Discover @IvanovskyOrtega Open Source projects

Ivan Ortega Victoriano (@IvanovskyOrtega)

IvanovskyOrtega

Stars
13
Global Rank 834,067 (Top 29 %)
Followers 21
Following 25
Registered about 9 years ago
Most used languages

C++
25.0 %

Python
25.0 %

C#
12.5 %

C
12.5 %

VHDL 12.5 %

MATLAB
12.5 %
Location 🇲🇽 Mexico
Country Total Rank 2,589
Country Ranking

VHDL 37

MATLAB
92

C++
184

C
326

C#
603

Python
901

Compiladores

Repositorio de prácticas de la materia de Compiladores. Implementación de las clases AFD y AFN, Conversión de una expresión regular a un AFN utilizando las construcciones de Thompson, conversión de un AFN a un AFD por el algoritmo de subconjuntos, generación de un analizador léxico por medio de Jaccie, analizador sintáctico por descenso recursivo, analizador sintáctico LL(1).

Neural-Networks

Many different Neural Networks in Python Language. This repository is an independent work, it is related to my 'Redes Neuronales' repo, but here I'll use only Python.

Computer-Graphics

Practices of Computer Graphics. Line Drawing algorithms like naive approach, Bresenham; creating an image using the PPM format, 3D to 2D proyection using the homogeneous space and the vertex list format (also edges and faces list), face hidding and Z-Buffer algorithm, solid drawing using interpolation.

Evolutionary-Computing

Repositorio de prácticas de Evolutionary Computing.

Arquitectura-De-Computadoras

Repositorio de prácticas de la materia de Arquitectura de Computadoras

Cryptography

Implementaciones del algoritmo de encriptación DES en C++ utilizando bitset, usigned char y unsigned int de 64 bits, algoritmo de Euclides, potenciación modular, test de primalidad de Miller-Rabin.

Analisis-de-Algoritmos

Repositorio de prácticas de la materia de Análisis de Algoritmos. Comparación de unos cuantos algoritmos de búsqueda y ordenamiento en distintos tamaños de problema.

Redes-Neuronales

Repositorio de prácticas de la materia de Redes Neuronales. Serie de Fibonacci, entrenamiento de una Red de Hamming, entrenamiento de un Perceptrón Simple mediante la regla de aprendizaje, entrenamiento de una Red Adaline sin bias (decodificador binario a decimal), entrenamiento de una red Adaline con bias mediante la regla delta. Implementación del perceptrón multicapa.