mal humor - Rituales y Conjuros\nHome / Manzanilla / Paz / Proteccion / Manzanilla para mejorar el mal humor\nManzanilla para mejorar el mal humor\n0:00 Manzanilla, Paz, Proteccion\nUltimamente sientes que todo te molesta, te cuesta ser amable con tus personas queridas. El mal humor te está robando la tranquilidad y estabilidad emocional y espiritual, haz el siguiente ritual de protección.\n- 3 ramas de manzanilla\n- 1 cinta del color que corresponda con tu signo zodiacal\nEl día de tu signo (mira la lista de signos zodiacales debajo), te levantas y despues de hacer tu cama, pondras debajo de la almohada las ramas de manzanilla atadas con la cinta del color de tu signo. Cuando te acuestes ese día, colocaras las ramas atadas en el plato, y lo pondras debajo de tu cama a la altura de tu cabeza. Al día siguente, cuando te levantes tiraras el ramo a la basura, cinta incluida.\nLo puedes repetir las veces que quieras.\nDías y colores de las según tu signo: Lunes-Cáncer (Cinta blanca). Martes-Aries y Escorpio (Cinta roja) Miércoles-Géminis y Virgo (Cinta amarilla) Jueves-Sagitario y Piscis (Cinta azul) Viernes-Tauro y Libra (Cinta rosada) Sábado-Capricornio y Acuario (Cinta verde) Domingo-Leo (Cinta dorada)\nManzanilla para mejorar el mal humor Reviewed by Magik Magia on 0:00 Rating: 5


Rusia dice que abatió a "saboteadores" ucranianos - Noticias - Cadena 3 Argentina\nRusia dice que abatió a "saboteadores" ucranianos\nEl ejército precisó en un comunicado que el incidente se produjo cerca de la localidad de Mityakinskaya, en la región de Rosto. Ucrania desmintió acusaciones y calificó de falsos los informes.\n21/02/2022 | 12:26\nFOTO: Crece la tensión entre Rusia y Ucrania\nUcrania: Rusia y Bielorrusia extienden ejercicios militares\nONU, Rusia, Ucrania, conflicto\nLos países decidieron continuar con las maniobras, que comenzaron hace diez días y debían terminar este domingo. Estados Unidos y la OTAN sospechan que las tropas podrían ser usadas para invadir.\nCrece la tensión en Ucrania entre el gobierno y separatistas\nSe acusan mutuamente de cientos de violaciones de la tregua que habían pactado y se multiplican los disparos de artillería.\nRusia anuncia retirada, pero mantiene ejercicios militares\nMoscú informó que comenzó a retirar tanques y aviones en la frontera, pero advirtió que seguirán las maniobras de sus fuerzas estratégicas. Estados Unidos denunció una provocación del Kremlin.


La forma más cómoda de moverte por la ciudad: el patinete eléctrico | El Digital de Asturias\nInicio Sociedad La forma más cómoda de moverte por la ciudad: el patinete eléctrico\nSiendo sinceros, cada vez es más difícil moverse por la ciudad, ya que el aumento de la población, sumado a la peatonalización de los centros urbanos ha terminado por transformar las ciudades en lugares donde cada vez se impulsa más una movilidad reducida, económica y sostenible. Para evitar la acumulación de gases CO2 y que esto pueda perjudicar a nuestra salud, la aparición de los patinetes eléctricos puede ser una gran alternativa, tanto para el transporte convencional como para el transporte público.\nUn modo de transporte para movernos como nunca\nConseguir un patinete eléctrico supone empezar a tener una serie de ventajas sobre la movilidad en nuestro día a día, pero aunque al principio pueda parecer un gasto elevado, en realidad es una inversión. Nos podremos ahorrar un dinero en transporte público bastante considerable sin tener que estar pendientes de los horarios o de soportar el agobio que puede suponer la afluencia de gente que se da en este tipo de medio de transporte. Poder elegir cómo moverte y cuándo hacerlo es un aliciente para tener en cuenta, pues permite poder llegar rápidamente a los sitios sin la necesidad de realizar el esfuerzo físico que se emplea con una bicicleta, por ejemplo.\nOtro apartado de las características de los patinetes eléctricos es la emisión cero de CO2 que los transportes convencionales expulsan con su combustión, pasando a ser así, una alternativa ecológica que respeta el medio ambiente y que no solamente cuida del planeta, sino de todos los habitantes que habitan en el mismo.\nEntre sus características técnicas, podemos encontrar algunos más económicos y otros de gama más alta, los cuales poseen ciertos aspectos mejorados para aprovechar aún más si cabe el rendimiento del patinete eléctrico. En todos se encuentra una base direccional apoyada en el manillar, y un asiento para poder apoyarnos de manera opcional, en algunos modelos. Después, al igual que sucede con los ciclomotores, los patinetes eléctricos tienen una rueda trasera y otra delantera. Estas ruedas conviene que sean modelos de carretera si las vamos a utilizar por la calzada y en tramos sobre todo interurbanos; y de cross, si normalmente pensamos acceder por terrenos sin asfalto, o caminos y superficies más complicadas para su circulación.\nCuando tomamos la decisión de apostar por la compra de un patinete eléctrico, existen muchas características que se deben tener en cuenta para determinar la elección, pero las más esenciales son la potencia, el peso, la autonomía y el diseño. Todas ellas son muy variadas en el amplio campo de los patinetes eléctricos existentes en el mercado. No es bueno pecar de exceso pero tampoco quedarnos cortos en el caso de necesitar estos vehículos para distancias cortas, como acudir a nuestro lugar de trabajo si el mismo se encuentra cercano. En cambio, en el caso de que recorramos distancias muy largas, tendremos que escoger modelos con autonomías largas, de 60 a 100 kilómetros. El peso es un aspecto relevante, pues existen zonas donde tendremos que cargar con el patinete eléctrico, por lo que una buena combinación de peso y autonomía será la base del éxito. En este sentido, cabe destacar que el peso de estos aparatos puede ir desde los 8 hasta los 60 kilos.\nLa batería es la base de un patinete eléctrico\nSi a la hora de comprar un coche debemos tener muy en cuenta el motor, con los patinetes eléctricos pasa lo mismo con la batería; en el mercado actual podemos encontrar baterías de ácido, gel, litio y plomo. Las de litio son las baterías con las que podemos obtener un mejor rendimiento, ya que son más duraderas y fiables que el resto, aparte de tener un peso inferior a las restantes. El litio nos ofrece 3.000 cargas aproximadamente, mientras que el resto alrededor de 300, esto supondrá que cuando las otras baterías estén agotando su vida útil en apenas 1 año y medio, el litio resistirá al menos unos 5 años de vida.\nArtículo anteriorSuspendida la Feria Internacional de Muestras de Asturias 2020\nArtículo siguienteAlejandro Calvo defiende la extracción de ocle en Asturias


En el 2017 realizarán prueba piloto de PISA - ADN Paraguayo\nInicio / Nacionales / En el 2017 realizarán prueba piloto de PISA\nPablo Zoido, analista internacional de PISA\nResponsables del Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA), informaron que en unos meses se realizará una prueba piloto de valoración a los efectos de ajustar las herramientas de consulta de la primera evaluación “PISA para el Desarrollo” de la que participará nuestro país en el 2017. El programa pretende crear herramientas para desarrollar todo un diálogo constructivo con los diferentes actores que están participando en la educación y que se puedan tomar decisiones políticas basadas en las evidencias obtenidas.\nASUNCIÓN.- Los próximos meses se realizará una prueba piloto con más de 1.500 estudiantes, según detalló Pablo Zoido, analista internacional de PISA, tras concluir la tercera reunión anual que se realizó en nuestro país y donde se analizó los alcances del proyecto.\nLa prueba se podrá tener evidencias sobre lo que conocen los alumnos de 15 años y lo que pueden hacer con ese conocimiento. “PISA para el Desarrollo tratará de identificar a aquellos alumnos y escuelas más vulnerables y a los que están consiguiendo buenos resultados a pesar de venir de sectores económicos menos favorables para luego orientar las políticas educativas”, dijo el experto.\nLa prueba de evaluación piloto será para ajustar las herramientas de consulta de la primera evaluación PISA para el Desarrollo de la que participará nuestro país en el 2017. “Esto nos ayudará muchísimo a determinar cómo podrá ser la prueba final, pero también servirá para probar todas las herramientas operativas y para asegurarnos de que al final del proceso, en el 2017, cuando llevemos a cabo la prueba final con todos los alumnos del sistema educativo, no haya ningún problema”, subrayó Zoido. La prueba piloto se llevará a cabo con más de 1.500 estudiantes.\n“PISA para el Desarrollo aplicará el mismo rigor científico que el PISA estándar. La innovación de este modelo es que buscaremos más información sobre los alumnos que tienen un conocimiento más básico. Intentaremos entender cuáles son sus competencias y elaborar cuestionarios adaptados a los contextos y circunstancias. También vamos a intentar llegar a jóvenes que están fuera del sistema educativo. En PISA esto normalmente no se consigue, pero en PISA para el Desarrollo vamos a hacer ese esfuerzo para entender las circunstancias de estos adolescentes y ver cómo las políticas públicas pueden traerlos de nuevo al sistema educativo”, sostuvo el analista internacional de PISA.\nPablo Zoilo PISA Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos\t2016-04-03\nASUNCIÓN.- De los 11.000 jóvenes que ingresaron a la plataforma online para postular a una …


Lo cogieron con arma sin papeles – HOY DIARIO DEL MAGDALENA\nRafael Gutiérrez Morales, fue capturado por la policía portando un arma de fuego sin ninguna clase de permiso para su tenencia.\nPresuntamente habría intimidado a algunas personas por la propiedad de un lote, versión que están verificando las autoridades.\nLuego de que un Grupo de Reacción de la Policía Metropolitana de Santa Marta fuese alertado sobre la supuesta actitud sospechosa de un hombre, uniformados se trasladaron hasta un sector de la ciudad y capturaron al sujeto con un arma de fuego y munición sin documentación para tu porte o tenencia.\nEste fue identificado como Rafael Gutiérrez Morales de 77 años, oriundo de Astrea, departamento del Cesar. La diligencia judicial se ejecutó en horas de la tarde de ayer, en una invasión ubicada en la parte alta del barrio Divino Niño 2, lugar donde reside el detenido.\nDe acuerdo a la versión entregada por residentes de la zona a las autoridades, el señor de 77 años de edad, presuntamente sostuvo una discusión con personas del sector por la propiedad de un lote, dicha conversación se habría subido de todo y este supuestamente sacó el arma de fuego y los intimidó, por lo que estos se retiraron y dieron aviso a las autoridades.\nUniformados llegaron al sitio, realizaron la respectiva requisa y hallaron un revólver marca Llama, modelo Cassidy, calibre 38mm, y cuatro cartuchos, sin ningún tipo de documento que acreditara su legalidad. Minutos después se le leyeron sus derechos y fue trasladado hasta los calabozos de la Unidad de Reacción Inmediata Seccional Santa Marta, donde quedó a disposición de la Fiscalía, por el delito de tráfico fabricación o porte de armas de fuego y/o municiones; y en las próximas horas será presentado ante un juez de la ciudad.


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