El aprendizaje supervisado usa datos etiquetados para predecir o clasificar, mientras que el no supervisado descubre patrones sin etiquetas. Ambos tienen ventajas claras según el contexto y los datos disponibles. Supervisado es ideal para tareas concretas; no supervisado, para exploración y segmentación. Saber cuándo usar cada uno es clave en cualquier proyecto de inteligencia artificial.
MÁQUINAS VIRTUALES VS CONTENEDORES
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En el desarrollo y despliegue de aplicaciones, las máquinas virtuales (VMs) y los contenedores (como Docker) aíslan el software del entorno físico, pero con enfoques distintos: las máquinas virtuales emulan sistemas completos con sus propios recursos, ofreciendo mayor independencia pero a costa de rendimiento; mientras que los contenedores comparten el sistema operativo anfitrión, siendo más ligeros, rápidos y eficientes, lo que los convierte en la opción preferida para entornos modernos y escalables.
[INGENIERÍA DE SOFTWARE] MÁQUINAS VIRTUALES VS CONTENEDORES
ACID VS BASE
ACID y BASE representan dos enfoques fundamentales para la gestión de datos. Mientras ACID garantiza integridad, aislamiento y confiabilidad en bases de datos relacionales, BASE prioriza disponibilidad y escalabilidad en entornos distribuidos, aceptando inconsistencia temporal. Cada modelo responde a necesidades distintas: precisión absoluta o flexibilidad operativa. Elegir entre ellos depende del contexto y los objetivos del sistema.
[BASE DE DATOS] ACID VS BASE
ESTRUCTURA DE DATOS: FUNCIONES PARA VECTORES
Cuando hablamos de estructuras de datos, es importante que conozcamos algunas funciones ya establecidas por librerías del mismo lenguaje de programación; en este caso enfocándonos a C++ ya que es el lenguaje que estamos usando para estos ejemplos. Estas funciones nos puedan facilitar el trabajo en la interacción con ciertas estructuras, como por ejemplo los vectores, donde veremos algunas funciones útiles para el manejo de estos. Si bien aquí no mostraremos la totalidad de funciones que puedan servirnos, al menos veremos las más comunmente usadas.
[ESTRUCTURA DE DATOS] ESTRUCTURA DE DATOS: FUNCIONES PARA VECTORES
NORMALIZACIÓN VS DESNORMALIZACIÓN
La normalización y la desnormalización son dos caras de la misma moneda en el diseño de bases de datos: mientras la normalización busca orden, precisión y mínima redundancia dividiendo los datos cuidadosamente, la desnormalización acelera las lecturas duplicando información para ganar velocidad. Lejos de ser opuestas, ambas técnicas pueden convivir en un sistema bien diseñado, donde se equilibra la integridad de los datos con el rendimiento según las necesidades del proyecto.
[BASE DE DATOS] NORMALIZACIÓN VS DESNORMALIZACIÓN
BUENAS PRÁCTICAS PARA REALIZAR COMMITS EN GIT
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Git se ha consolidado como la herramienta de control de versiones por excelencia en el desarrollo de software. Sin embargo, su efectividad no depende únicamente del uso de comandos, sino también de las buenas prácticas asociadas a su uso, entre las cuales se encuentra la redacción de mensajes de commit. Un mensaje de commit bien redactado permite comprender con claridad qué cambios se han realizado, por qué se han hecho y cómo afectan al proyecto.
[SISTEMA DE CONTROL DE VERSIONES] BUENAS PRÁCTICAS PARA REALIZAR COMMITS EN GIT
ESTRUCTURA DE DATOS: MATRICES EN C++
Las matrices en C++, son vectores bidimensionales, aunque no necesariamente limitándose a esto, ya que pueden existir matrices de más dimensiones, sin embargo, no confundir con las reglas del álgebra linea donde las matrices solo pueden ser de 2 dimensiones, por tal motivo, entedamos que aquí estamos tratando el tema de las matrices desde un contexto de programación.
[ESTRUCTURA DE DATOS] ESTRUCTURA DE DATOS: MATRICES EN C++
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