Los punteros son una de las herramientas más poderosas del lenguaje C++. Permiten manipular directamente direcciones de memoria y crear estructuras de datos flexibles, como arreglos dinámicos. En este artículo, aprenderás a usar punteros de forma segura, reservando y liberando memoria correctamente, y accediendo a los valores mediante aritmética de punteros.
TinyML permite ejecutar inteligencia artificial en dispositivos muy pequeños, como sensores y microcontroladores, sin necesidad de conexión a internet. Esto mejora la privacidad, la velocidad y el consumo energético, haciéndolo ideal para salud, agricultura y hogares inteligentes. Solo se necesita hardware económico como Arduino o ESP32 y herramientas accesibles como Edge Impulse. Es una tecnología práctica, de bajo costo, y abierta a estudiantes, profesionales y emprendedores.
Los punteros en un contexto de programación son variables que tienen un comportamiento especial, de tal manera que su objetivo es guardar posiciones de memoria para acceder al valor de estos, además, de esta manera se puede optimizar el consumo de recursos en un programa, evitando redundancia de declaración de datos, sin embargo, un mal manejo de esto podría implicar mayor consumo de memoria de forma innecesaria.
La inteligencia artificial puede dividirse en dos tipos: la IA débil, que realiza tareas específicas y es la que usamos hoy en día, y la IA fuerte, una inteligencia similar a la humana que aún es teórica. Conocer estas diferencias nos permite entender mejor qué puede hacer la IA ahora y hacia dónde podría avanzar en el futuro.
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Figma se ha vuelto clave en el desarrollo de software por su enfoque colaborativo, que une a diseñadores, desarrolladores y equipos de producto en un mismo entorno. El uso de mockups permite alinear expectativas, validar ideas y evitar errores, mejorando la eficiencia y calidad del producto. Más allá del diseño visual, Figma facilita la comunicación entre áreas técnicas y no técnicas, optimizando tiempos y recursos a lo largo del proyecto, asimismo teniendo un enfoque práctico para el desarrollo de software.
Aunque el desarrollo web y móvil domina el mercado, el desarrollo de escritorio sigue siendo relevante en muchos sectores especializados. Su vigencia depende del tipo de aplicación, del usuario final y del entorno técnico. Hoy en día, con herramientas como Electron, Tauri o .NET MAUI, es posible crear aplicaciones modernas, potentes y multiplataforma para el escritorio sin quedarse atrás frente a las soluciones web.
La IA distribuida permite entrenar modelos colaborativamente en múltiples dispositivos, preservando la privacidad y reduciendo costos de transferencia. Técnicas como el aprendizaje federado impulsan aplicaciones reales en móviles y salud, aunque enfrentan desafíos técnicos y de seguridad. Este enfoque está revolucionando el aprendizaje automático hacia un futuro más eficiente y seguro.
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.
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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.
