¡Hola desarrollador!

Si has leído la parte 1 de este artículo, ya tienes una buena idea del tipo de índices que necesitas para tus clases y cómo definirlos. Lo siguiente es saber cómo gestionarlos.

Plan de consultas

(RECUERDA: Al igual que cualquier modificación en una clase, añadir índices en un sistema en producción conlleva riesgos: si los usuarios están actualizando o accediendo a datos mientras se rellena un índice, podrían obtener resultados vacíos o incorrectos a sus consultas, o incluso dañar los índices que se están formando. Ten en cuenta que hay pasos adicionales para definir y usar índices en un sistema en producción. Estos pasos se analizarán en esta sección, y se detallan en nuestra documentación).

Considerar el nuevo interés empresarial en la aplicación de IA generativa a información y datos privados locales comercialmente sensibles, sin exposición a nubes públicas. Al igual que una cerilla necesita la energía del golpe para encenderse, el nuevo desafío de "energía de activación" del líder tecnológico es revelar cómo la inversión en hardware GPU podría respaldar nuevas capacidades competitivas. La capacidad puede revelar los casos de uso que brindan nuevo valor y ahorro.

Afilar este hacha comienza con un protocolo funcional para ejecutar LLM en un portátil local.

¡Hola desarrolladores!

Últimamente he estado probando el módulo csvgen y buscaba un fichero CSV para probar. Resulta que encontré un fichero muy interesante en Data.World con estadísticas sobre los episodios de Game of Thrones (Juego de Tronos). Estadísticas sobre muertes 😱.

¡Han documentado todos los asesinatos a lo largo de las 8 temporadas y han anotado dónde, quién, qué clan y con qué arma ha matado a otro personaje!

¡Muy buenas! Repasemos hoy un genial artículo de David E. Nelson sobre cómo montar un entorno de pruebas utilizando contenedores Docker para experimentar con IRIS, Spark y Zeppelin.

Gracias a la creciente disponibilidad de contenedores y el cada vez más útil Docker para Windows / MacOs, tengo mi propia selección de entornos preconfigurados para aprendizaje automático y data science. Por ejemplo, Jupyter Docker Stacks y Zeppelin en Docker Hub. Gracias también a la edición IRIS Community en un contenedor, tenemos un práctico acceso a una plataforma de datos que admite tanto el aprendizaje automático y análisis junto con otras muchas funciones. Al usar contenedores, no necesito preocuparme por actualizaciones automáticas que puedan arruinar mi área de pruebas. Si mi oficina se inundara y el portátil quedara inservible, podría recrear fácilmente el área de pruebas con un único archivo de texto, que por supuesto subí a un sistema de control de versiones ;-)

¡Hola comunidad!

En el pasado, la documentación técnica del código fuente y de los productos de software se generaba en archivos chm, pdf y generadores de documentación de los propios lenguajes de programación. Este enfoque antiguo tenía las siguientes limitaciones:

1. Documentación obsoleta,
2. Documentación no interactiva y difícil de consultar,
3. Diseño poco amigable y que no se adhiere a HTML,
4. Imposibilidad de personalizar el diseño de los documentos,
5. Imposibilidad de tener documentación en HTML 5 online y offline.
6. Falta de soporte a Markdown.

Hoy en día, existen varias soluciones de generación de documentación que producen Portales de Documentación Web muy atractivos, interactivos y con opciones estáticas y dinámicas, con soporte total para HTML 5 y más recientemente Markdown.

Consulta la tabla con las opciones de código abierto más populares:

Buenos días

Realizando una integración en la que se transforma un XML en un JSON que representa un recurso FHIR; ¿por favor podrían ayudarnos con lo siguiente?

Conocemos que se puede crear un JSON "a mano" que represente una estructura FHIR, e incluso añadir llamadas a funciones tales como:

Hola a todos,

con este artículo, me gustaría mostrar lo fácil y dinámicamente que puede ser configurada nuestra herramienta de Alerta y Monitorización de Sistema (SAM, del inglés System Alerting and Monitoring). El caso de uso podría ser el de un flujo de aprovisionamiento CI/CD ágil y rápido, donde queráis ejecutar vuestros tests unitarios y de estrés, y podáis ver rápidamente si los tests tuvieron éxito o cómo están estresando el sistema y tu aplicación ( el API de SAM en el backend de InterSystems IRIS es extensible para tu implementación APM).

Buenos días;

Primeramente, expresar gracias reales sinceras y profundas por el tiempo que dedican ustedes a leer, entender y responder esta duda. Sobre todo muchas gracias por responderla de la mejor manera posible. Gracias.

Tenemos una duda:

El Sistema Origen nos informa en el body que envía hacia el método del Servicio REST " getCursosAdmitidosInscripcionAbierta" de la siguiente manera:

Versión PDF: https://github.com/yurimarx/iris-periodic-table/raw/master/periodic%20table%20iris.pdf

GIT sources: https://github.com/yurimarx/iris-periodic-table

Introducción

Este es un sencillo tutorial sobre la manera más rápida que conozco para crear una base de datos de ejemplo para cualquier propósito, como hacer pruebas, hacer ejemplos para tutoriales, etc.

Creando un namespace

1. Abre el terminal
2. Escribe "D $SYSTEM.SQL.Shell()"
3. Escribe "CREATE DATABASE " y el nombre que quieres para tu namespace.

Ahora tienes un nuevo namespace de una manera más rápida que creándolo desde el Portal de Gestión - que por supuesto ofrece más opciones de configuración.

¡Hola desarrolladores!

¿Buscáis un IDE rápido y eficiente para desarrollar con código ObjectScript? Echad un vistazo al nuevo vídeo disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:

⏯ ObjectScript con Visual Studio Code

https://www.youtube.com/embed/nCKkQOB-EcI
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¡Hola desarrolladores!

Muchísimas gracias a todos los que habéis participado, de una forma u otra, en el 2º concurso de artículos técnicos en español! Hemos recibido

🌟 8 ARTÍCULOS INCREÍBLES 🌟

Y... ¡llegó el momento de anunciar los mejores!

Por defecto, todos los archivos creados dentro de un contenedor se almacenan en una capa writable del contenedor. Esto significa que:

• Los datos no persisten cuando ese contenedor ya no existe, y puede ser difícil extraer los datos del contenedor si otro proceso los necesita.
• La capa writable (en la que se puede escribir) de un contenedor está estrechamente ligada a la máquina anfitriona donde se está ejecutando el contenedor. No se puede mover fácilmente los datos a otro lugar.