Una plataforma interna para entrenar e inferir con YOLO empezó con una decisión incómoda: la web esperaba con la conexión abierta mientras la GPU trabajaba, sin cola de tareas. Este artículo cuenta por qué, cómo cada límite se escribió junto con la señal que lo volvería inaceptable, y qué se construyó —y qué no— cuando esas señales llegaron.
Leer más →Desde agosto, un agente de IA lee ofertas de empleo, las analiza y arma mis CV. Es rápido, y también puede inventar un dato, olvidar una regla o adjuntar el archivo equivocado. Este artículo trata de los controles que lo hacen usable: una aprobación atada al texto exacto, verificaciones que bloquean en vez de avisar, un archivo por cada dato y medir al agente contra mis propias decisiones.
Leer más →Entre 2017 y 2019 una planilla de Excel con macros se convirtió en la especificación de un sistema de control dimensional para aserraderos pyme: pie de metro Bluetooth, app móvil y análisis estadístico en la nube. Este artículo cuenta el método —cuatro puntos de control, nominal frente a objetivo, cartas de desviación— y la decisión de diseño que decide si una herramienta así llega o no a una pyme. Sin código, sin datos de planta.
Leer más →En 2019 fui primer autor del Informe Técnico N.º 223 de INFOR: una encuesta a 68 aserraderos pyme de Maule a Los Lagos sobre sus máquinas y, sobre todo, sobre cómo capturan y usan sus datos. Este artículo recorre lo que encontramos —el 79 % controlaba dimensiones en planillas de papel— y por qué ese diagnóstico terminó convirtiéndose en una especificación de software.
Leer más →Un sistema de planta en COBOL exportaba cada noche archivos planos fragmentados y nadie podía sacar un informe de ellos. Este artículo recorre la plataforma de integración que convirtió esas exportaciones en un modelo relacional normalizado —ingesta idempotente, fronteras transaccionales y un módulo de planificación encima— y lo que me enseñó sobre modernizar sin reescribir.
Leer más →Minimizar la tardanza total en un job shop es NP-duro, y las plantas reales añaden restricciones de precedencia que los benchmarks clásicos ignoran. Este artículo explica cómo se combinaron GRASP, VNS e ILS en un motor híbrido, cómo se validaron los resultados estadísticamente y —igual de importante— qué es lo que el estudio no afirma.
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def index(request):
return _listing(request, published_posts(), index)
def published_posts():
return Post.objects.filter(published_at__lte=timezone.now())
def _listing(request, queryset, view, tag=None):
"""Listado paginado: una entrada por artículo en el idioma activo.
`view` es la vista que llama (index o tag_index): su "Show Code" enseña esa
vista, la consulta de publicados y este listado, que es donde está el trabajo.
"""
posts = pick_language(
queryset.select_related("author").prefetch_related("tags"), translation.get_language()
)
page_obj = Paginator(posts, POSTS_PER_PAGE).get_page(request.GET.get("page"))
logger.debug("Got %d posts (page %s)", len(posts), page_obj.number)
return render(request, "blog/index.html", {
"posts": page_obj.object_list, "page_obj": page_obj, "tag": tag,
**show_code([view, published_posts, _listing], "blog/index.html"),
})
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{% block title %}{% trans "Blog" %} | Marco A. Parra F.{% endblock %}
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{% block og_title %}{% trans "Blog" %} — Marco A. Parra F.{% endblock %}
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<h1 class="text-center mb-2">{% blocktrans %}Articles tagged “{{ tag }}”{% endblocktrans %}</h1>
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