Tengo un Combobox CmbUserel cual le active la propiedad DropDownList, pero afecta el estilo visual y desentona con mi Login
como puedo después de haber aplicado esta propiedad cambiar el Fondo???
PD: estoy usando VisualStudio19
@mauricio de los 5 trabajos que he tenido profesionalmente en estos lares del mundo, en 3 he utilizado Scrum, los otros 2 era más fresh, una lista de tareas para hacer y ya
@mauricio Cuando no es scrum es alguna otra metodología similar, pero toda la gente que conozco por estos lares y está en empresas un poco grandes, siempre usan alguna metodología de desarrollo agile
Por supuesto, en una empresa pequeñita donde estuve un mes de prácticas lo único que usábamos era una pizarra con tareas por hacer xD Era un poco caótico porque cualquier podía hacer cualquier cosa y muchos ni se levantaban a marcar lo que estaban haciendo
@Trauma Lo que te decía ayer, no veo cómo el parámetro "min" puede jugar ningún papel en el problema. Mira mi solución
from math import ceil
def trocear(lista, t_max):
t_lista = len(lista)
num_trozos = int(ceil(t_lista/t_max)) # Numero de trozos a crear (y es el mínimo posible)
tam = int(ceil(t_lista/num_trozos)) # Tamaño de cada bloque "grande" (cumple tam <= t_max)
n_peq = tam * num_trozos - t_lista # Numero de bloques "pequeños" (tendrían tamaño tam-1)
n_grand = num_trozos - n_peq # Numero de bloques "grandes" (de tamaño tam)
return ( [ lista[i:i + tam] for i in range(0, n_grand*tam, tam) ]
@abulafia Pues si lo juego. El objetivo es crear el mayor número posible de grupos de MAX size, y garantizar que los grupos restantes son como mínimo de MIN size
Le he pasado una batería de tests para asegurar que la lista siempre es troceada correctamente (en el sentido de que todos los elementos de la lista original aparecen en algún trozo sin que falte ni se repita ninguno), y que los tamaños de cada trozo son siempre inferiores al t_max dado
si se trata de un reparto de carga yo tendería a creer que cuanto más equilibrada esté sería mejor. No veo mucho sentido en saturar ciertos nodos dejando otros más ociosos
dicho de otra forma. una vez se ha garantizado que el número de nodos levantados es óptimo (el mínimo posible), qué más te da si hay varios con el valor max y otro con mucho menos, o si todos tienen un valor cercano a max (lo más cercano posible de modo que todos queden similares)
si, pero el nivel que espera por el siguiente esperará a que terminen ciertas tareas que no tendrían por qué ir necesariamente mapeadas a un mismo nodo, no?
bueno, creo que ya tengo otra implementación. Parece funcionar bien con un par de casos. Ahora escribiré algunos test por si acaso
def trocear(lista, t_max, t_min):
t_lista = len(lista)
num_trozos = int(ceil(t_lista/t_max)) # Numero de trozos a crear (y es el mínimo posible)
a_quitar = num_trozos * t_max - t_lista # Espacio sobrante a quitar de algunos trozos
n_peq = int(a_quitar / (t_max - t_min)) # Numero de trozos que tendrán un tamaño menor
if n_peq == 0:
t_peq = t_max
else:
t_peq = t_max - int(a_quitar/n_peq) # Tamaño de cada trozo pequeño
n_grand = num_trozos - n_peq # Numero de bloques "grandes" (de tamaño tam)
Bueno, ya le he pasado una batería de 4851 test. Ha producido resultados malos en un 28% de los casos. En todos ellos es que aparece un último grupo con un elemento menos del minimo permitido
@Trauma Ya casi lo tengo. Tengo una implementación a la que he pasado una lista de tamaño 100 y le he pedido que la trocee para todos los posibles valores de t_max y t_min con t_min<t_max
eso genera 4851 casos, de los cuales resuelve correctamente 3516
los otros 1335 los marca como "irresolubles"
pero no estoy seguro de que sean irresolubles, depende de lo que estés dispuesto a admitir como solución
Por ejempo uno de esos casos es split(100, 24, 21)
Se pueden hacer 5 grupos, de los cuales si pones cuatro a MAX (24) te causa un grupo sobrante de solo 2 (ya que 24*4=98).
Bueno, supongo que se puede tener una combinación de ambos algoritmos
el ultimo que acabo de hacer hace lo que pedías (mínimo de grupos, dentro de ellos hacer que el mayor número posible tenga MAX garantizando que el resto tenga al menos MIN). Si no puede hacerlo levanta una excepción de "Imposible"
ante esa excepción se podría invocar al otro algoritmo que equilibraba la carga en ese número de trozos
Por eso opino que si la idea es levantar el mínimo número de pods, basta con dividir por el máximo para encontrar el número de pods (más uno si el resto es distinto de cero), y luego repartir las tareas equitativamente (mejor 5 con 20 que 4 con 24 y uno con 4)
@PabloLozano Para el criterio de Trauma (que no acabo de entender) de esas tres soluciones la mejor sería [30, 30, 30, 10] porque además de respetar max y min, maximiza la cantidad de pods que tienen 30 (el máximo)
@abulafia claro, pero si el que está esperando a que todas las tareas terminen, tiene a un pod parado (el de 10) mientras los otros siguen trabajando, veo más lógico repartir las tareas más equitativamente, por eso preguntaba
Estoy intentando realizar un "inventario" el cual puede conseguir nuevos items (sumar).
Mi inventaio es un diccionario EJ: inv = {'gold coin':42,'rope':1} y lo q puedo conseguir es: dragonLoot = ['gold coin','dagger','gold coin'] El cual es una lista.
Lo he logrado realizar pero con : from collections import Counter , queria lograrlo de forma "nativa"
Basicamente, "no se" como sumar 2 diccionarios
def addToInventory(inventory, addItems): loot={}
for v in addItems: loot.setdefault(v,0) loot[v] = loot[v] + 1
Con esto he logrado que mi lista se vuelva un Diccionario
En el bar donde tomo café por las mañana, hay una foto de Málaga nevada
del año 1930 o así
Pero lleva lloviendo desde ayer sin parar
Esto si que es promocionar un comic:
Sex Report es una extensa y exhaustiva visita guiada al submundo del negocio del sexo tokiota, realizada de la mano de uno de sus mejores clientes, el periodista, actor porno y mangaka, Hiromi Hiraguchi.
Sin complejos, el autor nos describe una detrás de otra sus experiencias, en forma de reportajes cortos que profundizan en las mil y una posibilidades que el mercado del sexo japonés ofrece a sus numerosos, variados y siempre exigentes consumidores.
@FranciscoNúñez Hola, trabajo en una api con php y symfony estoy en un controlador, la única manera para probar es Postman pero solo tiene una cache de 100MB y no me muestra nada
en serio no se puede hacer var_dump en symfony esta malo ese framework ... todo desarrollador necesita hacer pruebas y verificacion de ejecucion y trasado de datos
en el perfil de cada uno de nosotros hay un campo que se llama personas alcanzadas
Mi propuesta es sencilla crear un trio de medallas(oro, plata y bronce) cuando alguien alcance determinado numero de personas alcanzadas Ej:
Bronce:10K
Plata:25K
Oro:50K
Como bien sabemos cuando a un usuario le satisface una respuesta este puede marcarla como aceptada, pero posteriormente podria aparecer una respuesta mejor a la que el acepto y logicamente va a marcar esta nueva respuesta y el usuario que respondio anteriormente va a perder 15 ptos de su reputaci...
