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Este programa es un visor de modelos 3D en formato `.obj` que utiliza `OpenGL` y `pygame` para renderizar y manipular objetos 3D. Ofrece varias funciones de visualización como rotación, zoom, traslación, cambio entre vista en perspectiva y vista ortográfica, y otras acciones útiles para examinar el modelo cargado.

### Principales funciones del programa:

1. **Carga de modelo `.obj`:** El archivo `.obj` se especifica a través de un argumento y se carga mostrando los vértices, aristas y caras del modelo.
2. **Visualización en 3D:** Permite cambiar entre vista ortográfica y perspectiva.
3. **Rotación del modelo:** Utiliza cuaterniones para rotar el modelo sobre cualquier eje.
4. **Zoom y traslación:** Posibilidad de hacer zoom y mover el modelo en la pantalla.
5. **Información en pantalla:** Se puede mostrar/ocultar información como el nombre del modelo, escala, número de vértices, aristas y caras.

### Comandos principales:

- **Flechas del teclado:** Rotan el modelo en diferentes direcciones.
- **Tecla 'R':** Reinicia la rotación y escala del modelo.
- **Teclas 'M' y 'N':** Rotación en sentido horario y antihorario sobre el eje Z.
- **Tecla 'P':** Alterna entre vista en perspectiva y ortográfica.
- **Tecla 'X' y 'Z':** Zoom in y Zoom out, respectivamente.
- **Mouse:** Arrastrar con el clic izquierdo para mover la escena y usar la rueda del ratón para hacer zoom.
- **Tecla 'H':** Mostrar/ocultar la información en pantalla.
- **Tecla 'ESC':** Cierra el programa.




Para cualquier duda u observación, usen la sección de comentarios.

Aplicación para guardar accesos directos a internet (que se guardan en un archivo 'json' que se genera al ejecutar el programa por primera vez), mediante la introducción de la URL en la entrada superior (o su copia mediante el botón 'IMPORT NEW LINK'). El nuevo acceso se guarda mediante el botón "SAVE LINK AS:" que abrirá una ventana pidiendo el nombre del nuevo acceso. Una vez guardado el acceso, se podrá acceder a la correspondiente página seleccionando, en la lista, el elemento guardado y clicando en el botón 'ACCESS' (admite selección normal y múltiple). También permite la eliminación la totalidad de los link o solo los seleccionados. También permite la búsqueda por nombre entre los accesos guardados. El botón "SAVE LIST" generará un archivo de texto con los nombres de enlace y sus correspondientes URLs asociadas, que estén almacenados en el archivo JSON.
PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

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python3 Aula_28_Arbol_Merkle_Marz_25.py
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Problema, para el Aula 28, a estudiar por partes en la primera semana de Marzo/25.
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Vamos a plantear hoy un clásico problema, muy habitual en la criptomoneda Bitcoin, donde se aplica el arbol de Merkle, para optener el hash final de las transaciones pertenecientes a un bloke, este dato es uno de los fundamentales con el fin de poder proceder a su minado.
Plantearemos el problema resumido de la siguiente forma:
Queremos desarrollar un arbol de Merkle, en python, en sistema operativo Ubuntu. Necesitamos que las entradas del árbol sean de 8 opciones por consola.Las entradas deben admitir datos alfanumericos. Deberemos optener el hash final del resultado del arbol, de los datos introducidos. El lenguaje que vamos a aplicar es python3, bajo un istema operativo linux ubuntu, trabajando en consola.
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Inicialmente vamos a definir, para entenderlo, que es un árbol de Merkle.
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Bien. Decimos que un árbol de Merkle es una estructura de datos en forma de árbol binario que se usa para verificar la integridad y autenticidad de los datos de manera eficiente.
Se utiliza en criptografía, sistemas de archivos distribuidos, y , como hemos indicado antes, en los blockchain para asegurar que la información no ha sido alterada.
El aula, deberá profundizar un poco más en esta definición, con el fin de comprender su significado.

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Este programa fue desarrollado con Python V3.
Editado con Sublime Text.
Bajo una plataforma Linux,
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Ejecución bajo este comado en consola:
python3 Aula_28_Arbol_Merkle_Marz_25.py
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EXPLICACION DE LOS PASOS DEL EJERCICIO PHYTHON.
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1️⃣ Importación de Módulos de módulos
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necesario para el desarrollo de python.

import hashlib
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

hashlib: Se usa para calcular los hashes SHA-256 de los datos.
networkx: Permite crear y visualizar grafos (en este caso, el árbol de Merkle).
matplotlib.pyplot: Se usa para graficar el árbol de Merkle.

2️⃣ Función para Calcular el Hash de un Dato
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def hash_data(data):
return hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()
Recibe un data (cadena de texto).
Usa SHA-256 para calcular su hash hexadecimal y lo devuelve.

3️⃣ Construcción del Árbol de Merkle
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def merkle_tree_hash(data_list):
if len(data_list) % 2 != 0:
data_list.append(data_list[-1]) # Duplicar el último si es impar
Si la cantidad de datos es impar, se duplica el último dato para asegurar que haya pares.

hashes = [hash_data(data) for data in data_list]
tree_levels = [hashes]
Se generan los hashes SHA-256 de cada dato y se almacenan en la primera capa del árbol.

while len(hashes) > 1:
temp_hashes = []
for i in range(0, len(hashes), 2):
combined_hash = hash_data(hashes[i] + hashes[i + 1])
temp_hashes.append(combined_hash)
hashes = temp_hashes
tree_levels.append(hashes)

Se combinan de dos en dos, se concatenan y se vuelven a hashear hasta llegar a un único hash raíz.
Ejemplo de construcción:


Entradas: A, B, C, D, E, F, G, H
Nivel 0: hash(A), hash(B), hash(C), hash(D), hash(E), hash(F), hash(G), hash(H)
Nivel 1: hash(hash(A)+hash(B)), hash(hash(C)+hash(D)), hash(hash(E)+hash(F)), hash(hash(G)+hash(H))
Nivel 2: hash(hash_AB + hash_CD), hash(hash_EF + hash_GH)
Nivel 3 (Raíz): hash(hash_ABCD + hash_EFGH)

4️⃣ Dibujar el Árbol de Merkle
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def plot_merkle_tree(tree_levels):
G = nx.DiGraph()
pos = {}
level_offset = 2.5
node_id = 0
Se crea un grafo dirigido G para representar el árbol.
pos almacena las posiciones de los nodos.
level_offset controla la separación vertical de los niveles.

for level, nodes in enumerate(tree_levels):
y_pos = -level * level_offset
x_step = 2 ** (len(tree_levels) - level - 1)
for i, node in enumerate(nodes):
label = node if level == len(tree_levels) - 1 else node[:6] + "..."
pos[node_id] = (i * x_step, y_pos)
G.add_node(node_id, label=label)
node_id += 1
Se añaden nodos con etiquetas:
Se muestran solo los primeros 6 caracteres seguidos de ..., excepto en el hash final.

node_id = 0
for level in range(len(tree_levels) - 1):
for i in range(0, len(tree_levels[level]), 2):
parent_id = node_id + len(tree_levels[level])
G.add_edge(node_id, parent_id)
G.add_edge(node_id + 1, parent_id)
node_id += 2
Se añaden las conexiones entre nodos padre e hijos.

labels = nx.get_node_attributes(G, 'label')
plt.figure(figsize=(15, 10))
nx.draw(G, pos, with_labels=True, labels=labels, node_size=5000, node_color='lightblue', font_size=8, font_weight='bold', edge_color='gray')
plt.title("Árbol de Merkle", fontsize=14)
plt.show()
Se genera la gráfica con matplotlib, usando networkx para dibujar el árbol.

5️⃣ Función Principal
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def main():
print("Introduce 8 valores alfanuméricos:")
data_list = [input(f"Dato {i+1}: ") for i in range(8)]
Se piden 8 entradas de datos por consola.

tree_levels = merkle_tree_hash(data_list)
root_hash = tree_levels[-1][0]
print("\nHash final del árbol de Merkle:", root_hash)
Se construye el árbol de Merkle.
Se imprime el hash raíz (Merkle Root).

plot_merkle_tree(tree_levels)
Se dibuja la gráfica del árbol.

6️⃣ Ejecución del Programa
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if __name__ == "__main__":
main()
Se ejecuta main() solo si el script se ejecuta directamente.

Dado el número del Documento Nacional de Identidad calcula la letra de seguridad asociada.

Programa para generar gifs animados a partir de vídeos, que se ejecuta en la línea de comandos.
ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (obligatorio).
-dest/--destination: Nombre del archivo a generar (opcional).
-sz/--size: Tamaño en porcentaje del gif respecto al vídeo original (opcional).
-shw/--show: Muestra resultado en ventana emergente al finalizar el proceso de generado (opcional).
-st/--start: Segundo inicial para gif (opcional).
-e/--end: Segundo final (opcional).
-spd/--speed: Velocidad relativa de la animación (opcional)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

Programa para realizar filtrado de imagen en archivos de vídeo (preferiblemente de corta duración) utilizando el algoritmo de 'filtrado bilateral' pudiendo especificar los valores sigma de espacio y color y el diámetro del vecindario para cada pixel. Los vídeos filtrados se generan, por defecto, conservando su sonido, aunque se pueden generar sin este introduciendo el argumento '-ae'/'--exclude_audio'.

ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (OBLIGATORIO)
-dest/--destination: Nombre del video a generar ('NewFilteredVid.mp4' por defecto)
-sgc/--sigma_color: Valor sigma para espacio de color (75 por defecto)
-sgs/--sigma_space: Valor sigma espacial (75 por defecto)
-pd/--pixel_diameter: Diámetro de la vecindad de píxeles (9 por defecto)
-ae/--exclude_audio: Excluir audio y generar video sin sonido (OPCIONAL)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN UTILIZEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS

El programa muestra información relativa al precio máximo, mínimo, de apertura y cierre de un activo financiero (estos se irán almacenando en el archivo "symbols" que se generará al ejecutar el programa por primera vez) y para un periodo de tiempo. También muestra los gráficos relativos a las medias móviles exponenciales de 50 y 200 sesiones.
PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

Utilizar Google Colab junto con Google Drive es una excelente manera de ejecutar y colaborar en proyectos de aprendizaje profundo sin preocuparte por la capacidad de procesamiento y almacenamiento.
Aquí explicamos paso a paso para utilizar Google Colab y Google Drive para generar un modelo de red neuronal convolucional (CNN):
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Paso 1: Preparar tus datos en Google Drive
Crea una carpeta en Google Drive:
Abre Google Drive y crea una carpeta para tu proyecto. Puedes organizar tus datos, cuadernos de Jupyter y modelos en esta carpeta.

Sube tus datos:
Sube tus datos al directorio creado. Pueden ser conjuntos de entrenamiento, validación y prueba en carpetas separadas. Asegúrate de que tus datos estén organizados de manera adecuada.
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Paso 2: Conectar Google Colab a Google Drive
Abre un nuevo cuaderno de Colab:
Abre Google Colab (https://colab.research.google.com/) y crea un nuevo cuaderno de Jupyter.

Monta Google Drive:
Ejecuta el siguiente código en una celda para montar tu Google Drive en Colab. Esto te pedirá autorización y generará un código que debes ingresar.

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Sigue las instrucciones para autorizar y copia el código de autorización en el cuadro de texto de la celda.

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Accede a tus datos:
Después de montar Google Drive, puedes acceder a tu carpeta del proyecto utilizando la ruta /content/drive/MyDrive/:

project_folder = '/content/drive/MyDrive/TuCarpetaDeProyecto'

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Paso 3: Cargar y Preprocesar Datos
Carga y preprocesa tus datos:
Utiliza las bibliotecas de Python para cargar y preprocesar tus datos. Por ejemplo, si estás trabajando con imágenes en el conjunto de datos CIFAR-10:

import pickle
import numpy as np
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Cargar datos desde Google Drive
with open(project_folder + '/data/cifar10_data.pkl', 'rb') as file:
data = pickle.load(file)

# Preprocesar datos
x_train, y_train, x_test, y_test = data['train_images'], data['train_labels'], data['test_images'], data['test_labels']
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

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Paso 4: Construir y Entrenar el Modelo CNN
Definir el modelo CNN:
Construye tu modelo de CNN utilizando TensorFlow y Keras. Aquí hay un ejemplo simple:

from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

****************************************************************************************************************

Compilar y entrenar el modelo:
Compila y entrena tu modelo utilizando los datos cargados:

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

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Paso 5: Guardar el Modelo en Google Drive
Guardar el modelo:
Después de entrenar el modelo, guárdalo en tu carpeta de Google Drive:

model.save(project_folder + '/modelo_cnn.h5')

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Paso 6: Descargar el Modelo (opcional)
Descargar el modelo:
Si lo prefieres, puedes descargar el modelo entrenado desde Google Drive:

from google.colab import files
files.download(project_folder + '/modelo_cnn.h5')

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Estos pasos deberían ayudarte a ejecutar un proyecto de CNN en Google Colab utilizando Google Drive para almacenar tus datos y modelos. Asegúrate de adaptar el código según tus necesidades específicas y estructura de datos.


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SALIDA CONSOLA PROCESO DE EJECUCIÓN DEL EJERCICIO EN GOOGLE COLAB.
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Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
170498071/170498071 [==============================] - 12s 0us/step
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d (Conv2D) (None, 30, 30, 32) 896

max_pooling2d (MaxPooling2 (None, 15, 15, 32) 0
D)

conv2d_1 (Conv2D) (None, 13, 13, 64) 18496

max_pooling2d_1 (MaxPoolin (None, 6, 6, 64) 0
g2D)

conv2d_2 (Conv2D) (None, 4, 4, 64) 36928

flatten (Flatten) (None, 1024) 0

dense (Dense) (None, 64) 65600

dense_1 (Dense) (None, 10) 650

=================================================================
Total params: 122570 (478.79 KB)
Trainable params: 122570 (478.79 KB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
_________________________________________________________________
Epoch 1/10
1563/1563 [==============================] - 187s 119ms/step - loss: 1.7111 - accuracy: 0.3684 - val_loss: 1.3924 - val_accuracy: 0.4950
Epoch 2/10
1563/1563 [==============================] - 186s 119ms/step - loss: 1.4381 - accuracy: 0.4798 - val_loss: 1.2347 - val_accuracy: 0.5591
Epoch 3/10
1563/1563 [==============================] - 188s 120ms/step - loss: 1.3287 - accuracy: 0.5234 - val_loss: 1.1421 - val_accuracy: 0.5922
Epoch 4/10
1563/1563 [==============================] - 185s 118ms/step - loss: 1.2549 - accuracy: 0.5513 - val_loss: 1.1387 - val_accuracy: 0.5944
Epoch 5/10
1563/1563 [==============================] - 185s 118ms/step - loss: 1.1964 - accuracy: 0.5732 - val_loss: 1.0895 - val_accuracy: 0.6132
Epoch 6/10
1563/1563 [==============================] - 181s 116ms/step - loss: 1.1545 - accuracy: 0.5881 - val_loss: 1.1042 - val_accuracy: 0.6162
Epoch 7/10
1563/1563 [==============================] - 181s 116ms/step - loss: 1.1209 - accuracy: 0.6025 - val_loss: 1.0378 - val_accuracy: 0.6406
Epoch 8/10
1563/1563 [==============================] - 179s 115ms/step - loss: 1.0897 - accuracy: 0.6128 - val_loss: 0.9644 - val_accuracy: 0.6558
Epoch 9/10
1563/1563 [==============================] - 180s 115ms/step - loss: 1.0678 - accuracy: 0.6223 - val_loss: 0.9507 - val_accuracy: 0.6730
Epoch 10/10
1563/1563 [==============================] - 180s 115ms/step - loss: 1.0431 - accuracy: 0.6308 - val_loss: 0.8898 - val_accuracy: 0.6875
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/engine/training.py:3103: UserWarning: You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')`.
saving_api.save_model(

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Propongo este sencillo ejercicio llamado:AULA-288_Transf_Apren_CNN.py, si utilizamos nuestro propio editor, Sublime text, y ejecutamos directamente en nuestra consola linux. O también llamado:AULA-288_Transf_Apren_CNN.ipynb, si utlizamos para editar y ejecutar a Google Colab.

En ambos casos, utilizamos indirectamente el método denominado "Transferencia de aprendizaje", con el fin de apreciar cual es el proceso de este sistema de red Convolucional(CNN).

Se trata, utilizando Machine Learning de la mano de TensorFlow y Keras, dos librerías Open Source que nos permiten adentrarnos en el Deep Learning de forma sencilla. De entre las muchas bibliotecas disponibles una de las más importantes es indiscutiblemente es TensorFlow, que se ha impuesto como la librería más popular en Deep Learning. Actualmente, sería difícil imaginar abordar un proyecto de aprendizaje sin ella.

Básicamente, para entenderlo, es una biblioteca de código abierto para realizar operaciones matemáticas de manera eficiente, especialmente diseñada para trabajar con redes neuronales y aprendizaje profundo (deep learning).


Keras, por otro lado, es una interfaz de alto nivel para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo. Facilita la construcción y experimentación con redes neuronales de una manera más simple y amigable.

TensorFlow.keras:
TensorFlow.keras es una implementación de la interfaz de Keras que está integrada directamente en TensorFlow. Esto significa que puedes usar las funciones y herramientas de TensorFlow mientras trabajas con la sencillez y flexibilidad de Keras.

En resumen, TensorFlow.keras es una combinación que aprovecha la potencia de TensorFlow para realizar cálculos eficientes en el fondo, mientras que proporciona una interfaz amigable y fácil de usar para diseñar y entrenar modelos de aprendizaje profundo mediante la simplicidad de Keras. Esto facilita el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje profundo de una manera más accesible para los desarrolladores.

En este ejercicio, primero entrenamos el modelo, creando el mismo, alojandolo en el fichero: mnist_model.h5. En un caso, dependiendo el método de ejecución será guardado en Drive, o en nuestro propio ordenador. Luego cargaremos la imagen del número propuesto, que hemos fotografiado con el móvil, una vez dibujado a mano en color negro, sobre fondo blanco.

AQUÍ RESUMIMOS LOS PASOS NECESARIOS.
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Dibujar el número:
Preparar el papel o la superficie: Asegúrate de tener un fondo claro y limpio para que el número se destaque.

Dibuja el número: Utiliza un lápiz o bolígrafo para dibujar claramente el número en el papel. Trata de mantener el trazo claro y definido.

Contraste: Asegúrate de que haya suficiente contraste entre el número y el fondo para que el modelo pueda distinguirlo fácilmente.

Fotografiar el número:
Buena iluminación: Coloca la hoja con el número en un lugar bien iluminado. La iluminación uniforme puede ayudar a obtener una imagen de mejor calidad.

Ángulo y enfoque: Fotografía el número desde arriba para evitar distorsiones. Asegúrate de que la imagen esté enfocada y que el número sea claramente visible.

Fondo simple: Trata de tener un fondo simple y sin distracciones para que el modelo se centre en el número.

Preprocesamiento de la imagen:
Recortar y redimensionar: Recorta la imagen para que solo contenga el número y redimensiona la imagen según sea necesario.

Convertir a escala de grises: Convierte la imagen a escala de grises si es un número en blanco y negro, o a escala de colores si es en color.

Utilizar el número en un modelo de CNN:
Preparar los datos: Dependiendo del modelo y la biblioteca que estés utilizando (por ejemplo, TensorFlow y Keras), es posible que necesites ajustar el formato de la imagen o realizar otras transformaciones.

Entrenar el modelo: Entrena tu modelo de CNN utilizando el conjunto de datos que has creado con las imágenes de los números.

Prueba el modelo: Utiliza nuevas imágenes para probar la capacidad de tu modelo para reconocer los números.

Recuerda que la calidad de las imágenes y la cantidad de datos de entrenamiento son factores críticos para el éxito de tu modelo de CNN. Cuanto más variados y representativos sean los datos de entrenamiento, mejor será la capacidad del modelo para generalizar y reconocer números en situaciones diversas.

COMO EJECUTAR EL EJERCICIO.
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Como hemos comentado al inicio, podemos utilizar dos métodos.

1-GOOGLE COLAB.
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En este caso tendremos una cuenta abierta en Google Colab, y en Drive, con el fin de ejecutar online el ejercicio. Montando debidamente Drive.
Deberemos especificar correctamente las rutas tando de la carga de la imagen del número a predecir, como la descarga y alojamiento del fichero.
2-BAJO CONSOLA LINUX.
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En mi caso el ejercicio se utiliza Ubuntu 20.04.6 LTS, y el editor Sublime Text.

En este caso, también deberemos especificar correctamente las rutas tando de la carga de la imagen del número a predecir, como la descarga y alojamiento del fichero.
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Con el fin de que no haya conflictos con CUDA, hemos colocado esta linea de código en ambos ejercicios:
Para utilizar la CPU de tu ordenador, aunque en el caso de Google Colab, utilizamos su sistema online.

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' # Establece la variable de entorno para usar la CPU de tu ordenador, al no tener, en muchos casos una tarjeta NVIDEA.

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QUE ES CUDA:

CUDA es una plataforma de cómputo paralelo desarrollada por NVIDIA que permite utilizar la potencia de procesamiento de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) para realizar cálculos de propósito general. La sigla CUDA proviene de "Compute Unified Device Architecture" (Arquitectura de Dispositivo Unificado para Cómputo, en español).

A continuación, te proporciono algunos puntos clave sobre CUDA:

Programación en paralelo: CUDA proporciona un entorno de programación en paralelo que permite a los desarrolladores aprovechar la capacidad de procesamiento masivo de las GPUs para realizar cálculos intensivos. Esto es especialmente útil para aplicaciones que pueden dividirse en tareas independientes que se pueden ejecutar simultáneamente.

Modelo de programación: CUDA utiliza un modelo de programación basado en el lenguaje de programación C, lo que facilita a los desarrolladores escribir código para ejecutar en las GPUs de NVIDIA.

Núcleos de procesamiento: Las GPUs de NVIDIA están compuestas por un gran número de núcleos de procesamiento, que pueden ejecutar tareas de forma paralela. CUDA permite a los desarrolladores escribir programas que distribuyen estas tareas en los núcleos de manera eficiente.

Aplicaciones comunes: CUDA se utiliza comúnmente en aplicaciones de alto rendimiento, como el procesamiento de imágenes y videos, simulaciones científicas, aprendizaje profundo (deep learning), criptografía y otros campos que requieren un procesamiento intensivo.

Bibliotecas y herramientas: NVIDIA proporciona bibliotecas y herramientas específicas de CUDA, como cuBLAS (para álgebra lineal básica), cuDNN (para redes neuronales profundas), y otras, que facilitan el desarrollo de aplicaciones de alto rendimiento.

Desarrollo de software: Para utilizar CUDA, los desarrolladores suelen escribir código en lenguaje CUDA C y utilizan herramientas proporcionadas por NVIDIA, como el compilador NVCC (NVIDIA CUDA Compiler).

En resumen, CUDA es una tecnología que permite aprovechar la potencia de las GPUs de NVIDIA para realizar cálculos paralelos, lo que resulta especialmente valioso en aplicaciones que requieren un alto rendimiento computacional.