Cómo desinstalar aplicaciones en Android que no se desinstalan
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Openbravo es un proveedor español de software en la nube especializado en el comercio minorista y la restauración; anteriormente conocido como proveedor de software ERP horizontal en código abierto para diferentes industrias. La sede central de Openbravo se encuentra en Pamplona, España. Openbravo también tiene oficinas en Barcelona y Lille. El principal producto de la compañía es Openbravo Commerce Cloud, una plataforma omnicanal en la nube.
Las raíces de Openbravo se encuentran en el desarrollo de software de administración de empresas, desarrollado por primera vez por dos empleados de la Universidad de Navarra, Nicolás Serrano e Ismael Ciordia. Ambos participaron a mediados de los años 90 en el desarrollo de la gestión de la universidad. Utilizaron las tecnologías emergentes de Internet mientras realizaban su trabajo, y posteriormente introdujeron un nuevo enfoque para las aplicaciones web. Su concepto se materializó en una nueva empresa llamada Tecnicia, fundada en agosto de 2001 por Serrano, Ciordia y Aguinaga. En 2005, una empresa de capital riesgo pidió a dos consultores de gestión, Manel Sarasa y Josep Mitjá, que evaluaran Tecnicia y prepararan un plan de negocio para su evolución. En 2006, los dos consultores se incorporaron a Tecnicia como director general y director de operaciones, respectivamente. Al mismo tiempo, la empresa de inversión española Sodena invirtió 6,4 millones de dólares en el desarrollo de la empresa.
Así que bravo está de vuelta popol y kupa en el rango ( mi primera
En la conferencia realizamos una rápida encuesta sobre las tecnologías y herramientas que los desarrolladores utilizan para su trabajo. Más de doscientos desarrolladores de Groovy, Grails y Spring nos dieron su opinión, y nos gustaría compartir los resultados con vosotros.
Estas estadísticas muestran una vez más que IntelliJ IDEA es una de las principales herramientas para los desarrolladores de Groovy, Grails y Spring. Estamos contentos de ver que tantos desarrolladores profesionales eligen IntelliJ IDEA como su IDE favorito.
Todos los que hayan participado en la encuesta obtendrán un 50% de descuento para una licencia personal de IntelliJ IDEA, tal y como prometimos. Los cupones se enviarán a sus direcciones de correo electrónico. Y también nos gustaría nombrar a 20 personas de esta lista para regalarles una licencia personal de IntelliJ IDEA.
La noticia principal de este mes es el lanzamiento de Java 19, por lo que la sección de noticias de Java presenta un podcast con detalles y varios artículos que describen las actualizaciones. ¿Qué opinas de ellas? No dudes en compartir tu opinión en los comentarios.
No se pierda nuestra sección de Cultura y Comunidad, en la que se destacan temas menos relacionados con la codificación que podrían llamar su atención, como los avances en la computación cuántica y la IA, el trabajo en equipo a distancia, las ideas de motivación y mucho más.
Aprendiendo RxJava 3 – Segunda Edición | 1. Pensando Reactivamente
Presentamos un paquete PYTHON que proporciona un acceso sencillo y unificado a una colección de conjuntos de datos de la investigación de la física fundamental -incluida la física de partículas, la física de astropartículas y la física nuclear y de hadrones- para estudios de aprendizaje automático supervisado. Los conjuntos de datos contienen quarks top hadrónicos, lluvias de aire inducidas por rayos cósmicos, transiciones de fase en la materia hadrónica e historiales a nivel de generador. Aunque ya existen conjuntos de datos públicos de múltiples disciplinas de la física fundamental, la interfaz común y los modelos de referencia proporcionados simplifican el trabajo futuro sobre el aprendizaje automático interdisciplinario y el aprendizaje de transferencia en la física fundamental. Discutimos el diseño y la estructura y explicamos cómo se pueden enviar conjuntos de datos adicionales para su inclusión. Como aplicación de muestra, presentamos una arquitectura de red neuronal basada en grafos, sencilla pero flexible, que puede aplicarse fácilmente a una amplia gama de tareas de aprendizaje supervisado. Demostramos que nuestro enfoque alcanza un rendimiento cercano a los métodos dedicados en todos los conjuntos de datos. Para simplificar la adaptación a diversos problemas, proporcionamos instrucciones fáciles de seguir sobre cómo se pueden construir representaciones de estructuras de datos basadas en grafos, relevantes para la física fundamental, y proporcionamos implementaciones de código para varias de ellas. También se proporcionan implementaciones para nuestro método propuesto y todos los algoritmos de referencia.
Redes neuronales recurrentes Parte 3
Hasta la fecha se ha propuesto un amplio espectro de métodos para la extracción de conocimiento. Estos costosos algoritmos se vuelven inexactos cuando se realizan nuevas operaciones en los datos empresariales, un problema habitual en las aplicaciones del mundo real. Los métodos de mantenimiento incremental surgen para evitar la repetición de esos algoritmos desde cero, reutilizando la información que se mantiene sistemáticamente. Este trabajo presenta una herramienta de software: Data Rules Incremental Maintenance System (DRIMS) que es una herramienta gratuita escrita en Java para mantener incrementalmente tres tipos de reglas: reglas de asociación, dependencias aproximadas y reglas de asociación difusas. En esta herramienta se han implementado varios algoritmos para bases de datos relacionales que utilizan sus recursos activos. Estos algoritmos se inspiran en el cálculo eficiente de los cambios y no incluyen ninguna técnica de minería. Operamos sobre las reglas descubiertas en su forma final y mantenemos las medidas de las reglas actualizadas, listas para el apoyo a la decisión en tiempo real. Los algoritmos se aplican sobre una forma genérica de medidas que permiten el mantenimiento de una amplia métrica de reglas de forma eficiente. La herramienta de software DRIMS no descubre nuevos conocimientos, sino que ha sido diseñada para mantener de forma eficiente la información interesante previamente extraída.
