Incluye 2 proyectos, el cliente (un midlet hecho con JWT) que envia nombre, artículo y cantidad al servidor (un proyecto web con JSP en Netbeans) que lo almacena en MySQL utilizando conexión HTTP GET (codigo java, tiendita_movil.zip).
Incluye 2 proyectos, el cliente en J2ME (un midlet hecho con JWT) que envía el nombre de una ciudad al servidor (proyecto web con JSP en Netbeans) que lo recibe, busca en base de datos y regresa al cliente la temperatura de esa ciudad utilizando conexión HTTP POST (codigo java, temperatura_clientej2me_servidorjsp.zip).
El usuario tiene 10 segundos para atinarle a un numero aleatorio utiliza 1 hilo para preguntar los números y desde el main controla el tiempo utilizando una variable global para detener el hilo (codigo java, atinale_hilos.java).
El programa principal pregunta un arreglo de m x n, lo divide en 2 y cada mitad lo envia a un hilo. Cada hilo busca cual es el mayor numero dentro de su respectivo arreglo y lo guarda en una variable global. El programa principal verifica las variables globales y cuando terminen los hilos verifica cual numero es el mayor que encontro cada hilo y lo imprime (codigo java, arreglo_hilo.java).
Se generan 2 hilos, el primero genera aleatoriamente n números (1 a 1000) y cada número con un valor aleatorio (1 a 100), calcula cual fué el menor y avisar cuando termine. El segundo hilo hace los mismo con numeros diferentes pero calcula el mayor y el programa principal detecta quien termina primero, lo imprime en pantalla y detiene al otro hilo (codigo java, hilos_examen_01.java).
Cliente que por medio de un socket envía una petición TCP a un servidor para pedirle la fecha y hora, utilizando hilos tanto en cliente como en servidor, (codigo java cliente) y (codigo java servidor).
Crea un dataset con 3 campos (nombre, dirección y edad) y los llena con datos aleatorios obtenidos de una lista que se carga de un archivo de texto y lo guarda en un archivo csv (código python, python_data_science_crear_dataset.py).
Predice SI una persona sobreviviría al naufragio del Titanic comparando 3 diferentes modelos de Machine Learning (codigo python, python_ml_titanic.py).