Necesitas una herramienta que te permita gestionar tu colección de enlaces: organizar un acceso fácil, ordenar por categorías, eliminar duplicados y enlaces rotos, sincronizar todo entre dispositivos. Lea sobre las mejores soluciones para 2022.
Pyjion es una herramienta que puede mejorar significativamente el rendimiento de Python al integrar un compilador JIT en el entorno de ejecución de Python. Este artículo explica cómo funciona Pyjion y cómo los desarrolladores pueden usarlo para acelerar su código Python sin realizar cambios importantes en sus proyectos. Es una excelente opción para aquellos que buscan optimizar la velocidad de ejecución de Python manteniendo la simplicidad.
La forma más común de acelerar tu código Python es utilizar CPython, el intérprete oficial de Python. Este compila el código en un lenguaje intermedio llamado bytecode y evalúa este código cada vez que se ejecuta tu código. Esto permite mucha flexibilidad, pero tiene un inconveniente. Los cálculos sencillos en los que las CPUs son muy eficientes, como la aritmética de números enteros y de coma flotante, son significativamente más lentos en CPython que en otros intérpretes.
El análisis de series temporales es un dominio fundamental en la ciencia de datos y el aprendizaje automático, con aplicaciones masivas en diversos sectores como el comercio electrónico, las finanzas, la planificación de capacidades, la gestión de la cadena de suministro, la medicina, la meteorología, la energía, la astronomía y muchos otros.
El análisis de series temporales, como técnica estadística, se utiliza para examinar y modelizar datos dependientes del tiempo. Algunas características comunes de las herramientas de análisis de series temporales son:
Una VPN - o Red Privada Virtual - es un software que puedes descargar en tu ordenador, teléfono y otros dispositivos para ayudarte a mantener la privacidad en Internet. Al cifrar todos los datos que envías y recibes en Internet, los servicios VPN son la herramienta ideal para garantizar que ningún ojo indiscreto pueda rastrear lo que haces en la red.
Añade una capa extra de seguridad a cualquier red a la que intentes conectarte, ya sea la banda ancha de tu casa, el Wi-Fi público o tu conexión móvil. Te permite enviar y recibir datos de forma privada mientras te conectas a esa red.
VSCodium es una alternativa de código abierto a Visual Studio Code, que ofrece las mismas funciones pero sin la telemetría ni las licencias propietarias de Microsoft. Este artículo analiza las diferencias entre VSCodium y VS Code, destacando por qué los desarrolladores que valoran la privacidad y la transparencia pueden preferir VSCodium. Es una excelente opción para aquellos que buscan un entorno de desarrollo completamente de código abierto con la interfaz familiar de VS Code.
Google Colab es una potente plataforma para escribir y ejecutar Python en el navegador sin necesidad de configuración, con acceso gratuito a la GPU, y que permite compartir, aprender y desarrollar rápidamente modelos de aprendizaje automático en Python. Se basa en el cuaderno Jupyter y admite el desarrollo en colaboración.
Google Collab permite a los desarrolladores escribir y ejecutar código Python arbitrario a través del navegador, documentar el código que soporta ecuaciones matemáticas, crear, subir y compartir cuadernos desde y hacia Google Drive, importar y publicar cuadernos desde GitHub, importar conjuntos de datos externos desde Kaggle. También permite integrar y soportar librerías ML como PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, y por último, servicio gratuito en la nube con aceleración gratuita de GPU (unidad de procesamiento gráfico) y TPU (unidad de procesamiento tensorial).
Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. Con su sintaxis simple, código legible y ricas bibliotecas, Python se ha convertido en una herramienta esencial para desarrolladores, científicos de datos y expertos en machine learning.
Los libros que se enumeran aquí cubren los fundamentos de Python y profundizan en áreas especializadas como data science y automatización. Ya sea que seas nuevo en la programación o busques ampliar tus conocimientos, estos libros son excelentes recursos para tu viaje de aprendizaje.
NVIDIA® Jetson Xavier™ NX lleva el rendimiento de la supercomputadora al límite en un sistema en módulo (SOM) de pequeño formato. Hasta 21 TOPS de cálculo acelerado ofrecen la potencia necesaria para ejecutar redes neuronales modernas en paralelo y procesar datos de múltiples sensores de alta resolución, un requisito para los sistemas de IA completos.
Jetson Xavier NX ahora cuenta con soporte nativo en la nube que permite a los desarrolladores crear e implementar funciones de alta calidad definidas por software en dispositivos integrados y de borde. Los modelos de IA preentrenados de NVIDIA NGC y el kit de herramientas de aprendizaje de transferencia de NVIDIA ofrecen una vía más rápida para obtener redes de IA entrenadas y optimizadas, mientras que la implementación en contenedores en los dispositivos Jetson permite realizar actualizaciones flexibles y sin problemas. Jetson Xavier NX acelera la pila de software de NVIDIA con más de 10 veces el rendimiento de su predecesor, Jetson TX2, ampliamente adoptado.
La empresa china de Inteligencia Artificial (IA) Megvii Technology Limited ha anunciado que hace que su marco de aprendizaje profundo sea de código abierto, ya que China está intensificando el desarrollo de la IA nacional y haciendo que las tecnologías sean más accesibles para reducir la dependencia de las plataformas estadounidenses.
Los grupos de ciencia de datos en Facebook ofrecen un espacio para que profesionales y entusiastas compartan conocimientos, aprendan nuevas habilidades y se mantengan actualizados con las tendencias del sector. Este artículo explora cómo estos grupos pueden ayudarte a conectar con personas afines, intercambiar conocimientos y acceder a recursos valiosos. Tanto si eres principiante como científico de datos experimentado, estas comunidades son ideales para el crecimiento y la colaboración.
La Ciencia de Datos sigue siendo un campo en rápido crecimiento que combina el poder de los métodos estadísticos y computacionales para extraer ideas significativas de conjuntos de datos grandes y complejos. Implica el uso de diversas herramientas y técnicas como el aprendizaje automático, la minería de datos y las tecnologías de big data para analizar datos y extraer información que pueda utilizarse para mejorar los procesos empresariales, optimizar los flujos de trabajo y tomar decisiones basadas en datos.