Abraham Zamudio Chauca robintux

Sintaxis general de un chunk

```{r nombre-opcional, opcion1=valor1, opcion2=valor2, ...}
# código R
```

from __future__ import annotations
from typing import List, Optional, Union
from math import nan
import json

class Estudiante:
    """Representa a un estudiante con nombre, edad y calificaciones."""

Año	Autor(es)	Resultado principal	Alcance / Impacto
1943	McCulloch & Pitts	Modelo lógico de la neurona artificial	Base conceptual de las redes neuronales.
1958	Rosenblatt	Perceptrón y primera regla de aprendizaje supervisado	Clasificación de patrones linealmente separables.
1969	Minsky & Papert	Limitaciones del perceptrón (ej. XOR no resoluble)	Declive de la inves

Ubicación (Aprox.)	Original	Corrección Propuesta	Justificación
Título/Pág. 1	Espacios topologicos	Espacios Topológicos	Falta la tilde (acento). Se recomienda mayúscula inicial para títulos principales.
Pág. 1	Este sección presenta...	Esta sección presenta...	Concordancia de género: sección es femenino.
Pág. 1	X\backslash C Ces abierto.	X\backslash C es abierto.	Error de tipeo ('C' extra).
Pág. 2 (Def. 2.1)	...exister r>0 tal que...	...existe r>0 tal que...	Error de conjugación verbal.


	import plotly.express as px
	import pandas as pd
	import numpy as np
	from typing import Optional, List, Union

	def visualize_palette_colors_enhanced(
	palette_name: str = 'YlGnBu',
	palette_category: str = 'sequential', # 'sequential', 'qualitative', 'diverging', 'cyclical'
	show_values: bool = True,

	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np

	def visualize_color_palette_simple(colors_plotly, title="Paleta de Colores"):
	"""
	Visualización simple y elegante de una paleta de colores
	"""
	# Convertir a formato Matplotlib
	colors_mpl = []
	for color_str in colors_plotly:

	import plotly.express as px
	import pandas as pd
	import numpy as np

	# Definir función de visualización
	def visualize_palette_colors(palette_name='YlGnBu', show_values=True):
	"""
	Visualiza todos los colores de una paleta secuencial

	Parameters:

	def bisection(f,a,b,N):
	'''Aproximacion de la solucion para f(x)=0 en el intervalo [a,b]
	por el metodo de Biseccion
	https://en.wikipedia.org/wiki/Bisection_method
	Parametros de entrada
	----------
	f : function
	La función para la cual estamos tratando de aproximar una solución f(x)=0.
	a,b : numeros reales
	El intervalo [a,b] es donde se busca la solucion. La funcion retorna

	stop_words = {
	'i', 'me', 'my', 'myself', 'we', 'our', 'ours', 'ourselves', 'you', 'your', 'yours',
	'yourself', 'yourselves', 'he', 'him', 'his', 'himself', 'she', 'her', 'hers',
	'herself', 'it', 'its', 'itself', 'they', 'them', 'their', 'theirs', 'themselves',
	'what', 'which', 'who', 'whom', 'this', 'that', 'these', 'those', 'am', 'is', 'are',
	'was', 'were', 'be', 'been', 'being', 'have', 'has', 'had', 'having', 'do', 'does',
	'did', 'doing', 'a', 'an', 'the', 'and', 'but', 'if', 'or', 'because', 'as', 'until',
	'while', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with', 'through', 'during', 'before', 'after',
	'above', 'below', 'up', 'down', 'in', 'out', 'on', 'off', 'over', 'under', 'again',
	'further', 'then', 'once', 'here', 'there', 'when', 'where', 'why', 'how', 'all',