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Nuestro Blog - Página 6550

Ideas, casos de uso y guías sobre IA, programación avanzada y software a medida para optimizar tu negocio.

Desarrollo de software, inteligencia artificial, automatizacion de procesos y mas

 Extraer texto de PDFs con las APIs REST de Foxit
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Extraer texto de PDFs con las APIs REST de Foxit

Los PDFs son una forma fantástica de almacenar información ya que combinan texto, imágenes y diseño visual atractivo, pero muchas veces solo necesitamos el texto. Convertir un PDF enriquecido a texto plano es útil para indexación en buscadores, para buscar palabras clave dentro de los documentos y para pasar contenido a servicios de inteligencia artificial para análisis y generación de conocimiento.

Antes de empezar, obtén credenciales gratuitas en el portal de desarrolladores de Foxit. Estas credenciales incluyen un client ID y un client secret que necesitarás para llamar a las APIs REST de Foxit.

Visión general del flujo con Python: el flujo típico consiste en subir el documento, iniciar la tarea de extracción, consultar el estado de la tarea y descargar el resultado. En términos prácticos se suelen implementar cuatro funciones principales: una para subir el PDF y obtener un documentId, una que inicia la extracción extractPDF indicando el tipo de extracción, una que comprueba el estado de la tarea checkTask y otra que descarga el resultado getResult y devuelve el contenido en texto.

La API de extracción acepta tres parámetros clave: el ID del documento previamente subido, el tipo de extracción que puede ser TEXT para obtener texto, IMAGE para recibir un zip con las imágenes del PDF o PAGE para extraer páginas concretas en un nuevo PDF, y opcionalmente un rango de páginas que puede combinar páginas específicas y rangos continuos. Si no se indica rango, la extracción se realiza sobre todo el documento.

En la práctica con Python el flujo se resume en estos pasos conceptuales: subir el PDF con uploadDoc para obtener documentId, solicitar la extracción con extractPDF pasando el tipo TEXT, esperar a que la tarea finalice con checkTask y finalmente recuperar el resultado textual con getResult y guardarlo en una variable text para su procesamiento posterior.

Una vez que se dispone del texto, las posibilidades son muchas. Por ejemplo, podemos automatizar la búsqueda de palabras clave en un conjunto de PDFs. En vez de procesar manualmente cada archivo, el script recorre una carpeta de entrada, sube cada PDF, solicita la extracción de texto, obtiene el texto y comprueba si una palabra clave aparece en el contenido. Si el término aparece se puede disparar una acción como enrutar el documento, generar una alerta por correo o almacenar metadatos.

Ejemplo de uso práctico: procesar todos los archivos PDF de una carpeta, extraer el texto y buscar la palabra Shakespeare. Si el término se encuentra se registra el hallazgo y se puede mover el archivo a una carpeta de revisados o notificar al responsable del flujo documental.

Para optimizar costes y tiempos, es recomendable implementar una caché de resultados. Guardar la extracción de texto asociada al nombre del PDF usando extensión .txt permite no volver a llamar a la API si el archivo no ha cambiado. Esto es útil cuando las palabras clave o las reglas de negocio cambian con el tiempo, ya que se puede reanalizar solo el texto ya extraído sin reprocesar el PDF.

Este tipo de automatización puede ampliarse fácilmente para incluir enrutamiento automático de documentos con coincidencias, alertas por correo, integración con gestores de contenidos o disparadores en servicios cloud. La API de Foxit también permite extraer imágenes y páginas, lo que amplía las opciones para procesos de validación visual o para crear mini documentos con solo las páginas relevantes.

Si quieres ir más allá, consulta la documentación oficial de las APIs de Foxit y regístrate en el portal de desarrolladores para obtener tus credenciales gratuitas. En los foros de desarrolladores puedes encontrar ejemplos y apoyo de la comunidad para integrar estas capacidades en pipelines de documentos más complejos.

Acerca de Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida. Ofrecemos servicios profesionales en inteligencia artificial y ia para empresas, agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio, incluyendo integración con Power BI para visualización y analítica avanzada. También somos expertos en ciberseguridad y en servicios cloud aws y azure, lo que nos permite desplegar soluciones seguras y escalables en la nube. Si necesitas crear pipelines que extraigan texto de PDFs para alimentar modelos de inteligencia artificial, automatizar flujos documentales o integrar resultados con herramientas de business intelligence, en Q2BSTUDIO diseñamos la solución a medida que mejor se adapta a tu negocio.

Palabras clave para mejorar posicionamiento: 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 evaluar tu caso y diseñar una solución que combine extracción automática de texto desde PDF, análisis por IA y despliegue seguro en la nube.

 Recuperación de Desastres e IA en MariaDB Kubernetes Operator 25.08.0
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Recuperación de Desastres e IA en MariaDB Kubernetes Operator 25.08.0

La última versión del MariaDB Kubernetes Operator 25.08.0 ya está disponible y trae mejoras relevantes en recuperación ante desastres y en la adaptación a las demandas de aplicaciones modernas centradas en datos.

Una de las novedades más importantes es la introducción de los recursos personalizados PhysicalBackup que añaden soporte para copias físicas además de las copias lógicas tradicionales. Las copias físicas actúan a nivel de directorio y son mucho más eficientes para conjuntos de datos grandes, reduciendo tiempos de restauración y mejorando la operativa en entornos de producción.

Estas copias físicas se han implementado de dos formas complementarias. Por un lado la integración con la herramienta nativa mariadb-backup permite programar backups, gestionar retención, aplicar compresión y almacenar en destinos compatibles con S3. La restauración se simplifica al referenciar el PhysicalBackup en el campo bootstrapFrom de un nuevo recurso MariaDB, facilitando la preparación y restauración de los ficheros.

Por otro lado se aprovechan las capacidades nativas de Kubernetes con VolumeSnapshots cuando el entorno dispone de controladores CSI compatibles. Los snapshots a nivel de volumen capturan una copia consistente en un punto en el tiempo y permiten aprovisionar rápidamente nuevos clusters desde esos backups de almacenamiento.

Ambas opciones aumentan la flexibilidad y permiten reducir drásticamente los objetivos de tiempo de recuperación RTO, un aspecto crítico en ambientes de producción donde la resiliencia y la continuidad del negocio son prioritarias.

El Operator también incorpora soporte por defecto para MariaDB 11.8 Community Server que introduce el tipo de datos VECTOR. Este avance es clave para aplicaciones de inteligencia artificial que manejan vectores de alta dimensionalidad, usados en búsquedas por similitud y flujos RAG. Con el tipo VECTOR se pueden almacenar y manipular vectores directamente en MariaDB evitando la complejidad de desplegar una base de datos vectorial dedicada.

Integraciones recientes facilitan usar MariaDB como vector store con frameworks populares, lo que permite construir soluciones de IA empresarial y agentes IA integrados con el catálogo de datos relacional existente.

Para simplificar despliegues se ha incluido el nuevo Helm chart mariadb-cluster que automatiza la provisión del cluster y sus Custom Resources gestionados por el Operator. Esto permite gestionar una instalación completa de MariaDB como una única release de Helm, reduciendo errores de configuración y acelerando despliegues reproducibles.

La versión empresarial MariaDB Enterprise Kubernetes Operator ofrece soporte para entornos críticos, con certificación Red Hat OpenShift y uso de imágenes base Red Hat UBI seguras, gestión de ciclo de vida de certificados y algoritmos avanzados de claves privadas. Además gestiona tanto MariaDB Enterprise Server como MariaDB MaxScale para entornos escalables y seguros.

Adicionalmente esta entrega incorpora mejoras en replicación acercando esa funcionalidad a disponibilidad general, corrección de errores y un nuevo esquema de versionado basado en calendario para mayor claridad y previsibilidad. El equipo mantiene la hoja de ruta abierta a feedback y anima a la comunidad a participar en GitHub y en los canales comunitarios.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que puede ayudarte a sacar el máximo partido de estas novedades. Somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Ofrecemos servicios de software a medida, integración de motores vectoriales en MariaDB, diseño de estrategias de backup y recuperación, migraciones y despliegues con Helm, implementación de soluciones RAG y agentes IA, y proyectos de inteligencia de negocio y dashboards con Power BI.

Si tu empresa necesita reducir RTO, adoptar IA para empresas, integrar agentes IA o potenciar procesos con inteligencia de negocio y power bi, en Q2BSTUDIO diseñamos soluciones personalizadas que combinan seguridad, rendimiento y escalabilidad en la nube.

Palabras clave relevantes para posicionamiento: 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.

 Top 10 Empresas de Software a Medida 2025
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Top 10 Empresas de Software a Medida 2025

En un paisaje digital donde las soluciones personalizadas impulsan el crecimiento, las empresas de desarrollo de software a medida son clave para transformar ideas en productos escalables y eficientes. A continuación se presenta una selección de las 10 mejores compañías de desarrollo de software a medida en 2025, reconocidas por su innovación, fiabilidad y dominio técnico.

1. Galaxy Weblinks: Líder en servicios integrales de software a medida con más de dos décadas de experiencia entregando soluciones escalables y centradas en el usuario para empresas de todos los tamaños. Su enfoque ágil y comunicación transparente destacan en proyectos complejos.

2. ELEKS: Reconocida por su profundo conocimiento técnico y experiencia en sectores como fintech y logística. Sus soluciones están pensadas para la escalabilidad a largo plazo y el rendimiento a nivel empresarial.

3. BairesDev: Cuenta con una amplia plantilla de desarrolladores senior en América Latina, especializada en entregas rápidas y arquitecturas robustas, ideal para empresas que necesitan velocidad sin sacrificar calidad.

4. Intellectsoft: Con clientes en industrias de alto perfil, ofrece software de nivel empresarial, incluyendo aplicaciones móviles, blockchain y consultoría de transformación digital.

5. Iflexion: Combina dominio de dominio con excelencia técnica para crear aplicaciones web y móviles altamente personalizadas en sectores como comercio electrónico, salud y educación.

6. Itransition: Más de 20 años proporcionando servicios end to end, con experiencia en integraciones complejas, CRM personalizados y plataformas SaaS escalables.

7. ScienceSoft: Firme en la construcción de soluciones seguras, escalables y de alto rendimiento para clientes empresariales y del mercado medio, con fuertes capacidades en ciberseguridad.

8. DockYard: Agencia de producto digital especializada en frameworks como Elixir y Ember.js, con un marcado enfoque en experiencia de usuario y estrategia de producto.

9. Netguru: Desarrolla aplicaciones modernas con diseño limpio y backend potente, privilegiando procesos ágiles y prácticas sostenibles que atraen a startups y grandes empresas.

10. OpenXcell: Conocida por ofrecer servicios de desarrollo coste-efectivos y de alta calidad, con énfasis en soluciones móviles y basadas en la nube.

Q2BSTUDIO: Somos una empresa de desarrollo de software que diseña aplicaciones a medida y soluciones de software a medida adaptadas a las necesidades de cada cliente. Nuestro equipo es especialista en inteligencia artificial e implementa agentes IA y soluciones de ia para empresas que automatizan procesos, mejoran la toma de decisiones y crean experiencias personalizadas. También ofrecemos servicios de ciberseguridad para proteger infraestructuras críticas, así como servicios cloud aws y azure para migración, despliegue y operación en la nube. Complementamos nuestras capacidades con servicios inteligencia de negocio y desarrollos con power bi para convertir datos en insights accionables.

Por qué elegirnos: en Q2BSTUDIO combinamos experiencia técnica, metodologías ágiles y enfoque en producto para entregar proyectos de alto valor. Si necesita aplicaciones a medida, software a medida, capacidades de inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA o implementaciones de power bi, nuestro equipo puede acompañarle desde la idea hasta la producción y la operación continua.

Reflexión final: elegir la compañía adecuada de desarrollo a medida implica evaluar experiencia, cultura de trabajo y capacidad para entender objetivos de negocio. Las empresas listadas ofrecen trayectorias probadas; si busca un socio que también sea experto en inteligencia artificial y ciberseguridad, considere contactar a Q2BSTUDIO para diseñar soluciones innovadoras y seguras que impulsen su ventaja competitiva.

 Mismo mensaje, nueva versión
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Mismo mensaje, nueva versión

Alerta con los estafadores relacionados con cámaras: cómo protegerte

En la era digital las estafas evolucionan constantemente y una modalidad emergente utiliza cámaras como herramienta principal de fraude. No se trata de una sola persona sino de una categoría de delincuentes que aprovechan equipos fotográficos, anuncios falsos y el acceso a webcams para engañar, extorsionar y robar información.

Estafas en el mercado de segunda mano

Las ofertas irresistibles en cámaras y objetivos usados suelen atraer a aficionados y profesionales. Los estafadores crean anuncios falsos en plataformas de compraventa, usan fotos robadas de listados legítimos o envían productos defectuosos a propósito, por ejemplo cámaras con obturadores rotos o lentes con hongos. Otra táctica común es hacerse pasar por comprador para pedir que el vendedor envíe el artículo sin un pago seguro o a una dirección distinta con el fin de revenderlo o emplear las imágenes en nuevas estafas.

Recomendaciones para comprar o vender equipo fotográfico

Si una oferta parece demasiado buena debe generar desconfianza. Verifica el historial y las valoraciones del vendedor, desconfía de cuentas nuevas con poco feedback y utiliza siempre los métodos de pago oficiales de la plataforma. Como vendedor, mantente alerta ante solicitudes extrañas, por ejemplo pedir videos del producto que luego podrían usarse para crear anuncios fraudulentos.

Intrusión en webcams y estafas de soporte técnico

Una versión más peligrosa de estas estafas implica el acceso no autorizado a la webcam de tu equipo. Con frecuencia arrancan con avisos falsos de virus que animan a llamar a un supuesto servicio técnico. Si se concede acceso remoto los estafadores pueden instalar malware, robar datos y activar la cámara sin que lo sepas, luego usar esa información para intimidar y exigir pagos por supuestas reparaciones.

Cómo protegerte contra intrusiones en la webcam y falsos servicios técnicos

Las compañías tecnológicas legítimas no llaman por sorpresa para avisar de problemas. Nunca des acceso remoto a tu equipo a desconocidos, desconfía de ventanas emergentes que incluyen números de teléfono y cubre la cámara cuando no la uses para evitar accesos visuales incluso si el equipo está comprometido.

Usar cámaras como herramienta de defensa

Las cámaras también sirven para protegerte. Dispositivos como dashcams han demostrado su utilidad para documentar fraudes de seguros y accidentes provocados. Las grabaciones pueden ser evidencia clave ante la policía y compañías aseguradoras.

Buenas prácticas generales

Mantén el software actualizado, emplea contraseñas fuertes y activa autenticación multifactor siempre que sea posible. Mantén una actitud crítica ante ofertas inesperadas y protege tu información personal para reducir el riesgo de ser víctima de estos fraudes.

Sobre Q2BSTUDIO y cómo te podemos ayudar

En Q2BSTUDIO somos una empresa especializada en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con un enfoque en inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos soluciones integrales como software a medida, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio, IA para empresas, agentes IA y consultoría en power bi para mejorar la toma de decisiones. Nuestro equipo diseña plataformas seguras y escalables, implementa modelos de inteligencia artificial para automatizar procesos y despliega medidas de ciberseguridad que protegen dispositivos y cámaras conectadas. Si necesitas una aplicación a medida, integración con servicios cloud aws y azure, proyectos de inteligencia artificial o informes avanzados con power bi, Q2BSTUDIO puede acompañarte desde el diseño hasta la operación segura.

Palabras clave para mejorar posicionamiento

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Conclusión

La combinación de prudencia digital y soluciones tecnológicas profesionales reduce significativamente el riesgo frente a estafas relacionadas con cámaras. Mantente informado, aplica buenas prácticas de seguridad y considera apoyarte en especialistas como Q2BSTUDIO para desarrollar soluciones seguras y adaptadas a tus necesidades.

 Cómo construí mi portafolio Terminal de 12.8 KB (con plantilla)
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Cómo construí mi portafolio Terminal de 12.8 KB (con plantilla)

La mayoría de los sitios personales están sobreingenierizados. Quería algo ligero, rápido y divertido por eso construí mi propia plantilla web mínima que alimenta mi portafolio y pesa solo 12.8 KB en total.

Resumen del proyecto y por qué importa

El problema actual con muchos sitios personales es el bloat de frameworks, paquetes de varios megabytes y aplicaciones de una sola página para una página estática con una foto y cuatro enlaces. Eso me pareció innecesario. Buscaba un sitio que cargara instantáneamente incluso en conexiones lentas, que funcionara sin JavaScript en su mayoría, que tuviera estética de terminal porque paso mucho tiempo en una consola, y que usara solamente HTML y CSS nativos con un poco de JavaScript mínimo.

Presentación de lilweb-template por Cod-e-Codes

lilweb-template es una plantilla ultraligera sin frameworks ni pasos de compilación. Todo vive en un solo archivo index.html con estilos y scripts inline. La plantilla muestra estética tipo terminal con tipografía monoespaciada, texto verde sobre fondo oscuro y cursor parpadeante. Incluye un pequeño objeto de configuración inline para personalizarla y un script que consulta la API de GitHub para mostrar repositorios y métricas en vivo. Gracias a su tamaño mínimo, alcanza puntajes perfectos en Lighthouse incluso en móviles de gama baja y conexiones 4G lentas.

Demostración en un sitio real

Mi propio portafolio utiliza la plantilla y expone datos en vivo de GitHub, una lista de herramientas open source que he creado y no incluye frameworks, librerías ni trackers. Es completamente estático y cacheable y ocupa menos de 13KB en total, demostrando que un portafolio profesional puede ser rápido sin sacrificar funcionalidad.

Qué pasó cuando lo publiqué en Hacker News

Compartí el proyecto en Hacker News como Show HN y añadí el repositorio y una demo en GitHub Pages. Los resultados iniciales fueron positivos: más de 300 visitantes únicos al sitio personal en 24 horas, aumento en estrellas y clones del repositorio y tráfico hacia el portafolio desde la demo. Aun no hay muchas bifurcaciones ni feedback profundo de otros desarrolladores, pero es un buen arranque para una página sin dependencias.

Por qué funcionó

Porque es auténtico, porque resuelve un problema real de sitios personales inflados, porque el repositorio es inmediatamente utilizable y porque la estética de terminal destaca entre la oferta habitual. Además, la simplicidad facilita que otros lo adapten y desplieguen sin curva de aprendizaje alta.

Cómo usar la plantilla

Pasos sencillos: forkear el repositorio en GitHub personalizar el archivo index.html usando la guía incluida y desplegar en GitHub Pages Netlify o cualquier hosting estático. No hay paso de build ni dependencias que instalar. Ideal para quienes quieren un portafolio rápido y fácil de mantener.

Próximos pasos

Planeo añadir theming sencillo para alternar claro y oscuro soporte para más enlaces sociales como Mastodon y guías para que otros forkeen y muestren sus versiones. Si la pruebas me encantaría ver lo que construyes.

Sobre Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudarte

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida. Ofrecemos servicios integrales que incluyen desarrollo de aplicaciones a medida integración y despliegue en servicios cloud aws y azure soluciones de inteligencia artificial y servicios inteligencia de negocio. Somos especialistas en ciberseguridad y protección de datos y diseñamos agentes IA y soluciones de ia para empresas que mejoran procesos y rendimiento. También implementamos dashboards con power bi y pipelines de datos para transformar información en decisiones accionables. Si necesitas adaptar una plantilla ligera transformar tu presencia web desarrollar una solución empresarial a medida o integrar capacidades de inteligencia artificial o ciberseguridad Q2BSTUDIO puede acompañarte desde el diseño hasta la operación.

Palabras clave para posicionamiento

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Contacto y cierre

Gracias por leer si te interesa una versión personalizada de la plantilla o desarrollar software a medida con enfoque en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud ponte en contacto con el equipo de Q2BSTUDIO y cuéntanos tu proyecto. También puedes revisar el repositorio público de Cod-e-Codes para ver la plantilla en acción y tomarla como punto de partida.

 Sudoku Válido
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Sudoku Válido

LeetCode #36 Valid Sudoku Reescrito y traducido

Resumen de la solución La solución comprueba que un tablero de Sudoku 9 por 9 sea válido verificando filas, columnas y las nueve cajas 3 por 3. Para cada fila, columna y caja se utiliza un conjunto HashSet que evita duplicados de dígitos del 1 al 9 y se ignoran las celdas vacías representadas por el carácter punto.

Verificación de filas Se recorren las nueve filas con un bucle externo. Para cada fila se crea un nuevo HashSet y se recorren las nueve celdas de esa fila. Si la celda no es punto y el intento de añadir el dígito al conjunto falla, significa que hay un duplicado y el tablero no es válido.

Verificación de columnas De forma análoga a las filas, se recorren las nueve columnas con un bucle externo. Para cada columna se crea un HashSet nuevo y se recorren las celdas en esa columna. Si aparece un dígito repetido el método devuelve false.

Verificación de las cajas 3 por 3 Esta es la parte más delicada porque hay que mapear coordenadas de caja a posiciones del tablero. Las cajas pueden identificarse por dos índices boxRow y boxCol que toman valores 0, 1 y 2 formando las nueve combinaciones Box(0,0) Box(0,1) Box(0,2) Box(1,0) Box(1,1) Box(1,2) Box(2,0) Box(2,1) Box(2,2).

Bucle exterior de selección de caja Se usan dos bucles: for int boxRow = 0; boxRow < 3; boxRow++ y for int boxCol = 0; boxCol < 3; boxCol++. boxRow indica la fila de cajas y boxCol la columna de cajas, generando así las nueve cajas.

Conversión de coordenadas de caja a coordenadas del tablero Para recorrer las posiciones dentro de una caja se usan bucles anidados: for int i = boxRow * 3; i < boxRow * 3 + 3; i++ y for int j = boxCol * 3; j < boxCol * 3 + 3; j++. La fórmula clave es multiplicar boxRow y boxCol por 3 para obtener el índice inicial de la submatriz 3 por 3.

Ejemplo caja superior izquierda Box 0,0 boxRow 0 y boxCol 0 producen i 0,1,2 y j 0,1,2. Se revisan las posiciones [0,0] [0,1] [0,2] [1,0] [1,1] [1,2] [2,0] [2,1] [2,2].

Ejemplo caja central Box 1,1 boxRow 1 y boxCol 1 producen i 3,4,5 y j 3,4,5. Se revisan las posiciones [3,3] [3,4] [3,5] [4,3] [4,4] [4,5] [5,3] [5,4] [5,5].

Ejemplo caja inferior derecha Box 2,2 boxRow 2 y boxCol 2 producen i 6,7,8 y j 6,7,8. Se revisan las posiciones [6,6] [6,7] [6,8] [7,6] [7,7] [7,8] [8,6] [8,7] [8,8].

Validación dentro de cada caja Para cada caja se crea un HashSet nuevo y se añaden los dígitos encontrados. Si un dígito ya existe en el HashSet la validación falla y la función devuelve false. Este mismo patrón se aplica a filas y columnas.

Complejidad y notas prácticas El algoritmo recorre como máximo las 81 celdas del tablero un número constante de veces por fila, columna y caja, por lo que su coste es lineal en el tamaño del tablero y en la práctica constante para un Sudoku estándar. Es sencillo, claro y eficiente para validar tableros iniciales de Sudoku.

Acerca de Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida para empresas de todos los tamaños. Ofrecemos servicios avanzados en inteligencia artificial e ia para empresas, desarrollo de agentes IA, ciberseguridad y consultoría en servicios cloud aws y azure. Además brindamos soluciones de servicios inteligencia de negocio y visualización con power bi para convertir datos en decisiones accionables. Nuestros proyectos combinan experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y arquitectura cloud para entregar aplicaciones a medida seguras y escalables.

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Contacto y llamada a la acción Si quieres desarrollar una solución personalizada, mejorar la seguridad de tus sistemas, implementar inteligencia artificial en tus procesos o migrar a la nube con servicios cloud aws y azure, contacta con Q2BSTUDIO y transformemos tus ideas en productos de alto valor.

 Métodos de arreglos en JavaScript: Mutan vs No Mutan
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Métodos de arreglos en JavaScript: Mutan vs No Mutan

Introducción En este artículo sobre JavaScript Array Methods Mutating vs Non Mutating explicamos de forma clara y práctica la diferencia entre métodos que modifican el array original y métodos que devuelven nuevos arrays o valores sin alterar el original. Incluye ejemplos simples para cada método y recomendaciones de uso en proyectos reales.

Métodos que mutan el array Estos métodos cambian directamente el array original.

1 push() Añade uno o varios elementos al final del array. Ejemplo arr = [1,2,3]; arr.push(4) Resultado [1,2,3,4]

2 pop() Elimina el último elemento del array. Ejemplo arr = [1,2,3]; arr.pop() Resultado [1,2]

3 shift() Elimina el primer elemento del array. Ejemplo arr = [1,2,3]; arr.shift() Resultado [2,3]

4 unshift() Añade uno o varios elementos al inicio del array. Ejemplo arr = [1,2,3]; arr.unshift(0) Resultado [0,1,2,3]

5 splice() Cambia el array eliminando o reemplazando elementos y opcionalmente insertando nuevos. Ejemplo arr = [10,5,6,4]; arr.splice(1,2,20,30) Resultado [10,20,30,4]

6 fill() Rellena una zona del array con un valor estático. Ejemplo arr = [25,30,35,40,45,50]; arr.fill(0,2,5) Resultado [25,30,0,0,0,50]

7 sort() Ordena los elementos in place. Ejemplo arr = [30,10,1,20]; arr.sort() Resultado [1,10,20,30]

8 reverse() Invierte el orden de los elementos in place. Ejemplo arr = [1,2,3,4]; arr.reverse() Resultado [4,3,2,1]

9 copyWithin() Copia parte del array a otra posición dentro del mismo array. Ejemplo arr = [1,2,3,4,5]; arr.copyWithin(0,2) Resultado [3,4,5,4,5]

Métodos que no mutan el array Estos métodos devuelven nuevos arrays o valores sin modificar el array original, lo que favorece la inmutabilidad y reduce efectos secundarios.

1 slice() Devuelve una porción del array. Ejemplo arr = [1,2,3,4,5]; arr.slice(1,4) Resultado [2,3,4]

2 concat() Combina arrays en un nuevo array. Ejemplo arr1 = [a,b]; arr2 = [c,d]; arr1.concat(arr2) Resultado [a,b,c,d]

3 indexOf() Devuelve el primer índice de un elemento o -1 si no existe. Ejemplo arr = [1,2,3,4]; arr.indexOf(3) Resultado 2

4 lastIndexOf() Devuelve el último índice de un elemento. Ejemplo arr = [a,b,a]; arr.lastIndexOf(a) Resultado 2

5 includes() Comprueba si un valor existe en el array. Ejemplo arr = [1,2,3]; arr.includes(2) Resultado true

6 find() Devuelve el primer elemento que cumple una condición. Ejemplo nums = [10,25,30]; nums.find(n => n > 20) Resultado 25

7 findIndex() Devuelve el índice del primer elemento que cumple una condición. Ejemplo nums = [10,25,30]; nums.findIndex(n => n > 20) Resultado 1

8 filter() Devuelve un nuevo array con los elementos que cumplen la condición. Ejemplo nums = [10,25,30]; nums.filter(n => n > 20) Resultado [25,30]

9 map() Transforma cada elemento y devuelve un nuevo array. Ejemplo nums = [1,2,3]; nums.map(n => n * 2) Resultado [2,4,6]

10 reduce() Reduce el array a un solo valor aplicando una función acumuladora. Ejemplo nums = [1,2,3]; nums.reduce((t,n) => t + n,0) Resultado 6

11 reduceRight() Reduce desde la derecha hacia la izquierda. Ejemplo nums = [1,2,3]; nums.reduceRight((t,n) => t + n,0) Resultado 6

12 some() Devuelve true si al menos un elemento cumple la condición. Ejemplo nums = [1,2,3]; nums.some(n => n % 2 === 0) Resultado true

13 every() Devuelve true si todos los elementos cumplen la condición. Ejemplo nums = [2,4,6]; nums.every(n => n % 2 === 0) Resultado true

14 forEach() Ejecuta una función para cada elemento sin devolver nuevo array. Ejemplo nums = [1,2,3]; nums.forEach(n => console.log(n)) Resultado imprime 1 2 3

15 toSorted() Devuelve una copia ordenada sin mutar el original. Ejemplo nums = [3,1,2]; nums.toSorted() Resultado [1,2,3]

16 toSpliced() Devuelve un nuevo array con la operación splice aplicada sin mutar el original. Ejemplo nums = [1,2,3]; nums.toSpliced(1,1) Resultado [1,3]

17 at() Devuelve el elemento en la posición indicada, acepta índices negativos. Ejemplo nums = [10,20,30]; nums.at(1) Resultado 20

18 findLast() Devuelve el último elemento que cumple la condición. Ejemplo nums = [10,25,30,25]; nums.findLast(n => n === 25) Resultado 25

19 findLastIndex() Devuelve el índice del último elemento que cumple la condición. Ejemplo nums = [10,25,30,25]; nums.findLastIndex(n => n === 25) Resultado 3

20 join() Une los elementos en una cadena con un separador. Ejemplo arr = [Hello,World]; arr.join( ) Resultado Hello World

21 flat() Aplana arrays anidados hasta la profundidad indicada. Ejemplo arr = [1,[2,[3]]]; arr.flat(2) Resultado [1,2,3]

22 flatMap() Aplica map y luego aplana el resultado una profundidad. Ejemplo arr = [1,2,3]; arr.flatMap(x => [x,x*2]) Resultado [1,2,2,4,3,6]

23 toReversed() Devuelve una copia invertida sin mutar el original. Ejemplo arr = [1,2,3]; arr.toReversed() Resultado [3,2,1]

Buenas prácticas Cuando busques evitar efectos secundarios usa métodos no mutantes para mantener la inmutabilidad y facilitar pruebas y depuración. En casos donde el rendimiento y la manipulación directa son críticos puedes optar por métodos mutantes pero con cuidado y documentación clara.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, soluciones de ia para empresas, agentes IA y consultoría en power bi. Diseñamos soluciones a medida que combinan mejores prácticas de ingeniería, seguridad y modelos de inteligencia artificial para impulsar la transformación digital de tu organización.

Servicios destacados Desarrollo de aplicaciones a medida integradas con servicios cloud aws y azure, proyectos de inteligencia artificial para análisis avanzado y automatización, implementación de agentes IA para atención y procesos, auditorías y soluciones de ciberseguridad, y cuadros de mando con power bi para servicios inteligencia de negocio.

Contacto y siguiente paso Si necesitas asesoría para elegir entre enfoques inmutables o mutantes en tus desarrollos o quieres diseñar software a medida con capacidades de inteligencia artificial y ciberseguridad contacta con Q2BSTUDIO para una consulta personalizada. Integrar las decisiones correctas sobre manipulación de arrays en JavaScript es un detalle que mejora la calidad del código y el éxito de tus proyectos.

 Publicación académica: el sistema amañado
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Publicación académica: el sistema amañado

La realidad de la publicación académica está rota. Si no perteneces al club no entras, por muy revolucionario que sea tu trabajo; este artículo explica por qué el sistema favorece redes cerradas en vez de mérito y cómo alternativas tecnológicas están cambiando el juego.

Proceso opaco A diferencia de las patentes no existe un procedimiento universal ni una hoja de ruta clara; investigadores sin conexiones quedan fuera porque se espera que ya conozcan el camino o que conozcan a alguien dentro de la red, lo que invisibiliza talento y frena la innovación.

El silencio como respuesta Enviar un artículo en frío suele provocar silencio; muchas revistas ni siquiera acusan recibo salvo que el autor tenga afiliación reconocida. No es un sistema meritocrático sino de redes y contactos.

Revisión por pares o control de acceso La revisión por pares puede servir para mejorar la calidad, pero también actúa como mecanismo de control; propuestas que desafían narrativas consolidadas o que provienen de equipos fuera de instituciones prestigiosas suelen ser rechazadas aunque aporten valor.

El bucle de la literatura publicada Plataformas que usan solo literatura publicada como referencia terminan reforzando lo ya reconocido y excluyen ideas marginales; ese bucle limita la diversidad de fuentes y la adopción de soluciones prácticas que surgen fuera del canon.

Marcas por encima de la evidencia En muchos casos la validez se determina por la afiliación y las citaciones, no por la lógica y los datos; investigadores independientes o empresas emergentes luchan para que su trabajo sea valorado independientemente de su sello institucional.

Nuevas vías y el papel de la tecnología Hoy las plataformas abiertas como repositorios de código, foros técnicos y comunidades de desarrolladores permiten publicar resultados reproducibles y colaborar en tiempo real; aquí es donde la práctica real se encuentra con la teoría y donde surgen soluciones aplicables.

Q2BSTUDIO y la solución práctica En Q2BSTUDIO comprendemos esta fractura y ofrecemos alternativas concretas. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Creamos software a medida y aplicaciones a medida que llevan ideas desde el prototipo hasta la producción, integrando servicios inteligencia de negocio, agentes IA, soluciones de ia para empresas y power bi para convertir datos en decisiones accionables.

Por qué colaborar con nosotros En Q2BSTUDIO promovemos transparencia, entrega de código reproducible y colaboración abierta. Trabajamos con metodologías ágiles para validar resultados con datos reales, desarrollando agentes IA, pipelines en la nube y estrategias de ciberseguridad que protegen la innovación de nuestros clientes; nuestras soluciones demuestran valor con resultados y casos de uso reales más allá de pertenencias a un club.

Conclusión El sistema académico actual tiene fallos estructurales que limitan la innovación. La respuesta está en combinar rigor científico con plataformas abiertas y en confiar en partners técnicos que construyen y validan soluciones. 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 son herramientas clave para avanzar y para que la innovación llegue a la práctica.

 Redis vs RAG: Búsqueda vectorial <5 ms frente a Q&A de LLM 500 ms+
Tecnología | sábado, 16 de agosto de 2025
Redis vs RAG: Búsqueda vectorial <5 ms frente a Q&A de LLM 500 ms+

Esta es una contribución para el reto Redis AI Challenge Beyond the Cache.

Presento Redis RAG Benchmark, una aplicación web desarrollada para comparar en tiempo real dos pipelines de preguntas y respuestas mostrando las respuestas lado a lado con temporizadores en milisegundos para visualizar diferencias de latencia.

Comparación de pipelines: RAG sin caché usando índice FAISS en memoria · Sistema potenciado por Redis con búsqueda vectorial RediSearch y caché de respuestas en RedisJSON

La interfaz muestra paneles de chat paralelos con cronómetros en milisegundos para resaltar la ventaja de rendimiento de la solución Redis en búsquedas vectoriales y en aciertos de caché.

Demo y código: ver el video en https://www.youtube.com/embed/UL18zWuGwwA y el repositorio en https://github.com/turazashvili/redis-rag-benchmark

Instalación rápida y requisitos: Node.js 18+ · Docker y Docker Compose · Clave de OpenAI

Paso a paso esencial: clonar el repositorio y configurar .env con OPENAI_API_KEY · levantar Redis Stack con docker-compose up -d · instalar dependencias con npm run install-all · iniciar la aplicación con npm run dev · abrir https://localhost:3000

Arquitectura resumida: Sistema RAG tradicional: índice FAISS en memoria, búsqueda por similitud coseno 20-60 ms, LLM GPT-3.5-turbo en cada consulta, sin caché · Sistema Redis: índice vectorial con RediSearch, búsqueda vectorial 2-5 ms, RedisAI para embeddings o vectors precomputados, LLM solo en cache miss, RedisJSON para caché de respuestas con TTL

Comparativa de rendimiento: Búsqueda vectorial RAG tradicional 20-60 ms vs Redis 2-5 ms · Acierto de caché en Redis menor a 10 ms · Cache miss similar 500-1500 ms por la llamada al LLM · Reducción de llamadas al LLM hasta 90 por ciento cuando la caché funciona

Cómo se usa Redis en el proyecto: RediSearch para índices vectoriales en memoria y búsquedas ultrarrápidas · RedisAI para hospedar modelos de embeddings o servir vectores precomputados · RedisJSON para almacenar respuestas completas de LLM con TTL y servir hits en menos de 10 ms

Beneficios clave: latencias de búsqueda en milisegundos · menor coste por consulta al evitar llamadas innecesarias a LLM · mejor escalabilidad y control de datos

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida · ofrecemos soluciones de inteligencia artificial e IA para empresas, creación de agentes IA y proyectos con Power BI para inteligencia de negocio · nuestros servicios incluyen ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure y consultoría en servicios inteligencia de negocio · como especialistas en inteligencia artificial aplicamos modelos y arquitecturas eficientes que combinan Redis, embeddings y LLM para ofrecer respuestas rápidas y seguras

Si buscas integrar aplicaciones a medida, software a medida o potenciar tus procesos con inteligencia artificial, agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio con Power BI, Q2BSTUDIO puede ayudarte a diseñar e implementar la solución adecuada con foco en rendimiento, seguridad y ahorro de costes en servicios cloud AWS y Azure.

Contacta con Q2BSTUDIO para proyectos de aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y servicios inteligencia de negocio. Palabras clave para mejorar posicionamiento: 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.

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