Material del curso IIC2233 Programación Avanzada 📚

Overview

Contenidos

Los contenidos se organizan según la semana del semestre en que nos encontremos, y según la semana que se destina para su estudio. Los contenidos se subirán en paquetes de una o varias semanas seguidas, pero para una semana dada, solo es necesario estudiar los contenidos de dicha semana, y no las semanas posteriores incluidas en el paquete.

Los contenidos se pondrán en práctica mediante actividades (formativas o sumativas). El contenido de las actividades es acumulativo, así que la materia vista en semanas anteriores también puede entrar en las actividades posteriores, pero tendrán foco sobre solo uno de los contenidos semanales.

La semana 0 corresponde a la primera semana de clases, en la cual no habrá una actividad de contenidos, sino que una introducción al formato del curso. La carpeta semana 0 de todas formas contiene material de estudio que se asumirá conocido y se aplicará durante todo el curso, y específicamente se evaluará en la primera tarea del curso (T0), en lugar de en una actividad.

La numeración de semanas que siguen, respeta el orden temporal del calendario académico, por lo que la semana 9 es saltada debido a la Semana de Receso a nivel UC, mientras que la semana 10 se dejará como repaso con actividades/contenido por definir.

La siguiente tabla muestra la correspondencia de actividades y los contenidos semanales:

Actividad Tipo Semana de contenido Contenido
- - Semana 0 Introducción al curso
AF1 Formativa Semana 1 Estructuras de datos built-ins
AF2 Formativa Semana 2 Programación orientada a objetos I
AS1 Sumativa Semana 3 Programación orientada a objetos II
- - Semana 4 Excepciones
- - Semana 5 -
AS2 Sumativa Semana 6 Threading
- - Semana 7 Interfaces gráficas I
AS3 Sumativa Semana 8 Interfaces gráficas II
- - Semana 9 I/O y Serialización
AF3 Formativa Semana 10 Networking
- - Semana 11 Estructuras nodales I
AS4 Formativa Semana 12 Estructuras nodales II
AF4 - Semana 13 Iterables
- - Semana 14 Material bonus

Si tienes dudas sobre el contenido puedes abrir una issue aquí.

Preguntas frecuentes

  1. Yo abro los notebooks, hago cambios para ver como funcionan, y a la semana siguiente al hacer git pull me sale un error que dice "Your local changes to the following files would be overwritten by merge" ¿Qué puedo hacer?

    1. Siempre puedes clonar el repositorio otra vez, pero no es la idea. Lo que debes hacer es guardar tus cambios en alguna parte, hacer pull, y luego volver a aplicar tus cambios. Para eso coloca los siguientes comandos:
    git stash     # Guarda los cambios hechos en otra parte. Desaparecen del working directory.
    git pull      # El pull que queríamos hacer en un principio.
    git stash pop # Regresa los cambios hechos por ti al working directory.
Owner
IIC2233 @ UC
IIC2233 Programación Avanzada @ Pontificia Universidad Católica de Chile
IIC2233 @ UC
This is an official implementation for "PlaneRecNet".

PlaneRecNet This is an official implementation for PlaneRecNet: A multi-task convolutional neural network provides instance segmentation for piece-wis

yaxu 50 Nov 17, 2022
An index of recommendation algorithms that are based on Graph Neural Networks.

An index of recommendation algorithms that are based on Graph Neural Networks.

FIB LAB, Tsinghua University 564 Jan 07, 2023
A PyTorch implementation of the WaveGlow: A Flow-based Generative Network for Speech Synthesis

WaveGlow A PyTorch implementation of the WaveGlow: A Flow-based Generative Network for Speech Synthesis Quick Start: Install requirements: pip install

Yuchao Zhang 204 Jul 14, 2022
Learning-based agent for Google Research Football

TiKick 1.Introduction Learning-based agent for Google Research Football Code accompanying the paper "TiKick: Towards Playing Multi-agent Football Full

Tsinghua AI Research Team for Reinforcement Learning 90 Dec 26, 2022
CVPR2020 Counterfactual Samples Synthesizing for Robust VQA

CVPR2020 Counterfactual Samples Synthesizing for Robust VQA This repo contains code for our paper "Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visu

72 Dec 22, 2022
This is the repository of our article published on MDPI Entropy "Feature Selection for Recommender Systems with Quantum Computing".

Collaborative-driven Quantum Feature Selection This repository was developed by Riccardo Nembrini, PhD student at Politecnico di Milano. See the websi

Quantum Computing Lab @ Politecnico di Milano 10 Apr 21, 2022
Yet Another Robotics and Reinforcement (YARR) learning framework for PyTorch.

Yet Another Robotics and Reinforcement (YARR) learning framework for PyTorch.

Stephen James 51 Dec 27, 2022
abess: Fast Best-Subset Selection in Python and R

abess: Fast Best-Subset Selection in Python and R Overview abess (Adaptive BEst Subset Selection) library aims to solve general best subset selection,

297 Dec 21, 2022
Soomvaar is the repo which 🏩 contains different collection of 👨‍💻🚀code in Python and 💫✨Machine 👬🏼 learning algorithms📗📕 that is made during 📃 my practice and learning of ML and Python✨💥

Soomvaar 📌 Introduction Soomvaar is the collection of various codes implement in machine learning and machine learning algorithms with python on coll

Felix-Ayush 42 Dec 30, 2022
End-to-end Temporal Action Detection with Transformer. [Under review]

TadTR: End-to-end Temporal Action Detection with Transformer By Xiaolong Liu, Qimeng Wang, Yao Hu, Xu Tang, Song Bai, Xiang Bai. This repo holds the c

Xiaolong Liu 105 Dec 25, 2022
This git repo contains the implementation of my ML project on Heart Disease Prediction

Introduction This git repo contains the implementation of my ML project on Heart Disease Prediction. This is a real-world machine learning model/proje

Aryan Dutta 1 Feb 02, 2022
[ICLR 2021] "Neural Architecture Search on ImageNet in Four GPU Hours: A Theoretically Inspired Perspective" by Wuyang Chen, Xinyu Gong, Zhangyang Wang

Neural Architecture Search on ImageNet in Four GPU Hours: A Theoretically Inspired Perspective [PDF] Wuyang Chen, Xinyu Gong, Zhangyang Wang In ICLR 2

VITA 156 Nov 28, 2022
PyTorch implementation of the paper Dynamic Data Augmentation with Gating Networks

Dynamic Data Augmentation with Gating Networks This is an official PyTorch implementation of the paper Dynamic Data Augmentation with Gating Networks

九州大学 ヒューマンインタフェース研究室 3 Oct 26, 2022
Deep Residual Networks with 1K Layers

Deep Residual Networks with 1K Layers By Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun. Microsoft Research Asia (MSRA). Table of Contents Introduc

Kaiming He 856 Jan 06, 2023
deep-table implements various state-of-the-art deep learning and self-supervised learning algorithms for tabular data using PyTorch.

deep-table implements various state-of-the-art deep learning and self-supervised learning algorithms for tabular data using PyTorch.

63 Oct 17, 2022
efficient neural audio synthesis in the waveform domain

neural waveshaping synthesis real-time neural audio synthesis in the waveform domain paper • website • colab • audio by Ben Hayes, Charalampos Saitis,

Ben Hayes 169 Dec 23, 2022
“Data Augmentation for Cross-Domain Named Entity Recognition” (EMNLP 2021)

Data Augmentation for Cross-Domain Named Entity Recognition Authors: Shuguang Chen, Gustavo Aguilar, Leonardo Neves and Thamar Solorio This repository

<a href=[email protected]"> 18 Sep 10, 2022
Really awesome semantic segmentation

really-awesome-semantic-segmentation A list of all papers on Semantic Segmentation and the datasets they use. This site is maintained by Holger Caesar

Holger Caesar 400 Nov 28, 2022
CAMoE + Dual SoftMax Loss (DSL): Improving Video-Text Retrieval by Multi-Stream Corpus Alignment and Dual Softmax Loss

CAMoE + Dual SoftMax Loss (DSL): Improving Video-Text Retrieval by Multi-Stream Corpus Alignment and Dual Softmax Loss This is official implement of "

程星 87 Dec 24, 2022
(CVPR 2022) Pytorch implementation of "Self-supervised transformers for unsupervised object discovery using normalized cut"

(CVPR 2022) TokenCut Pytorch implementation of Tokencut: Self-supervised Transformers for Unsupervised Object Discovery using Normalized Cut Yangtao W

YANGTAO WANG 200 Jan 02, 2023