Publicaciones Similares

  • Obtener suma de una columna

    Tenemos el fichero Si se quiere la suma de la columna col3: awk ‘BEGIN{FS="\t";count=0}{if(NR>1){count+=$3}}END{print count}’ file6.txt se obtiene: 171

  • Compartir información

    Antes de facilitar tus datos personales o laborales debes analizar quién los solicita, para qué uso y si son realmente necesarios. Recomendaciones No compartas ante falta de claridad en el servicio. Si desconoces el uso que darán a los datos o el tiempo que los tendrán vigentes no deberías facilitar estos. Consulta la política de…

  • Machine Learning

    Introducción Los términos machine learning y aprendizaje automático se utilizan indistintamente. Inteligencia artificial Aunque a veces se usan indistintamente los términos inteligencia artificial y machine learning, machine learning es solo una parte de la inteligencia artificial. Ejemplos en los que se utiliza hoy en día la inteligencia artificial son: Detección del fraude. Programación de recursos….

  • Docker – No iniciar contenedor hasta que esté montado nfs

    Para que el contenedor docker no se arranque antes de tener montadas las unidades nfs se hace lo siguiente: sudo systemctl edit docker.service (o sudo vi /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf) Añadir las siguientes líneas: ### Anything between here and the comment below will become the new contents of the file [Service] RequiresMountsFor=/mnt/montaje1 /mnt/montaje2 ### Lines below this comment…

  • Toma de Requisitos

    Introducción Los requisitos son una especificación de lo que debe implementarse. Son descripciones de cómo debe comportarse el sistema, o de una propiedad o atributo del sistema. Pueden ser una restricción en el proceso de desarrollo del sistema. Tipos de requisito Requisito de negocio Objetivo de negocio de alto nivel de la organización que construye…

  • Perceptrón

    El perceptrón es el bloque básico de construcción de las redes neuronales artificiales. Los perceptrones se asemejan a las neuronas cerebrales. Algoritmo lineal del perceptrón Los pasos del algoritmo son los siguientes: Inicializar los valores de los pesos y del bias (sesgo) Propagar hacia delante Comprobar el error Retropropagar y ajustar pesos y sesgo Repetir…