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En la investigación de OCR enfrentamos retos clave que afectan la precisión y la utilidad de las soluciones en entornos reales

Uno de los problemas principales es la escasez de conjuntos de datos variados y anotados de forma consistente lo que limita la capacidad de los modelos para generalizar a documentos con tipografías, idiomas y formatos distintos

Las transcripciones presentan dificultades cuando aparecen manuscritos, ruido en la imagen o errores sistemáticos en el reconocimiento que requieren procesos costosos de verificación humana y amplias estrategias de limpieza de datos

El espaciado no estándar entre palabras y líneas complica la segmentación y produce textos con palabras unidas o separadas incorrectamente por lo que se necesita un post procesamiento robusto para alinear espacios y restablecer la fluidez del texto

Las páginas con diseño de varias columnas añaden dificultad en la extracción porque hay que detectar columnas, tablas y elementos desplegables antes del reconocimiento para evitar mezclas de flujo que degradan la calidad del resultado

Otro desafío relevante es la incapacidad de muchos sistemas para reconocer ecuaciones matemáticas de forma estructurada ya que las fórmulas requieren modelos que capturen no solo símbolos sino relaciones espaciales y semánticas que puedan mapearse a formatos como LaTeX

Las direcciones futuras pasan por la expansión y diversificación de datasets mediante datos sintéticos y anotación asistida, la adopción de aprendizaje semi supervisado y activo, y la integración de modelos multimodales que combinan visión y lenguaje para una transcripción más precisa

En cuanto al espaciado y la coherencia textual es fundamental implementar post procesamiento que utilice modelos de lenguaje contextual para normalizar espacios y corregir unión o fragmentación de palabras además de pipelines que detecten y corrijan errores frecuentes tras la fase OCR

Para páginas multi columna y layout complejo es esencial mejorar la detección de regiones con redes neuronales de segmentación, utilizar reglas basadas en estructura y aplicar ensamblado inteligente de columnas para reconstruir el flujo original del documento

En el terreno de las ecuaciones la ruta implica entrenar modelos especializados en reconocimiento de estructuras matemáticas, generar pares imagen LaTeX para entrenamiento y combinar OCR con parsers simbólicos que traduzcan la representación visual a una estructura interpretativa

Q2BSTUDIO acompaña a empresas que desean convertir estos desafíos en oportunidades ofreciendo soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que integran inteligencia artificial avanzada con prácticas de ciberseguridad y despliegues escalables en servicios cloud aws y azure

Como especialistas en inteligencia artificial y servicios inteligencia de negocio desarrollamos pipelines para expansión de datasets, post procesamiento lingüístico, arquitecturas para multi columna y módulos específicos de reconocimiento de ecuaciones

Nuestros servicios combinan experiencia en software a medida, aplicaciones a medida, ia para empresas, agentes IA y power bi para crear soluciones completas de captura, procesamiento y explotación de información cuidando la seguridad y el cumplimiento

Si necesita transformar procesos documentales, automatizar transcripciones complejas o desplegar agentes IA que integren OCR con inteligencia de negocio Q2BSTUDIO puede ayudar con consultoría, desarrollo e implementación end to end

Palabras clave aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes IA power bi

The BYDFi x Ledger Nano X es una cold wallet de edición limitada. Solo 500 unidades estarán disponibles en todo el mundo. La iniciativa invita a los participantes de Web3 a promover la auto custodia segura y la protección de activos móvil en primer lugar.

En Q2BSTUDIO, somos una empresa de desarrollo y servicios tecnológicos especializada en aplicaciones a medida y software a medida. También ofrecemos servicios de inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, servicios de inteligencia de negocio y Power BI.

Reserva tu lugar en HL7 FHIR Camp 2025 en Cascais Portugal

Este octubre acompaña a la comunidad FHIR junto al Atlántico para una experiencia participativa del 22 al 24 de octubre de 2025. HL7 FHIR Camp no es una conferencia tradicional aquí la agenda la defines tú y tus colegas y en lugar de conferencias pasivas habrá debates activos y resolución colaborativa de problemas con expertos como Grahame Grieve Lloyd McKenzie Diego Kaminker y muchos otros que impulsan el movimiento FHIR

Características principales • No hay agenda formal trae los temas que te importan • No hay paneles solo conversaciones técnicas debates y resolución compartida de problemas • Todos son contribuidores no hay división entre expertos y audiencia • Conexiones entre pares soluciones reales y tiempo para recargar junto al mar

Plazas limitadas reserva tu sitio pronto Las entradas early bird finalizan el 1 de septiembre Para más información y registro visita https://www.health-samurai.io/events/fhir-camp-2025 Para consultar la agenda preliminar descarga https://mcusercontent.com/1c57d4d1b1aaffde230e81f34/files/f233caf5-83ba-a104-9f80-eb548f091fdb/FHIR_Camp_2025_ndash_Agenda_.01.pdf

HL7 FHIR Camp 2025 Portugal es una oportunidad ideal para profesionales de salud TI integradores desarrolladores y líderes de innovación que quieran explorar implementaciones prácticas interoperabilidad modelos de datos y casos de uso de IA aplicados a salud

Q2BSTUDIO participa y acompaña a empresas en su transformación digital Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud aws y azure Ofrecemos servicios de inteligencia de negocio desarrollo de aplicaciones a medida software a medida implementación de agentes IA ia para empresas y dashboards con power bi para convertir datos en decisiones

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en integración FHIR desarrollo de APIs y arquitecturas seguras para acelerar proyectos de salud digital Nuestras soluciones incluyen aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes IA y power bi Pensamos en resultados escalables y en cumplimiento normativo para entornos sanitarios

Si buscas llevar tu proyecto al siguiente nivel en interoperabilidad y analítica avanzada contáctanos para explorar colaboraciones y pilotos en FHIR integración de datos implementación de modelos de IA y protección de infraestructuras cloud

Ven a FHIR Camp 2025 comparte conocimientos crea redes y descubre cómo tecnologías como FHIR inteligencia artificial y arquitecturas cloud pueden transformar la atención sanitaria y la gestión de datos

Acabo de lanzar Agentic Signal - un creador visual de flujos de trabajo de inteligencia artificial que se integra estrechamente con Ollama. Todo se ejecuta localmente y de forma privada, sin dependencia de la nube, pensado para quienes necesitan control, seguridad y rendimiento en entornos on premises.

Características clave: creación visual mediante arrastrar y soltar para diseñar flujos de trabajo; soporte completo de streaming con modelos de lenguaje locales (Ollama); capacidad de invocar herramientas e integrar servicios externos como correo, calendario, almacenamiento en la nube y automatización de navegador; memoria de conversación y salidas estructuradas con validación de esquema JSON; gestión de modelos directamente desde la interfaz.

Funciones avanzadas: llamadas a herramientas y agentes IA para orquestar tareas, generación de salidas validadas para integraciones empresariales, compatibilidad con flujos de datos en tiempo real y opciones de despliegue local para garantizar privacidad y cumplimiento normativo, ideal para proyectos de inteligencia artificial e IA para empresas.

Stack tecnológico: React, TypeScript, Vite, Deno, GraphQL Yoga, React Flow, Material-UI (MUI), Playwright, Docusaurus, JSONata, Ajv, Zod, Bun, Chart.js, SCSS, OAuth 2.0 y Google APIs. Diseñado para integrarse con servicios cloud cuando sea necesario y para ofrecer conectividad segura con entornos como servicios cloud aws y azure.

Enlaces y recursos: Sitio y documentación https://agentic-signal.com; Código fuente https://github.com/code-forge-temple/agentic-signal; Video demostración https://www.youtube.com/watch?v=62zk8zE6UJI; Ficha en Product Hunt https://www.producthunt.com/products/agentic-signal

Licencia y uso: Agentic Signal es software abierto bajo AGPL v3 para uso personal, educativo y no comercial, con opción de licencia comercial para empresas y proveedores SaaS que requieran integración o soporte empresarial.

Invitación: nos encantaría recibir retroalimentación de la comunidad. Si lo pruebas, comparte tus impresiones y casos de uso para seguir mejorando la experiencia y las capacidades de los agentes IA.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida para empresas de todos los tamaños. Somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, y ofrecemos servicios inteligencia de negocio y soluciones de ia para empresas. Nuestro equipo diseña agentes IA personalizados, integra power bi para visualización y reporting, y desarrolla aplicaciones a medida que combinan seguridad, rendimiento y escalabilidad. Si buscas integrar Agentic Signal en tu arquitectura local o migrar capacidades de IA con cumplimiento y privacidad, Q2BSTUDIO puede acompañarte desde la consultoría hasta la implementación completa.

Palabras clave y enfoque SEO: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Contacta a Q2BSTUDIO para proyectos de inteligencia artificial, agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio adaptadas a tus necesidades.

APE Devlog #0 — GMTK 2025 Game Jam

Somos Seb y Nout y hemos decidido construir nuestro propio motor de juego desde cero porque aparentemente nos gusta el sufrimiento productivo. Nuestro motor, APE, es un motor híbrido ECS sobre Vulkan escrito en C++. Está en una etapa temprana, pero la visión a largo plazo es disponer de herramientas pensadas para nuestros propios juegos y también útiles para otros desarrolladores. Buscamos que sea multiplataforma y capaz de soportar desde prototipos hasta producciones completas.

Seb se encarga mayoritariamente del desarrollo del motor y de todo lo relacionado con compilaciones y DevOps. Mantiene un servidor doméstico para almacenar activos y herramientas del proyecto y ha construido un gestor interno de proyectos que facilita compilar y ejecutar en múltiples objetivos. Nout se centra en la parte de juego, doblando la tecnología hacia sistemas de gameplay divertidos y prácticos; además implementó un sistema ECS casero basado en plantillas que para muchos resulta a primera vista como magia.

Como empresa, trabajamos desde Q2BSTUDIO, una compañía especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. En Q2BSTUDIO ofrecemos soluciones de software a medida, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y consultoría en power bi para mejorar la toma de decisiones. Nuestro conocimiento en ciberseguridad y servicios cloud aws y azure garantiza despliegues seguros y escalables para productos que usan inteligencia artificial y software a medida.

Por qué participamos en GMTK 2025: los plazos forzan a entregar algo jugable. Llevábamos tiempo trabajando en APE pero no habíamos fabricado un juego completo con él. La game jam fue el test definitivo: o sacábamos algo jugable en 96 horas o descubríamos todos los fallos del motor. Resultado: hicimos ambas cosas y perdimos un poco de cordura por el camino.

Plan antes de la jam: un mes antes elaboramos una lista de objetivos. Metas altas en gran medida alcanzadas: ECS integrado con el render, render 2D de sprites, configuración de build para release, render por lotes para rendimiento, multithreading con un sistema básico de tareas, audio simple para efectos y música, render de texto y editor de niveles planificado pero no terminado. Metas de baja prioridad parcialmente sin tocar: física simple, animaciones básicas y efectos de postprocesado. En retrospectiva deberíamos haber planificado con más calma y dado al menos dos meses de trabajo en lugar de uno.

El juego que construimos se llama Rooms. Tema de la jam: Loop. Mecánica central: estás atrapado en una serie de habitaciones y cada vez que haces un ciclo algo cambia, ya sea enemigos, el entorno o incluso el jugador, en función de las acciones realizadas en la sala anterior. Lo sacamos a Windows y lo entregamos como mezcla entre juego y demo técnica.

La recepción de jugadores fue mejor de lo esperado. Algunos comentarios señalaban que usar nuestro propio motor 3D para una game jam es impresionante, otros comentaron que el contenido era repetitivo y que faltaban recompensas, y varios jugadores apreciaron la ambientación opresiva y la música. Fue emocionante ver a gente interactuar con algo que empezamos desde cero.

Postmortem breve: ¿fue un éxito? El objetivo no era ganar sino comprobar si el motor podía generar un juego completo. Sí puede, pero no sin sufrimiento. Principales puntos de dolor del motor: el paradigma ECS sigue siendo oscuro en algunas áreas; falta un sistema robusto de eventos; el render está en modo minimalista y no es consistente entre plataformas; el sistema de shaders es tosco y necesitamos un transpiler de shaders; la carga de modelos requiere demasiado manejo manual de shaders; no hay hot reload para activos ni para código; la organización de recursos es caótica y necesita un gestor de assets.

Seb opina que C++ es potente pero la velocidad de iteración es baja, recompilar para cada cambio alarga los ciclos. Por eso la idea es migrar a Carbon cuando esté suficientemente estable. El objetivo es que APE sea uno de los primeros motores importantes escritos en Carbon, similar a cómo Bevy ha ganado reconocimiento en Rust. También deseamos que Carbon llegue con gestor de paquetes y sistema de build integrados porque CMake ya es un coste de mantenimiento elevado. Reescribir los scripts de CMake en algo como Meson supondría semanas de trabajo que preferimos invertir en funcionalidades, así que por ahora aplicamos la regla de no arreglar lo que no está roto.

Nout está entusiasmado con construir herramientas que permitan a los creadores plasmar ideas con rapidez y facilidad. Gracias al trabajo de Seb en DevOps puede centrarse en sistemas de desarrollo de juego que empoderen al usuario. Reconoce también que con C++ la complejidad necesaria para que todo funcione sigue siendo alta y que la magia con plantillas en el ECS puede confundir incluso a su creador. Tiene esperanza en que un lenguaje más moderno pueda reducir esa complejidad, pero sea cual sea la tecnología elegida, el objetivo es que funcione y permita crear juegos reales.

Temas que cubriremos en futuros devlogs: construcción del gestor interno de assets; reforma del sistema de shaders mediante un transpiler; experimentos con hot reloading en C++ y posibles bindings con Lua; mejorar la consistencia del render entre plataformas; añadir soporte para DirectX y Metal; intentar compilación y ejecución en Android e iOS; preparación para la transición a Carbon; ampliar herramientas de editor y serialización; y preparar el motor para jams sin hacks. Además desde Q2BSTUDIO exploraremos cómo integrar nuestras capacidades en inteligencia artificial, agentes IA, servicios inteligencia de negocio y power bi para crear pipelines de datos que beneficien a estudios de juego y empresas que necesiten soluciones de software a medida.

Si buscas socios para desarrollar software a medida, aplicaciones a medida o integrar soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad en la nube con servicios cloud aws y azure, Q2BSTUDIO puede ayudarte a diseñar arquitecturas escalables, seguras y enfocadas al negocio. Ofrecemos consultoría en inteligencia artificial, ia para empresas, agentes IA y visualización con power bi para transformar datos en decisiones.

Gracias por acompañarnos en este primer devlog de APE y por seguir la aventura de Q2BSTUDIO en la intersección entre desarrollo de motores, videojuegos y soluciones de software a medida basadas en inteligencia artificial y ciberseguridad. Seguiremos compartiendo avances y aprendizajes en futuros informes.

Resumen: Precomputar estadísticas para un intervalo de tiempo con MongoDB ayuda a mejorar el rendimiento de consultas analíticas y dashboards al evitar cálculos costosos en tiempo real. Esta técnica es especialmente útil cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos y se requieren respuestas rápidas para informes temporales.

Concepto: En lugar de calcular agregaciones complejas cada vez que llega una consulta, se generan y almacenan resultados agregados previamente para ventanas de tiempo definidas, por ejemplo minutos, horas, días o semanas. Estos resultados precomputados permiten consultas muy rápidas y reducen la carga sobre la base de datos primaria.

Estrategias comunes: usar pipelines de agregación de MongoDB para resumir datos, almacenar resultados en colecciones dedicadas de agregados, programar actualizaciones periódicas con tasks o cron jobs, y emplear Change Streams para aplicar actualizaciones incrementales cuando los datos cambian. También se puede combinar con índices optimizados y políticas TTL para expirar datos antiguos de las colecciones de agregados.

Implementación práctica: 1 Identificar las métricas clave a precomputar como totales, promedios, máximos, mínimos y contadores por intervalo de tiempo. 2 Diseñar la granularidad de ventanas temporal según necesidades de negocio, por ejemplo 1 minuto para métricas operativas y 1 día para reportes ejecutivos. 3 Crear una colección de agregados donde cada documento represente una ventana temporal y contenga campos de métricas. 4 Usar pipelines de agregación con stages como match, group y project para calcular los valores y actualizar los documentos de la colección de agregados con upsert para mantener resultados incrementales.

Optimización y escalabilidad: aplicar índices sobre campos de ventana temporal y claves de partición para acelerar búsquedas. Para volúmenes muy grandes considerar shardear las colecciones y distribuir la carga. Si la latencia de actualización debe ser mínima, usar Change Streams para capturar inserciones y actualizaciones y aplicar incrementos atomicos con operadores como inc y set en la colección de agregados. Para cargas periódicas, programar jobs que agrupen datos recientes y eviten scans completos usando filtros por marca de tiempo.

Buenas prácticas: mantener un balance entre granularidad y coste de almacenamiento, monitorizar el tamaño de las colecciones de agregados y establecer TTL para datos obsoletos, validar consistencia entre fuentes y agregados, y registrar métricas de latencia de actualización para ajustar la frecuencia de precomputo.

Ejemplo de flujo conceptual: recolectar eventos en una colección de eventos, cada X minutos ejecutar un pipeline que agrupe por ventana y actualice la colección de agregados, servir consultas de lectura desde la colección de agregados y usar Change Streams para cubrir actualizaciones en tiempo casi real.

Beneficios clave: reducción significativa del tiempo de respuesta en consultas analíticas, menor carga de CPU en consultas en frío, experiencia de usuario más fluida en dashboards y mayor capacidad para escalar lecturas sin impactar escrituras operativas.

Por qué elegir Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con enfoque en rendimiento y escalabilidad. Ofrecemos servicios integrales que incluyen software a medida, inteligencia artificial, ia para empresas, agentes IA, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Además proporcionamos servicios inteligencia de negocio y soluciones con Power BI para convertir datos precomputados en dashboards accionables.

Nuestros servicios se adaptan a cada cliente: diseñamos pipelines de agregación eficientes, implementamos arquitecturas que aprovechan MongoDB para precomputo de estadísticas, integramos soluciones de inteligencia artificial para detección de anomalías y automatización, y desplegamos en entornos cloud con prácticas de ciberseguridad y gobernanza de datos.

Contacto y siguiente paso: si necesitas mejorar el rendimiento de tus reportes temporales o construir una arquitectura de precomputo de estadísticas escalable, Q2BSTUDIO puede diseñar e implementar la solución. Contamos con experiencia en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, agentes IA y Power BI para impulsar decisiones basadas en datos.

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¿Buscas las mejores películas aptas para todo público para una noche de cine en familia en 2025? Amazon Prime Video ofrece una selección variada de títulos sin violencia ni lenguaje inapropiado, perfectos para niños y adultos. Aquí tienes una guía con recomendaciones destacadas, edades sugeridas, razones para verlas y disponibilidad, además de consejos para asegurar la reproducción infantil mediante controles parentales y herramientas para ver offline.

The Gruffalo 2009 Sinopsis: Un ratón ingenioso inventa la criatura temible llamada Gruffalo para ahuyentar depredadores en el bosque. Cuando se encuentra con el Gruffalo real debe usar su astucia para salir airoso. Edad recomendada: 3 años en adelante. Por que verla: Corto entretenido y educativo, ideal para los más pequeños por su humor y colores vivos. Disponibilidad: Gratis en Amazon Prime.

Toy Story 1995 Sinopsis: Woody, un vaquero de juguete, es el favorito de su dueño Andy hasta la llegada de Buzz Lightyear, lo que despierta celos. Perdidos fuera de casa deben colaborar para regresar y aprenden el valor de la amistad y el trabajo en equipo. Edad recomendada: 4 años en adelante. Por que verla: Clásico de Pixar con humor, emoción y excelentes efectos visuales, perfecto para ver en familia. Disponibilidad: Gratis en Amazon Prime.

FernGully: The Last Rainforest 1992 Sinopsis: Crysta, un hada del bosque, se une a Zak, un humano reducido por accidente, para luchar contra la contaminación y la deforestación que amenazan su hogar, con la ayuda de criaturas del bosque. Edad recomendada: 5 años en adelante. Por que verla: Mensaje ambiental fuerte y estilo de animación llamativo que fomenta la conciencia ecológica en los niños. Disponibilidad: Gratis en Amazon Prime.

Charlotte's Web 2006 Sinopsis: Wilbur, un lechón frágil, es salvado por Fern y hace amistad con Charlotte, una araña sabia que teje palabras en su tela para salvarlo del sacrificio. Edad recomendada: 5 años en adelante. Por que verla: Historia conmovedora sobre amistad y sacrificio, excelente para sesiones familiares con valores positivos. Disponibilidad: Gratis en Amazon Prime.

Where the Red Fern Grows 2003 Sinopsis: Billy sueña con tener perros de caza y trabaja para comprar dos cachorros, Old Dan y Little Ann. Juntos viven aventuras y enfrentan tragedias que enseñan sobre pérdida y madurez. Edad recomendada: 8 años en adelante. Por que verla: Emotiva y realista, recomendable para niños mayores por sus temas profundos y lecciones sobre responsabilidad. Disponibilidad: Gratis en Amazon Prime.

The Sound of Music 1965 Sinopsis: Maria, una joven monja, se convierte en institutriz de siete hijos de un capitán austero y, con música y cariño, transforma sus vidas mientras afrontan la amenaza del régimen nazi. Edad recomendada: 6 años en adelante. Por que verla: Musical clásico lleno de canciones inolvidables y un mensaje sobre familia y libertad. Disponibilidad: Alquiler en Amazon Prime.

The Secret of the Wings 2012 Sinopsis: Campanilla descubre un bosque invernal y conoce a Periwinkle, un hada que resulta ser su hermana gemela. Juntas desafian reglas para explorar mundos distintos y mantener la armonía de Pixie Hollow. Edad recomendada: 4 años en adelante. Por que verla: Exclusivo de Amazon con escenas visualmente encantadoras y un tono mágico ideal para los niños pequeños. Disponibilidad: Gratis en Amazon Prime.

Pinocchio 2020 Sinopsis: Pinocho, una marioneta tallada por Gepetto, cobra vida y emprende el camino para convertirse en un niño de verdad, guiado por una hada y un grillo que le enseñan sobre la honestidad y el coraje. Edad recomendada: 6 años en adelante. Por que verla: Reimaginacion visualmente atractiva del cuento clásico con valores sobre la verdad y el amor. Disponibilidad: Gratis en Amazon Prime.

Resumen de recomendaciones The Gruffalo 2009 Edad 3+ Disponibilidad Gratis en Amazon Prime. Toy Story 1995 Edad 4+ Disponibilidad Gratis en Amazon Prime. FernGully The Last Rainforest 1992 Edad 5+ Disponibilidad Gratis en Amazon Prime. Charlottes Web 2006 Edad 5+ Disponibilidad Gratis en Amazon Prime. Where the Red Fern Grows 2003 Edad 8+ Disponibilidad Gratis en Amazon Prime. The Sound of Music 1965 Edad 6+ Disponibilidad Alquiler. The Secret of the Wings 2012 Edad 4+ Disponibilidad Gratis en Amazon Prime. Pinocchio 2020 Edad 6+ Disponibilidad Gratis en Amazon Prime.

Consejos practicos: Utiliza los controles parentales de Amazon Prime para bloquear contenido no deseado y crear perfiles infantiles. Para ver sin conexion, herramientas de descarga compatibles permiten disfrutar las peliculas fuera de linea. Además puedes configurar listas por edad y activar subtitulos o audio adaptado para facilitar la experiencia familiar.

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Introducción a PostgreSQL y gestión de usuarios y bases de datos para principiantes: empezar en la administración de sistemas puede ser todo un reto cuando se trabaja con bases de datos como PostgreSQL. Uno de los trabajos más comunes es crear cuentas de usuario de base de datos y bases de datos para nuevas aplicaciones. A continuación se ofrece una guía paso a paso basada en un caso práctico real, y consejos que te ayudarán a evitar errores habituales.

El objetivo: preparar un entorno PostgreSQL para una nueva aplicación con los siguientes requisitos principales crear un usuario de base de datos llamado kodekloud_joy con una contraseña específica crear una base de datos llamada kodekloud_db6 y otorgar todos los permisos sobre esa base de datos al usuario kodekloud_joy

El problema frecuente: malinterpretación de comandos. Al principio se intentó usar comandos de Linux como passwd. Esto provocó un error de tipo command not found porque passwd sirve para gestionar usuarios del sistema y no usuarios de la base de datos. PostgreSQL dispone de sus propias herramientas y su propia sintaxis para crear roles y gestionar permisos. Otro aviso habitual es could not change directory to /home/peter Permission denied. Esto no es un error crítico sino una advertencia de seguridad: el usuario postgres es una cuenta dedicada a la base de datos y no tiene permisos para acceder a los home de otros usuarios. Se puede ignorar con seguridad ya que no impide interactuar con el servidor PostgreSQL.

La solución correcta: utilizar psql para administrar la base de datos. psql es la herramienta de línea de comandos de PostgreSQL que permite ejecutar sentencias SQL directamente contra el servidor.

Paso 1 crear el usuario de base de datos. Para crear el rol es habitual cambiar al usuario postgres que actúa como superusuario de la base de datos. Un ejemplo de comando SQL usando comillas por dolar para evitar comillas simples es el siguiente

sudo -u postgres psql -c CREATE USER kodekloud_joy WITH PASSWORD $$TmPcZjtRQx$$;

Esta instrucción crea un rol llamado kodekloud_joy y establece la contraseña indicada sin necesidad de usar comillas simples en el artículo.

Paso 2 crear la base de datos. A continuación se genera la base de datos en blanco lista para la aplicación

sudo -u postgres psql -c CREATE DATABASE kodekloud_db6;

Paso 3 otorgar permisos. El último paso es conceder al nuevo usuario los privilegios necesarios para que la aplicación pueda conectar y escribir datos

sudo -u postgres psql -c GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE kodekloud_db6 TO kodekloud_joy;

Este comando otorga los permisos habituales incluyendo CONNECT CREATE TEMPORARY y otros privilegios pertinentes sobre la base de datos kodekloud_db6 al usuario kodekloud_joy. Al seguir estos tres pasos la tarea queda completada sin necesidad de reiniciar el servicio PostgreSQL demostrando la eficiencia de usar las herramientas nativas adecuadas.

Consejos adicionales y buenas prácticas. Usa roles en lugar de crear usuarios de sistema cuando el acceso se limita a la base de datos. Considera utilizar roles con permisos mínimos y otorgar privilegios solo cuando sea necesario. Para entornos de producción configura autenticación mediante archivos pg_hba.conf y utiliza conexiones seguras. Automatiza la creación y provisión mediante scripts o herramientas de infraestructura como código para mantener reproducibilidad y trazabilidad.

Sobre Q2BSTUDIO. Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones modernas que incluyen inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos software a medida, aplicaciones a medida y servicios cloud aws y azure pensados para potenciar tu negocio. Nuestros servicios inteligencia de negocio integran herramientas como power bi para transformar datos en conocimiento accionable. Desarrollamos soluciones de ia para empresas y agentes IA personalizados que automatizan procesos y mejoran la experiencia de usuario. Además proporcionamos consultoría y despliegue en servicios cloud aws y azure junto con prácticas avanzadas de ciberseguridad para proteger tus activos digitales.

Si buscas optimizar tus proyectos con software a medida o aplicaciones a medida, implementar inteligencia artificial, desplegar agentes IA empresariales, integrar power bi para reporting avanzado o asegurar tu plataforma con ciberseguridad de primer nivel, en Q2BSTUDIO te ofrecemos la experiencia y el acompañamiento necesario para llevar tu iniciativa desde la idea hasta la producción.

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Resumen: En este artículo se explica de forma clara la diferencia entre global y nonlocal en Python desde la perspectiva de una función anidada denominada third. También se detallan los cuatro tipos de variables que importan al trabajar con ámbitos: global, no local, local y de clase.

Tipos de variables: global variable es la definida al nivel del módulo. class variable es la definida dentro de una clase. nonlocal variable es la definida en una función exterior a la función actual pero no al nivel de módulo. local variable es la que existe dentro de la propia función actual.

Comportamiento de global: la sentencia global permite a una función hacer referencia y modificar la variable del nivel del módulo. Ejemplo conceptual: num = 2 en el módulo, dentro de third se escribe global num y luego num += 10; al ejecutarse third la variable global num se actualiza y su valor es visible fuera de la función. Si se declara global num pero no existe una variable global previa se produce un NameError al intentar acceder o modificarla.

Comportamiento de nonlocal: la sentencia nonlocal permite a una función anidada referirse a la variable definida en el alcance de la función contenedora inmediata. Ejemplo conceptual: en first se define num = 5, en second se puede definir num = 6 o no, y en third se usa nonlocal num para referirse al num más cercano no local. Si ese enlace de variable no existe en ninguna función exterior se produce un SyntaxError por falta de enlace para nonlocal. Al usar nonlocal y luego modificar la variable con num += 10 se actualiza la variable del alcance contenedor y ese cambio es visible en la función contenedora.

Reglas de resolución de nombres: sin usar global ni nonlocal, Python busca primero en el ámbito local, luego en los ámbitos de funciones exteriores de más adentro hacia afuera, luego en los atributos de clases solo para referencias desde definiciones de clase, y finalmente en el ámbito global del módulo. Si la variable no se encuentra en ninguno de estos lugares se produce un NameError. Si dentro de la función se asigna a una variable sin declararla global o nonlocal y también se intenta leerla antes de la asignación, se genera un UnboundLocalError porque el intérprete la considera local y no tiene valor aún.

Errores comunes: usar global y nonlocal para la misma variable en una función es inválido y provoca un SyntaxError. Declarar nonlocal cuando no existe un enlace en ninguna función contenedora produce SyntaxError. Intentar modificar sin declarar una variable que se considera local puede producir UnboundLocalError.

Buenas prácticas: prefiera pasar parámetros y devolver valores cuando sea posible para evitar efectos secundarios y facilitar las pruebas. Use nonlocal con moderación y solo cuando tenga funciones anidadas que realmente necesiten compartir estado. Use global únicamente para constantes o para casos muy concretos y documentados.

Ejemplo conceptual rápido: módulo define num = 2; clase A con atributo num = 3; función outer define num = 5; función inner define num = 6; función third sin declaraciones usa el num más cercano no local disponible; con nonlocal third puede modificar num en outer; con global third modifica num en el módulo.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y soluciones de inteligencia de negocio. Ofrecemos software a medida, aplicaciones a medida, ia para empresas, desarrollo de agentes IA y consultoría en power bi para creación de cuadros de mando y analítica avanzada. Nuestro equipo combina experiencia técnica en ciberseguridad y cloud con capacidades prácticas en inteligencia artificial para empresas que desean transformar datos en valor.

Servicios destacados: desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, integración con servicios cloud aws y azure, implementación de soluciones de inteligencia artificial y agentes IA, dashboards con power bi, consultoría en inteligencia de negocio y auditorías de ciberseguridad. Trabajamos proyectos llave en mano y soporte continuo para garantizar escalabilidad y cumplimiento de requisitos.

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