Royce  Reinger

Royce Reinger


A C++ Platform to Perform Parallel Computations Of Optimisation Tasks


pagmo is a C++ scientific library for massively parallel optimization. It is built around the idea of providing a unified interface to optimization algorithms and to optimization problems and to make their deployment in massively parallel environments easy.

If you are using pagmo as part of your research, teaching, or other activities, we would be grateful if you could star the repository and/or cite our work. For citation purposes, you can use the following BibTex entry, which refers to the pagmo paper in the Journal of Open Source Software:

  doi = {10.21105/joss.02338},
  url = {},
  year = {2020},
  publisher = {The Open Journal},
  volume = {5},
  number = {53},
  pages = {2338},
  author = {Francesco Biscani and Dario Izzo},
  title = {A parallel global multiobjective framework for optimization: pagmo},
  journal = {Journal of Open Source Software}

The DOI of the latest version of the software is available at this link.

The full documentation can be found here.

Upgrading from pagmo 1.x.x

If you were using the old pagmo, have a look here on some technical data on what and why a completely new API and code was developed:

You will find many tutorials in the documentation, we suggest to skim through them to realize the differences. The new pagmo (version 2) should be considered (and is) as an entirely different code.

IMPORTANT NOTICE: pygmo, the Python bindings for pagmo, have been split off into a separate project, hosted here. Please update your bookmarks!

Download Details:

Author: Esa
Source Code: 
License: GPL-3.0, LGPL-3.0 licenses found

#machinelearning #python #optimization #algorithm #parallel #computing 

A C++ Platform to Perform Parallel Computations Of Optimisation Tasks
Royce  Reinger

Royce Reinger


Adaptive: Parallel Active Learning Of Mathematical Functions


Adaptive: parallel active learning of mathematical functions.

adaptive is an open-source Python library designed to make adaptive parallel function evaluation simple. With adaptive you just supply a function with its bounds, and it will be evaluated at the “best” points in parameter space, rather than unnecessarily computing all points on a dense grid. With just a few lines of code you can evaluate functions on a computing cluster, live-plot the data as it returns, and fine-tune the adaptive sampling algorithm.

adaptive excels on computations where each function evaluation takes at least ≈50ms due to the overhead of picking potentially interesting points.

Run the adaptive example notebook live on Binder to see examples of how to use adaptive or visit the tutorial on Read the Docs.

Implemented algorithms

The core concept in adaptive is that of a learner. A learner samples a function at the best places in its parameter space to get maximum “information” about the function. As it evaluates the function at more and more points in the parameter space, it gets a better idea of where the best places are to sample next.

Of course, what qualifies as the “best places” will depend on your application domain! adaptive makes some reasonable default choices, but the details of the adaptive sampling are completely customizable.

The following learners are implemented:

  • Learner1D, for 1D functions f: ℝ → ℝ^N,
  • Learner2D, for 2D functions f: ℝ^2 → ℝ^N,
  • LearnerND, for ND functions f: ℝ^N → ℝ^M,
  • AverageLearner, for random variables where you want to average the result over many evaluations,
  • AverageLearner1D, for stochastic 1D functions where you want to estimate the mean value of the function at each point,
  • IntegratorLearner, for when you want to intergrate a 1D function f: ℝ → ℝ.
  • BalancingLearner, for when you want to run several learners at once, selecting the “best” one each time you get more points.

Meta-learners (to be used with other learners):

  • BalancingLearner, for when you want to run several learners at once, selecting the “best” one each time you get more points,
  • DataSaver, for when your function doesn't just return a scalar or a vector.

In addition to the learners, adaptive also provides primitives for running the sampling across several cores and even several machines, with built-in support for concurrent.futures, mpi4py, loky, ipyparallel, and distributed.


Adaptively learning a 1D function (the gif below) and live-plotting the process in a Jupyter notebook is as easy as

from adaptive import notebook_extension, Runner, Learner1D


def peak(x, a=0.01):
    return x + a**2 / (a**2 + x**2)

learner = Learner1D(peak, bounds=(-1, 1))
runner = Runner(learner, loss_goal=0.01)


adaptive works with Python 3.7 and higher on Linux, Windows, or Mac, and provides optional extensions for working with the Jupyter/IPython Notebook.

The recommended way to install adaptive is using conda:

conda install -c conda-forge adaptive

adaptive is also available on PyPI:

pip install "adaptive[notebook]"

The [notebook] above will also install the optional dependencies for running adaptive inside a Jupyter notebook.

To use Adaptive in Jupyterlab, you need to install the following labextensions.

jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
jupyter labextension install @pyviz/jupyterlab_pyviz


Clone the repository and run pip install -e ".[notebook,testing,other]" to add a link to the cloned repo into your Python path:

git clone
cd adaptive
pip install -e ".[notebook,testing,other]"

We highly recommend using a Conda environment or a virtualenv to manage the versions of your installed packages while working on adaptive.

In order to not pollute the history with the output of the notebooks, please setup the git filter by executing


in the repository.

We implement several other checks in order to maintain a consistent code style. We do this using pre-commit, execute

pre-commit install

in the repository.


If you used Adaptive in a scientific work, please cite it as follows.

  doi = {10.5281/zenodo.1182437},
  author = {Bas Nijholt and Joseph Weston and Jorn Hoofwijk and Anton Akhmerov},
  title = {\textit{Adaptive}: parallel active learning of mathematical functions},
  publisher = {Zenodo},
  year = {2019}


We would like to give credits to the following people:

  • Pedro Gonnet for his implementation of CQUAD, “Algorithm 4” as described in “Increasing the Reliability of Adaptive Quadrature Using Explicit Interpolants”, P. Gonnet, ACM Transactions on Mathematical Software, 37 (3), art. no. 26, 2010.
  • Pauli Virtanen for his AdaptiveTriSampling script (no longer available online since SciPy Central went down) which served as inspiration for the adaptive.Learner2D.

For general discussion, we have a Gitter chat channel. If you find any bugs or have any feature suggestions please file a GitHub issue or submit a pull request.

Download Details:

Author: Python-adaptive
Source Code: 
License: BSD-3-Clause license

#machinelearning #python #parallel #computing 

Adaptive: Parallel Active Learning Of Mathematical Functions
Desmond  Gerber

Desmond Gerber


Best 3 Predictions for Open Source in Confidential Computing

Best 3 Predictions for Open Source in Confidential Computing

Confidential computing is becoming more widely known by security and developer communities. Look out for these key trends in 2023.

It's a new year, which means it's time to predict what the next year will bring regarding future tech trends. After guessing the World Cup champion, I feel confident sharing my personal perspective on the confidential computing market in the near future.

What is confidential computing?

Confidential computing is the practice of isolating sensitive data and the techniques used to process it. This is as important on your laptop, where your data must be isolated from other applications, as it is on the cloud, where your data must be isolated from thousands of other containers and user accounts. As you can imagine, open source is a significant component for ensuring that what you believe is confidential is actually confidential. This is because security teams can audit the code of an open source project.

Confidential computing is a big space. When I talk about confidential computing, I first think of workloads running inside trusted execution environments (TEE). There are several categories of such workloads:

  • Off-the-shelf products provided by a vendor
  • Products built by a third party that need to be adapted and integrated into the customer environment
  • Applications built and run by companies in support of their business

Off-the-shelf security products

Applications in this category already exist, and are expected to mature over the course of the year. The number of these applications is also expected to grow. Examples of applications include hardware security modules (HSM), security vaults, encryption services, and other security-related applications that render themselves to be the first choice for adopting confidential computing. While these applications exist, they constitute a fraction of the potential workloads that can run inside a TEE.

Third-party enablement applications

Workloads in this category are the ones built by software vendors for other customers. They require adaptation and integration for use. A vendor who makes this kind of software isn't a security vendor, but instead relies on security vendors (like Profian) to help them adapt their solutions to confidential computing. Such software includes AI software trained on customer data, or a database holding customer data for secure processing.

Homemade applications

These applications are built by customers for their internal use, leveraging assistance and enablement from confidential computing vendors.

Developing confidential computing technology

I suspect that third-party and homemade applications have similar dynamics. However, I expect more progress in a third-party enablement application segment, and here is why.

In the past year, a lot of discovery and educational activities were developed. Confidential computing is now better known, but it has yet to become a mainstream technology. The security and developer communities are gaining a better understanding of confidential computing and its benefits. If this discovery trend continues this year, it can influence more outlets, like conferences, magazines, and publications. This shows that these entities recognize the value of confidential computing. In time, they may start to offer more airtime for talks and articles on the subject.

Prediction #1: Pilot programs

The next phase after discovery is creating a pilot. Profian is seeing more interest among different vendors to move forward in building solutions and products that consciously target execution within trusted environments. This year, I expect to see a lot of pilot programs. Some of them can become production ready within the year. And some can pave the way for production-ready implementation next year.

Further interest is generated by greater visibility of confidential computing, a better understanding of the technology, and its value. In addition, the success of pilots, actual products, and services based on confidential computing platforms is guaranteed to generate interest.

Over the years, companies have collected and stored a lot of data about their business. If used using analytics and AI, this data helps companies improve business operations. They can also offer new or improved services and products to customers. Some of the data and models are valuable and need to be handled with security in mind. That's an ideal use case for confidential computing.

Companies looking to put their data to good use should start asking questions about security. This eventually leads them to discover confidential computing. From there, they can express interest in leveraging trusted environments to do computation. This, in turn, grows the attention of the companies (in the third-party category above) that provide products in this space to consider putting some of their products and offerings into confidential computing. I don't expect to see drastic changes in this area during this year. I do anticipate a shift in mindset toward recognizing the value of confidential computing and how it can help on a greater scale.

Prediction #2: Hardware and confidential computing

This year, I expect new hardware chips supporting confidential computing from different vendors and architectures. The hardware ecosystem is growing and that should continue this year. This gives more options to consumers, but also creates more requirements for hardware-agnostic solutions.

Prediction #3: Open standards

Finally, multiple security vendors are working on different deployment and attestation solutions. As those solutions mature, the need for some kind of interoperability is expected. Efforts for standardization are underway. But this year is likely to bring more pressure for projects to agree upon standardization and rules for interoperability.

Open source in confidential computing

Open source is key in confidential computing. The Enarx project provides a runtime environment, based on WebAssembly. This allows deploying a workload into a TEE in an architecture- and language-indifferent way. With the general awareness trends I've described above, I expect more engineers to join the open source ecosystem of confidential computing projects. This year, more developers might contribute to all elements of the stack, including the kernel, WebAssembly, Rust crates and tools, and Enarx itself.

Maybe one of those developers is you. If so, I look forward to collaborating with you.

Original article source at:

#opensource #computing #security #privacy 

Best 3 Predictions for Open Source in Confidential Computing

FLSA.jl: Computing The Fused LASSO Signal Approximator


Computing a graph induced Fused LASSO Signal Approximator. You can use it to denoise data. The package includes some utility methods to assess the algorithms and apply it to images as well es ion-mobilty spectrometry (IMS) data sets.

Mathematical Formulation

flsa formula

For the one dimensional version of the Johnson's dynamic programming algorithm, have a look into Lasso.jl


The fused LASSO signal approximator can be used to denoise e.g. images:

Noisy Input

demo noise

Cleaned by FLSA

demo flsa


Fast Gradient Projection (FGP)

Also known as Fast Iterative Shrinkage Algorithm (FISTA).

Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)

Maximum Gap Tree (MGT)

Own algorithm based on a iterative approximation by dynamic programming algorithm minimizing a sub-tree-graph.


Image Graph

using FLSA
graph = FLSA.img_graph(size(B)..., dn=2, lam=0.1)   # (1)
F = FLSA.fista(B, graph, verbose=true; max_iter=10) # (2)

First you have to define graph (line (1)). Then one of the algorithms above are called (see (2)).

HDF5 Input

In order to be easily called from other languages a HDF5 intermediate data structure is supported that looks as follows (see for a working python example):

             1 2 3 ... n

             1 2 3 ... m


Download Details:

Author: EQt
Source Code: 
License: View license

#julia #computing #signal 

FLSA.jl: Computing The Fused LASSO Signal Approximator
Monty  Boehm

Monty Boehm


The Browser Edge Computing Revolution with WebVR

Virtual Reality (VR) is making inroads into various industries but is not mainstream yet. WebVR and edge computing have the potential to boost adoption and bring VR to a wider audience. In this series of articles, Toptal Full-stack Developer Michael Cole introduces you to the basics of WebVR and edge computing, complete with elaborate examples.

A huge technology wave has arrived - Virtual Reality (VR). Whatever you felt the first time you held a smartphone, experiencing VR for the first time delivers a more substantial emotional experience in every aspect of computing. It’s only been 12 years since the first iPhone. As a concept, VR has been around even longer, but the technology needed to bring VR to average users was not available until recently.

The Oculus Quest is Facebook’s consumer gaming platform for VR. Its main feature is that it doesn’t need a PC. It provides a wireless, mobile VR experience. You can hand someone a VR headset in a coffee shop to share a 3D model with about the same awkwardness as googling something in a conversation, yet the payoff of the shared experience is a lot more compelling.

VR will change the way we work, shop, enjoy content, and much more.

In this series, we will explore the current browser technologies that enable WebVR and browser edge computing. This first post highlights those technologies and an architecture for our simulation.

In the following articles, we’ll highlight some unique challenges and opportunities in code. To explore this tech, I made a Canvas and WebVR demo and published the code on GitHub.


For more details see the Canvas demo, WebVR demo, and Example code.


What VR Means for UX

As a Toptal Developer, I help businesses get projects from idea to a beta test with users. So how is VR relevant to business web applications?

Entertainment content will lead the uptake of Virtual Reality (like it did on mobile). However, once VR becomes mainstream like mobile, “VR-first design” will be the expected experience (similar to “mobile-first”).

“Mobile-first” was a paradigm shift, “Offline-first” is a current paradigm shift, and “VR-first” is on the horizon. This is a very exciting time to be a designer and developer, because VR is a completely different design paradigm (we will explore this in the last article of the series). You are not a VR designer if you can’t grip.

VR started in the Personal Computing (PC) revolution but is arriving as the next step in the mobile revolution. Facebook’s Oculus Quest builds on Google Cardboard using Qualcomm’s Snapdragon 835 System-on-Chip (SoC), headset tracking (employing mobile cameras), and runs on Android - all packaged to comfortably mount on the tender sense organs of your face.

The $400 Oculus Quest holds amazing experiences I can share with my friends. A new $1,000 iPhone doesn’t impress anyone anymore. Humanity is not going to spit the VR hook.

VR Industry Applications

VR is starting to make its presence felt in numerous industries and fields of computing. Aside from content consumption and gaming, which tend to get a lot of press coverage, VR is slowly changing industries ranging from architecture to healthcare.

  • Architecture and Real Estate create the value of a physical reality at extraordinary costs (compared to digital), so it’s a natural fit for architects and real estate agents to bring clients through a virtual reality to show the experience. VR offers a “beta test” of your $200m stadium, or a virtual walkthrough over the phone.
  • Learning and Education in VR convey experiences that would otherwise be impossible to replicate with images or video.
  • Automotive companies benefit from VR, from design and safety to training and marketing.
  • Healthcare professionals at Stanford’s Lucile Packard Children’s Hospital have been using VR to plan heart surgeries, allowing them to understand a patient’s anatomy before making a single incision. VR is also replacing pharmaceuticals for pain relief.
  • Retail, Marketing, and Hospitality already offer virtual tours of products and places. As retailers begin to understand how compelling their shopping experience could be, retail innovators will put the final nail in the brick and mortar shopping coffin.

As technology advances, we are going to see increased adoption across various industries. The question now is how fast this shift is going to occur and which industries will be affected the most.

What VR Means for the Web and Edge Computing

“Edge Computing” moves computing out of your main application server cluster and closer to your end user. It’s got marketing buzz because hosting companies can’t wait to rent you a low-latency server in every city.

A B2C edge computing example is Google’s Stadia service, which runs CPU/GPU intensive gaming workloads on Google’s servers, then sends the game to a device like Netflix. Any dumb Netflix Chromebook can suddenly play games like a high-end gaming computer. This also creates new architecture options of tightly integrated monolithic multiplayer games.

A B2B edge computing example is Nvidia’s GRID, which provides Nvidia GPU-enabled virtual remote workstations to cheap Netflix class devices.

Question: Why not move edge computing out of the data center into the browser?

A use case for browser edge computing is an “animation render farm” of computers that render a 3D movie by breaking the day-long process into chunks that thousands of computers can process in a few minutes.

Technologies like Electron and NW.js brought web programming to desktop applications. New browser technologies (like PWA’s) are bringing the web application distribution model (SaaS is about distribution) back to desktop computing. Examples include projects like SETI@Home, Folding@Home (protein-folding), or various render farms. Instead of having to download an installer, it is now possible to join the compute farm by just visiting the website.

Question: Is WebVR a “real thing” or will VR content be bustled into “app stores” and walled gardens?

As a Toptal freelancer and technologist, it’s my job to know. So I built a tech prototype to answer my own questions. The answers I found are very exciting, and I wrote this blog series to share them with you.

Spoiler: Yes, WebVR is a real thing. And yes, browser edge computing can use the same API’s to access the compute power that enables WebVR.

Very Fun To Write! Let’s Build a Proof of Concept

To test this out, we’ll make an astrophysics simulation of the n-body problem.

Astronavigators can use equations to calculate gravitational forces between two objects. However, there are no equations for systems with three or more bodies, which is inconveniently every system in the known universe. Science!

While the n-body problem has no analytical solution (equations), it does have a computational solution (algorithms), which is O(n²). O(n²) is pretty much the worst possible case, but it’s how to get what we want, and kind of why Big O notation was invented in the first place.


O(n²) performance


Figure 2: “Up and to the right? Well I’m no engineer, but performance looks good to me!”

If you’re dusting off your Big O skills, remember that Big O notation measures how an algorithm’s work “scales” based on the size of the data it’s operating on.

Our collection is all the bodies in our simulation. Adding a new body means adding a new two-body gravity calculation for every existing body in the set.

While our inner loop is < n, it is not <= O(log n), so the whole algorithm is O(n²). Those are the breaks, no extra credit.

 for (let i: i32 = 0; i < numBodies; i++) {                       // n
    // Given body i: pair with every body[j] where j > i
    for (let j: i32 = i + 1; j < numBodies; j++) {               //  ½ n is > log n, so n.
      // Calculate the force the bodies apply to one another
      stuff = stuff

The n-body solution also puts us right in the world of physics/game engines and an exploration of the tech needed for WebVR.

For our prototype, once we’ve built the simulation, we’ll make a 2D visualization.

Finally, we’ll swap out the Canvas visualization for a WebVR version.

If you’re impatient, you can jump right to the project’s code.

Web Workers, WebAssembly, AssemblyScript, Canvas, Rollup, WebVR, Aframe

Buckle up for an action-packed, fun-filled romp through a cluster of new technologies that have already arrived in your modern mobile browser (sorry, not you Safari):

  • We’ll use Web Workers to move the simulation into its own CPU thread - improving perceived and actual performance.
  • We’ll use WebAssembly to run the O(n²) algorithm in high-performance (C/C++/Rust/AssemblyScript/etc.) compiled code in that new thread.
  • We’ll use Canvas to visualize our simulation in 2D.
  • We’ll use Rollup and Gulp as a lightweight alternative to Webpack.
  • Finally, we’ll use WebVR and Aframe to create a Virtual Reality for your phone.

Back-of-the-napkin Architecture Before Diving into Code

We’ll start with a Canvas version because you’re probably reading this at work.


Canvas version


In the first few posts, we’ll use existing browser APIs to access the computing resources required to create a CPU intensive simulation without degrading the user experience.

Then, we’ll visualize this in the browser using Canvas, finally swapping our Canvas visualization for a WebVR using Aframe.

API Design and Simulation Loop

Our n-body simulation predicts the position of celestial objects using the forces of gravity. We can calculate the exact force between two objects with an equation, but to calculate the forces between three or more objects, we need to break the simulation up into small time segments and iterate. Our goal is 30 frames/second (movie speed) or ~33 ms/frame.

To get oriented, here’s a quick overview of the code:

  1. Browser GET’s index.html
  2. Which runs main.js as the code below. The imports are handled with Rollup, an alternative to Webpack.
  3. Which creates a new nBodySimulator()
  4. Which has an external API:
    1. sim.addVisualization()
    2. sim.addBody()
    3. sim.start()
//  src/main.js

import { nBodyVisPrettyPrint, nBodyVisCanvas } from "./nBodyVisualizer"
import { Body, nBodySimulator } from "./nBodySimulator"

window.onload = function() {
  // Create a Simulation
  const sim = new nBodySimulator()
  // Add some visualizers
  sim.addVisualization(new nBodyVisPrettyPrint(document.getElementById("visPrettyPrint")))
  sim.addVisualization(new nBodyVisCanvas(document.getElementById("visCanvas")))
  // This is a simulation, using opinionated G = 6.674e-11
  // So boring values are allowed and create systems that collapse over billions of years.

  // For spinny, where distance=1, masses of 1e10 are fun.

  // Set Z coords to 1 for best visualization in overhead 2D Canvas.
  // lol, making up stable universes is hard
  //                   name            color     x    y    z    m      vz    vy   vz
  sim.addBody(new Body("star",         "yellow", 0,   0,   0,   1e9))
  sim.addBody(new Body("hot jupiter",  "red",   -1,  -1,   0,   1e4,  .24,  -0.05,  0))
  sim.addBody(new Body("cold jupiter", "purple", 4,   4, -.1,   1e4, -.07,   0.04,  0))
  // A couple far-out asteroids to pin the canvas visualization in place.
  sim.addBody(new Body("asteroid",     "black", -15,  -15,  0,  0))
  sim.addBody(new Body("asteroid",     "black",  15,   15,  0,  0))

  // Start simulation
  // Add another
  sim.addBody(new Body("saturn",       "blue",  -8,  -8,  .1,   1e3,   .07,   -.035,  0))

  // That is the extent of my effort to handcraft a stable solar system.

  // We can now play in that system by throwing debris around (inner plants).
  // Because that debris will have significantly smaller mass, it won't disturb our stable system (hopefully :-)
  // This requires we remove bodies that fly out of bounds past our 30x30 space created by the asteroids.
  // See sim.trimDebris(). It's a bit hacky, but my client (me) doesn't want to pay for it and wants the WebVR version.

  function rando(scale) {
    return (Math.random()-.5) * scale

  document.getElementById("mayhem").addEventListener('click', () => {
    for (let x=0; x<10; x++) {
      sim.addBody(new Body("debris", "white", rando(10), rando(10), rando(10), 1, rando(.1), rando(.1), rando(.1)))


The two asteroids have zero mass so they are not affected by gravity. They keep our 2D visualization zoomed out to at least 30x30. The last bit of code is our “mayhem” button to add 10 small inner planets for some spinny fun!

Next is our “simulation loop” - every 33ms, re-calculate and repaint. If you’re having fun, we could call it a “game loop.” The simplest thing that could possibly work to implement our loop is setTimeout() - and that fulfilled my purpose. An alternative could be requestAnimationFrame().

sim.start() starts the action by calling sim.step() every 33ms (about 30 frames per second).

// Methods from class nBodySimulator

  // The simulation loop
  start() {
    // This is the simulation loop. step() calls visualize()
    const step = this.step.bind(this)
    setInterval(step, this.simulationSpeed)

  // A step in the simulation loop.
  async step() {
    // Skip calculation if worker not ready. Runs every 33ms (30fps), so expect skips.
    if (this.ready()) {
      await this.calculateForces()
    } else {
      console.log(`Skipping:  ${this.workerReady}, ${this.workerCalculating}`)
    // Remove any "debris" that has traveled out of bounds - this is for the button

    // Now Update forces. Reuse old forces if we skipped calculateForces() above

    // Ta-dah!

Hurray! We are moving past design to implementation. We will implement the physics calculations in WebAssembly and run them in a separate Web Worker thread.

nBodySimulator wraps that implementation complexity and splits it into several parts:

  1. calculateForces() promises to calculate the forces to apply.
    1. These are mostly floating point operations and done in WebAssembly.
    2. These calculations are O(n²) and our performance bottleneck.
    3. We use a Web Worker to move them out of the main thread for better perceived and actual performance.
  2. trimDebris() removes any debris that’s no longer interesting (and would zoom out our visualization). O(n)
  3. applyForces() applies the calculated forces to the bodies. O(n)
    1. We reuse old forces if we skipped calculateForces() because the worker was already busy. This improves perceived performance (removing jitter) at the cost of accuracy.
    2. The main UI thread can paint the old forces even if the calculation takes longer than 33ms.
  4. visualize() passes the array of bodies to each visualizer to paint. O(n)

And it all happens in 33ms! Could we improve this design? Yes. Curious or have a suggestion? Check the comments below. If you’re looking for an advanced modern design and implementation, check out the open-source Matter.js.


I had so much fun creating this and I’m excited to share it with you. See you after the jump!

  1. Intro - this page
  2. Web Workers - accessing multiple threads
  3. WebAssembly - browser computing without JavaScript
  4. Rollup and Gulp - an alternative to WebPack
  5. Canvas - Drawing to the Canvas API and the “sim loop”
  6. WebVR - Swapping our Canvas visualizer for WebVR and Aframe

Entertainment will lead content in Virtual Reality (like mobile), but once VR is normal (like mobile), it will be the expected consumer and productivity experience (like mobile).

We have never been more empowered to create human experiences. There has never been a more exciting time to be a designer and developer. Forget web pages - we will build worlds.

Our journey begins with the humble Web Worker, so stay tuned for the next part of our WebVR series.

Original article source at:

#browser #edge #computing 

The Browser Edge Computing Revolution with WebVR
Nat  Grady

Nat Grady


Edge Computing with 5G

Introduction to Edge Computing with 5G

Thanks to the Internet of Things (IoT), more and more devices are connected, including homes, heating systems, fitness trackers, and vehicles. Edge computing processes data closer to the source, enabling real-time data and analytics and improving reliability, performance, and cost. According to IDC, the global edge analytics market is expected to grow at a CAGR of 27.6% between 2017 and 2025, driven by the increasing number of connected devices.

Humans generate more than 2.5 exabytes of data every day. Imagine sending about 1.7 megabytes per second for everyone on the planet to be processed centrally. The amount of data generated by IoT devices is growing as fast as the number of devices themselves and needs to be processed quickly to achieve fast response times and low latency. This is important for companies exploring the technical possibilities of innovative computing solutions.

What is 5G?

Massive consumer demand for higher speeds will bring the emergence of 5G, which focuses on large-scale machine technologies such as broadband, low-latency communications, and autonomous vehicles (AVs). Its communications are expected to be up to 1000 times faster than 4G, allowing devices to respond in milliseconds. Consumers can download Full HD movies to their mobile devices in seconds. It plays a central role here, solving various challenges such as latency, governance, security, and monitoring. With the advent of 5G, the modeling of it is changing. As a result, the methods, locations, and technologies used to provide infrastructure for data center providers, software developers, and others are changing.

Why do we need Edge Computing with 5G?

Today's 4G networks can support approximately 4,000 devices per square mile. A network offering 5G connectivity would dramatically increase that number to about 3 million units per square mile. It no longer makes sense to process all data collected from these devices in national or regional data centers. It moves your data center closer to where you need it, reducing processing time.

"The cat video illustrates the need for it. When you post one of your videos online and it starts getting hits, it needs to be cached on more servers and put back in the cloud. If it's going to go viral, we need to get this content as close to our subscribers as possible. As a carrier, or as Netflix, or whatever else, closest to the edge of the cloud is the key point on the internet. It is the base of a mobile phone base station. This is MEC's ​​concept of Multi-Access Edge Computing, bringing content closer to subscribers. When billions of cat callers are connected, I'm completely flipping the paradigm and trying to push all these devices up instead of things trying to pull it down. As a result, the computational power must be further reduced."

This is an ironic example. Most consumers don't need such a delay to share cat videos. Streaming works great on 4G for the most part. But for many services, such as self-driving cars and virtual reality, a few milliseconds of latency can make a big difference.

Edge Computing with 5G

Its cellular networks are the latest global wireless standards developed by 3GPP. 4G networks will provide connectivity for most mobile phones today, while 5G will enable connectivity for a broader group of devices, from machines to vehicles. It is designed to meet several demanding needs, including:

  • It improved throughput on mobile broadband for 4K video streaming and virtual reality (VR), up to 20 Gbit/s peak data rate based on IMT 2020 requirements.
    Real-time communication has very low latency (less than 1 ms)—operating Surveillance Drones.
  • Large network capacity, It plans to make the number of connected devices per unit area more than 100 times of 4G/LTE technology.
  • A more consistent user experience and more users. Improves reliability in crowded areas such as stadiums and sporting events.
  • It is improving energy efficiency, such as reducing power consumption and providing cellular Internet of Things (IoT) devices that can last ten years or more.
  • The new 5G core network will follow a service-based architecture (SBA), enabling the adoption of cloud-native technologies and open-source software in communication networks, bringing more collaboration, innovation, and openness.
  • While most of us may be focused on Enhanced Mobile Broadband (eMBB) use cases, the most significant disruption of it will be machine-type communication (mMTC) like self-driving cars and ultra-reliability low latency communications (URLLC). , smart city, and industrial automation.

What are its Use Cases?

The use cases of Edge Computing with 5G are listed below:


It enables intense changes in healthcare with low latency applications, huge bandwidth, and enabling massive IoT. It dramatically increases how much we can gather about a medical condition; we can minimize the data loss by immediately informing a central repository. Low latency enables tools to be used in real-time.

It has various other applications in staff communication, logistics, and other aspects of medicine.

Organizations use it with its networks for Transformative Medicine to support cancer research, treatment, and wellness education. Some use cases include 3D tumor imaging, patient location maps, and better and faster data collection and analysis.


Edge computing and Manufacturing are very much connected. It is helping businesses to improve logistics by improving operating, reducing waste, and reducing manufacturing and assembly line errors.

The companies are using it with 5G so that 5G connectivity supports connections from tablets and phones used on the production lines to over-the-air software updates for the vehicles.

What are the benefits of Edge Computing with 5G?

When combined with it gives you space for new products, experiences, and platforms in every industry.

One can continue to benefit from the dynamic resource allocation and continuous delivery features of cloud computing by utilizing the computational power of edge devices, gateways, and networks.

Businesses today can extend the virtualization of the cloud outside the confines of the data center thanks to it. Moving workloads developed in the cloud toward the edge, including some of the most advanced types of AI and analytics, is now possible. Edge data can be cleaned up, optimized, and sent back to the cloud when necessary.

What are the benefits of Edge computing?

  • It provides less cost and more control over things by reducing data transport main data hubs and decreasing vulnerabilities.
  • It provides quick insights and actions by accessing various data sources and processing that data at the edge.
  • It enables systems that will run without interruption despite disconnection and help reduce disruption and costs.


A global edge computing infrastructure is required to deploy 5G networks successfully. The latter plays a leading role in data processing, storage, and security. It is essential to dig deeper and evaluate each component in the network. This is because it is only as strong as the weakest link in your network. For example, servers installed in it nodes must meet high demands for high performance and low latency. That means fast SSDs, faster processors, I/O, high-bandwidth NICs, optimized containers, and efficient architecture. A thorough analysis is essential. Otherwise, one of the key benefits of 5G, i.e., low latency, will be compromised.

Original article source at:

#computing #5g 

Edge Computing with 5G

QSimulator.jl: Unitary and Lindbladian Evolution in Julia


Package for simulating time dynamics of quantum systems with a focus on superconducting qubits.


(v1.2) pkg> add

Unit tests



We can track the code performance between commits by running the benchmarking suite in benchmark/benchmarks.jl using PkgBenchmark.

julia> import QSimulator

julia> using PkgBenchmark

julia> results = benchmarkpkg("QSimulator")
PkgBenchmark: Running benchmarks...
PkgBenchmark: using benchmark tuning data in /home/cryan/repos/QSimulator.jl/benchmark/tune.json
Benchmarking:  54%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                      |  ETA: 0:01:00
    [2/2]:        "unitary"
      [1/2]:      "propagator"
        [1/4]:    "lab frame parametric 2Q gate"
          [2/2]:  "2 transmons"

julia> export_markdown(stdout, results)
# Benchmark Report for *.*

## Job Properties
* Time of benchmark: 3 Sep 2019 - 22:11
* Package commit: dirty
* Julia commit: c6da87
* Julia command flags: None
* Environment variables: None

## Results
Below is a table of this job's results, obtained by running the benchmarks.
The values listed in the `ID` column have the structure `[parent_group, child_group, ..., key]`, and can be used to
index into the BaseBenchmarks suite to retrieve the corresponding benchmarks.
The percentages accompanying time and memory values in the below table are noise tolerances. The "true"
time/memory value for a given benchmark is expected to fall within this percentage of the reported value.
An empty cell means that the value was zero.

| ID                                                | time            | GC time    | memory          | allocations |
| `["operators", "X(q) (2 levels)"]`                |  97.304 ns (5%) |            |  272 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "X(q) (3 levels)"]`                | 102.005 ns (5%) |            |  320 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "X(q) (4 levels)"]`                | 108.733 ns (5%) |            |  384 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "X(q) (5 levels)"]`                | 113.097 ns (5%) |            |  464 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "X(q, 0.123) (2 levels)"]`         |  95.520 ns (5%) |            |  272 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "X(q, 0.123) (3 levels)"]`         | 101.485 ns (5%) |            |  320 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "X(q, 0.123) (4 levels)"]`         | 105.386 ns (5%) |            |  384 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "X(q, 0.123) (5 levels)"]`         | 116.289 ns (5%) |            |  464 bytes (1%) |           4 |
| `["operators", "lowering(q) (2 levels)"]`         |  77.935 ns (5%) |            |  240 bytes (1%) |           3 |
| `["operators", "lowering(q) (3 levels)"]`         |  80.843 ns (5%) |            |  288 bytes (1%) |           3 |

Comparing benchmarks

To track performance regressions or improvements run the benchmark suite as above on the two different branches.

julia> using Statistics: median

julia> judgement = judge("QSimulator", "faster-branch", "master"; f=median)

julia> export_markdown(stdout, judgement)

Download Details:

Author: BBN-Q
Source Code: 
License: View license

#julia #computing 

QSimulator.jl: Unitary and Lindbladian Evolution in Julia

Conductor.jl: Choo-choo


Conductor.jl is a WIP. If the idea of a Julia-based neuronal network simulator engine sounds exciting to you, please feel free to reach out  

Conductor.jl aims to be a platform for quickly and flexibly building high-performance, multi-scale neuronal network models in Julia. Under the hood it's being built on top of ModelingToolkit.jl--so all the tools available in the SciML and DiffEq ecosystem are (or soon will be) useable and composable with the neuronal models built here.

To install, tagged releases are available through the public registry:

# From Julia REPL
]add Conductor

While Conductor.jl is still in early development, you can get a feel for what's going on by looking in the demo directory of this repository. Clone the repository:

git clone

Then from a Julia REPL:

using Pkg; Pkg.activate("."); Pkg.instantiate()

You should then be able to open and step through the various demo script examples.


Conductor.jl is based on the acausal component modeling paradigm in ModelingToolkit.jl. The initial draft of Conductor.jl was derived from an implementation of a stomatogastric ganglion (STG) model, which was written in Julia by Dhruva Raman, and based on published works by Astrid Prinz et al.

The original Julia/ModelingToolkit STG model template: NeuronBuilder.jl

STG model papers:

Prinz et al. 2003 The functional consequences of changes in the strength and duration of synaptic inputs to oscillatory neurons J. Neuroscience

Prinz et al. 2003 Alternative to hand-tuning conductance-based models: construction and analysis of databases of model neurons J. Neurophysiology

Prinz et al. 2004 Similar network activity from disparate circuit parameters Nature Neuroscience

Thanks also to Srinivas Gorur-Shandilya for advice and contributions related to model implementation.

Download Details:

Author: wsphillips
Source Code: 
License: MIT license

#julia #computing 

Conductor.jl: Choo-choo
Sheldon  Grant

Sheldon Grant


Learning-edge-computing: Notes and Code Examples About Edge Computing

Learning Edge Computing

Projects to gather notes and examples around edge computing.


Edge computing background

Over the recent years more and more IoT devices have been deployed and these devices are creating more and more data that we want to use in some way. What is currently most often the case is that these IoT devices are connected to some sort of gateway what will route the data to a cloud service for processing (analysis, processing, storing etc.).

The number of deployed devices is increasing every day and more and more data needs to be handled, and this is going to cause issues with bandwidth. There are also more devices that require lower latency from its services. For example, self driving cars (connected cars) might not have time to wait for cloud service responses, and another example is servailance cameras that generate huge amounts of data. These are some of the driving forces, to moving networked computing resources closer to where the data is created.

Since most IoT devices are resource constrained, like they might not have powerful processors, or be limit to battery power and therefor need to do as little processing as possible. Now, these devices "can't" really send this information directly to a cloud but instead will send small amounts of data to a gateway node which will in turn send it along to some cloud service, generally speaking. This is called a Cloud centric Internet of Things (CIot).

                                                          |                   |
                                                          |                   |
                                                          |                   |
   +----------+      +-------+                            |   Cloud Services  |
   |IoT Device|<---->|Gateway|<-------------------------->|                   |
   +----------+  +-->|       |                            |                   |
   +----------+  |   +-------+                            |                   |
   |IoT Device|<-+                                        |                   |
   +----------+                                           +-------------------+

Note that in this case the gateway is acting more like a router and does not store or process the data from the IoT devices.

This architecture has some issues as more and more IoT devices are deployed, more and more data is going be transmitted to the cloud services which is going to cause bandwidth issues.

There is also an issue with latency for some types of applications, for example a self-driving car might not be able to wait for a packet to be transported to/from a cloud service. There is also the issue with that an application might not allow for disconnect to the cloud service. Again a self-driving car must be able to continue if such an break occurs.

So the idea is to move some of the cloud service functionality closer to the the IoT devices, to the edge of the network. These are functionalites like computing, storage, and networking. These are called edge servers/computers:

Edge computing:
                                                          |                   |
                                                          |                   |
                     +--------+                           |                   |
   +----------+      |Edge    |                           |   Cloud Services  |
   |IoT Device|<---->|compute |<------------------------->|                   |
   +----------+  +-->|resource|                           |                   |
   +----------+  |   +--------+                           |                   |
   |IoT Device|<-+                                        |                   |
   +----------+                                           +-------------------+

An edge server is a compute resource located where, or close to where, data is being generated. So it receives data from IoT devices like sensors and can store, process, and/or send the data to the cloud (or all three I guess). But data does not need to be sent to the cloud and might be processed by the edge compute resources itself.

Now, the environment where these compute resources are located will look very different. For example, lets say that I'm at home watching IP based TV or using an application on a WIFI connected device. To move an application closer to my location would be placing/deploying it perhaps in my internet service provider's (ISP) network or somewhere in Sweden (I think Netflix does this for example). I imagine that doing this would be like deploying in a kubernetes like environment, at least it would be a non-resource contrained environment where a full operating system and memory resources are available. The runtime used in this case could be any runtime for Java, JavaScript (Node.js, Deno), DotNet etc:

                Internet Service Provider environment     |                   |
                                                          |                   |
                     +--------+                           |                   |
   +----------+      |Edge    |                           |   Cloud Services  |
   | IP TV    |<---->|compute |<------------------------->|                   |
   +----------+      |resource|                           |                   |
                     +--------+                           |                   |
                    "Normal servers"                      |                   |

Now, lets say I switch to my mobile phone and start using the application on it. This would now be using my telco operator and going over their network. Placing the same application closer would in this case be placing it in the telco operators environment (like in a base station). This environment is similar to a cloud operator environment now where they have moved from hardware specific network devices to virtualized software that can be run on commondity hardware and managed in much the same way as cloud environment using platforms like kubernetes. So in this case we have access to similar non-resources constrained environment where I expect the runetime to be the same as the previous example, that is any runtime for Java, JavaScript (Node.js, Deno), DotNet, etc.

                Telco Operator environment                |                   |
                                                          |                   |
                     +--------+                           |                   |
   +-------------+   |Edge    |                           |   Cloud Services  |
   | Mobile Phone|-->|compute |<------------------------->|                   |
   +-------------+   |resource|                           |                   |
                     +--------+                           |                   |
                   "Normal servers"                       |                   |

But there are also other types of Edges which could be on factory floors, or located in hospitals, or spread out accross a city, or in cars, where smaller devices containing edge compute resources need to be placed closer to where data is generated and can be acted upon in the shortest time possible. These can also act as aggragators and limit the amount of data being sent to backend cloud applications.

                Public environments                       +-------------------+
                Factory environments                      |                   |
                Embedded in products (cars and others)    |                   |
                                                          |                   |
                     +--------+                           |                   |
   +----------+      |Edge    |                           |   Cloud Services  |
   | IP TV    |<---->|compute |<------------------------->|                   |
   +----------+      |resource|                           |                   |
                     +--------+                           |                   |
                  "Contstrained compute devices"          |                   |

So what options are there for deploying to these resource constrained environments? I currently don't know the answer to this question.

I initialy thought of the edge compute resources as a normal server in a rack for example, but these can be small dedicated devices (small single board computers) like a lattepanda or a udoo bolt, or a Khadas Edge V, or a Jetson Nano.

Now, an extension of the Edge compute resource is to have a mini cloud of sort that has some of the same features of a cloud, like scalability, managability and the rest of functionality that enterprise clouds provider. This is a layer between the edge server (or parhaps even replaces the edge server, this is not clear to me yet). What are these things called, well they are called Fog (as in cloud but closer to the ground or something like that):

Fog computing:
                                                          |                   |
                                                          |                   |
                     +--------+        +--------+         |                   |
   +----------+      |Edge    |        |  Fog   |         |   Cloud Services  |
   |IoT Device|<---->|compute |<-------| layer  |-------->|                   |
   +----------+  +-->|resource|        |        |         |                   |
   +----------+  |   +--------+        +--------+         |                   |
   |IoT Device|<-+                                        |                   |
   +----------+                                           +-------------------+

This idea called Fog computing was coined by Cisco in 2014 and later in 2015 IBM coided the term Edge computing.

The Fog layer receives data from the edge layer and can futher filter it down or can act on the data with or without sending it through to the cloud services. This allows for saving on bandwidth and also latency.


Fog layer:
 +-------------+ +---------------+ +------------+ +----------+ +----------+
 | Compute     | | Acceleration  | | Networking | | Control  | | Storage  |
 +-------------+ +---------------+ +------------+ +----------+ +----------+

Compute: VM/Containers, iPaaS/SaaS, On-Demand data Processing (ODP), Context as a Service (CaaS)
Acceleration: Network Function virtualization/Software Defined Networking, GPU/FPGA
Networking: TCP/UDP IP, Http/ CoAP, XMPP/MQTT/AMQP, 802.15.4 (ZigBee), Z-Wave, Bluetooth
Control: Deployment, Actuation, Mediation, Security
Storage: Caching

Multi-access Edge Computing (MEC)

See MEC.


Autonomous vehicles These will generate huge amounts of data and need to repond in real time. This will require them to have onboard computing resources that can handle this and will have Edge compute resources onboard. These will b

Cloud Gaming Cloud gaming companies are looking to build edge servers as close to gamers as possible in order to reduce latency and provide a fully responsive and immersive gaming experience.

Health Care Healthcare data is coming from numerous medical devices, including those in doctor's offices, in hospitals and from consumer wearables bought by patients themselves. But all that data doesn't need to be moved to centralized servers for analysis and storage -- a process that could create bandwidth congestion and an explosion in storage needs.

In this case artificial intelligence (AI) and machine learning capable edge compute resources might be needed to deployed at the Edge (somewhere at the hospital, I imaging this as network connected devices that are small and not large servers). These would help medical staff make decisions in real time and minimize the number of false alarms.

Industrial IoT There a a lot of sensors and IoT devices in instustrial environments and having edge compute resources closer to where this data is used provides low latency to that immediate reponses to problems are possible. And Edge compute resources with AI/MI can help improve quality assurance.

Security Surveillance systems can benefit from the low latency and reliability of edge computing because it’s often necessary to respond to security threats within seconds. Edge computing also significantly reduces bandwidth costs in video surveillance, since the vast majority of surveillance footage requires no response.

Author: Danbev
Source Code: 

#node #nodejs #computing #edge 

Learning-edge-computing: Notes and Code Examples About Edge Computing

10 Mejores Cursos De Informática Para Tomar En 2022

¿Estás buscando las mejores introducciones a la informática? He clasificado los mejores cursos disponibles en línea, siguiendo una metodología sólida. Y todos son libres de auditar. Puedes leer sobre esto a continuación.

Pero si tienes prisa, aquí están mis mejores opciones. Haga clic en uno para saltar a los detalles del curso:

Rango y cursoCarga de trabajoen carta
1. Introducción a la informática de CS50 (Harvard)100–200 horasEncuesta completa y de muy alta calidad de CS.
2. Pensamiento computacional para la resolución de problemas (Penn)70 horasObtener la mentalidad y los métodos de resolución de problemas.
3. Introducción a la informática y la programación con Python (MIT)80–140 horasEncuesta integral de CS a través de la lente de Python.
4. Principios de Computación (Arroz)40 horasResumen práctico de los fundamentos de CS, como las probabilidades.
5. Informática 101 (Stanford)36 horasEncuesta de los principales temas de CS, incluida la creación de redes.
6. Cómo funcionan las computadoras de Coursera (UoL)40 horasVista de abajo hacia arriba del funcionamiento de la computadora.
7. Tecnología de comprensión de CS50 (Harvard)36 horasConceptos básicos de tecnología, si no está listo para el CS50 principal.
8. Introducción a la informática teórica (Udacity)25 horasTeoría de la complejidad y la computabilidad.
9. Matemáticas para Ciencias de la Computación (UoL)40 horasResumen completo de matemáticas para CS.
10. Matemáticas para Ciencias de la Computación (Universidad de Hull)9 horasGran introducción a las matemáticas si estás empezando desde cero.

¿Qué es la informática?

La definición de informática es casi tan amplia como la definición de física. Entonces, decir que la ciencia de la computación es el estudio de las computadoras y los conceptos informáticos es tan 'útil' como decir que la física es el estudio de la naturaleza y sus fenómenos.

En su lugar, te diré los principales subcampos de la informática que la mayoría de las universidades incluyen en su plan de estudios.

Entiendes la esencia. Estoy seguro de que uno de estos pensamientos intrigantes ha aparecido en tu mente antes. Por suerte, estas son las preguntas que la informática trata de responder.

Al estudiar informática, puedes convertirte en un mejor programador. Así como es probable que un veterinario entienda a los animales mejor que el dueño de una mascota promedio, al estudiar ciencias de la computación, puede obtener una mejor comprensión de las características, habilidades y limitaciones de estas increíbles máquinas de ejecución de código que llamamos 'computadoras'.

Metodología de clasificación de cursos

Seguí un proceso de tres pasos para construir este ranking:

Primero , déjame presentarme. Soy parte de Class Central , el buscador líder de cursos en línea. Yo ( @elham ) construí este ranking en colaboración con mi amigo y colega @manoel , siguiendo el mismo enfoque que usamos con cierto éxito en nuestros rankings anteriores de los mejores cursos de Python y mejores cursos de aprendizaje automático . En este punto, diría que es un método bastante robusto.

Comenzamos a construir este ranking mirando nuestra base de datos de más de 50K cursos en línea . Estábamos interesados ​​en cosas como calificaciones, reseñas y marcadores de cursos. Esto nos permitió hacer una selección inicial. Entonces, esta fase fue puramente basada en datos.

Este primer paso tentativo rápidamente ayudó a que surgieran algunas de las mejores opciones disponibles. El boca a boca es muy efectivo en el aprendizaje en línea. Los buenos cursos se hacen notar. Y los mejores atraen mucha atención y críticas entusiastas.

Dicho esto, las reseñas no siempre cuentan la historia completa. De hecho, algunos cursos son tan buenos para llamar la atención desde el principio que otros excelentes recursos pueden pasar desapercibidos. Entonces, el siguiente paso fue incorporar nuestro conocimiento personal de la educación en línea a la mezcla.

En segundo lugar , usamos nuestra experiencia como estudiantes en línea para evaluar cada una de nuestras selecciones iniciales.

Ambos venimos de la informática y somos estudiantes en línea prolíficos, habiendo completado alrededor de 45 MOOC entre nosotros. Además, Manoel tiene una licenciatura en informática en línea , y actualmente estoy completando mi formación básica en informática.

Manoel reunió los cursos mientras yo escribía el artículo que estás leyendo. A lo largo de este proceso, intercambiamos ideas e hicimos mejoras iterativas en la clasificación hasta que ambos estuvimos satisfechos con el resultado final.

En tercer lugar , durante nuestra investigación, nos encontramos con cursos que se sentían bien hechos pero que no eran muy conocidos. Si adoptáramos un enfoque puramente centrado en los datos, tendríamos que dejar esos cursos fuera del ranking, aunque solo fuera porque tenían menos inscripciones y calificaciones.

Pero no. Esta clasificación es deliberadamente obstinada y holística. Cuando nos sentimos seguros de que valía la pena incluir un curso, incluso cuando el curso aún no tenía tantas reseñas como algunos de sus competidores, nos guiamos por nuestro instinto y lo incluimos.

También condimentamos la lista al incluir una amplia variedad de cursos de ciencias de la computación que, con suerte, se adaptarán a la diversa gama de estudiantes, ya sea que sea un verdadero principiante o alguien con algunos fundamentos en ciencias de la computación, o un interés en temas específicos como las matemáticas. .

Después de pasar por este proceso, combinando datos de Class Central, nuestra experiencia como aprendices de por vida y mucha edición, llegamos a nuestra clasificación final. Hasta ahora, hemos dedicado más de 10 horas a construir este ranking y tenemos la intención de continuar actualizándolo en el futuro.

Estadísticas de clasificación de cursos

Aquí hay algunas estadísticas agregadas sobre el ranking:

  • En total, los cursos en este ranking acumularon más de 5 millones de inscripciones con 2 cursos con más de 1 millón de inscripciones cada uno.
  • El curso más popular de la lista tiene 3,5 millones de inscripciones.
  • Todos los cursos en este ranking son completamente gratuitos o gratuitos para auditar.
  • Con 4 cursos cada uno, edX y Coursera están empatados como el proveedor más representado en este ranking.
  • Alrededor de 480 000 personas siguen cursos de informática en Class Central .

Sin más preámbulos, repasemos las mejores opciones.

1. Introducción a la informática de CS50 (Universidad de Harvard)


El instructor del curso Prof. Malan con sus alumnos

Mi primera elección tiene que ser Introducción a la informática de CS50 , que ofrece la Universidad de Harvard en edX. Lanzado en edX en 2012, CS50 es el curso de informática en Internet. Es famoso por su espléndida calidad de producción y sus actualizaciones anuales del plan de estudios.

Proporciona una descripción sucinta pero completa de lo que se trata la informática. Si usted es un novato que nunca ha oído hablar de '¡Hola mundo!', o un programador que sabe un par de cosas sobre computadoras, saldrá de este curso habiendo aprendido algo nuevo.

Una cosa a tener en cuenta

Aunque los ejercicios del curso vienen en dos versiones, fácil y desafiante, descubrí que incluso los ejercicios fáciles pueden ser un poco complicados. Si no sabes nada de programación, te recomiendo que encuentres a alguien con quien estudiar este curso.

Afortunadamente, CS50 tiene una de las comunidades de cursos en línea más grandes y activas: consulte su Discord .

O si está buscando un curso más breve y práctico, quizás desee echar un vistazo a mi clasificación de Python , que incluye algunas rampas de acceso más suaves al mundo de la programación.

El instructor

No podemos discutir CS50 sin mencionar a David J. Malan , el profesor de Harvard que imparte el curso. Rara vez un instructor ha sido tan fundamental para el éxito de un curso.

Más allá de ser un excelente educador, el Prof. Malan es un verdadero animador, con una entrega casi perfecta. Y cuando está abordando un curso académico que puede llevarle decenas de horas, tener un instructor capaz de captar la atención del alumno marca una gran diferencia.

Entonces, si a pesar de un deseo sincero de aprender, se queda dormido mientras toma cursos en línea, este podría ser el curso para usted. ¡La energía del Prof. Malan es contagiosa!

Lo que aprenderás

El curso comienza con la premisa de que la informática es, en esencia, la resolución de problemas. Te presenta el binario, el lenguaje fundamental de las computadoras, y explica cómo las secuencias de 1 y 0 pueden representar de alguna manera texto, imágenes, videos e incluso sonidos.

Aprenderá que los algoritmos son instrucciones paso a paso diseñadas para resolver un problema. El tipo más común de algoritmos con los que trabajará a lo largo del curso son los algoritmos de clasificación y búsqueda , como la clasificación por burbuja, la clasificación por combinación y la búsqueda binaria.

Quizás se pregunte: '¿De qué sirve tener muchos algoritmos diferentes si todos hacen lo mismo?'. Aquí es cuando aprenderá a medir la eficiencia de un algoritmo con la notación Big O.

El primer lenguaje de programación que enseña el curso es Scratch, un lenguaje fácil de usar para principiantes. A través de la codificación basada en bloques, usará Scratch para ilustrar conceptos fundamentales de programación como funciones, declaraciones condicionales, expresiones booleanas, bucles y variables.

Más adelante en el curso, notará que estos conceptos fundamentales siguen apareciendo una y otra vez, ya que se pueden encontrar en casi todos los lenguajes de programación que CS50 le enseñará.

Luego, el curso elimina sus ruedas de entrenamiento y lo arrastra a las profundidades de los lenguajes de programación de bajo nivel. Por "bajo nivel", no me refiero a "menos valioso". En informática, los lenguajes de programación de bajo nivel son lenguajes que están cerca del código de máquina: cuanto más cerca están del código de máquina, más "inferiores" son.

El lenguaje ensamblador es lo más cercano que podemos llegar al binario, y el curso lo discutirá brevemente. Pero nuestra primera inmersión profunda en la programación tradicional (escribir líneas de código en lugar de organizar bloques de colores como con Scratch) será con C, un lenguaje de programación de bajo nivel en el que administrará la memoria a mano e implementará sus primeras estructuras de datos.

Aprenderá que las computadoras almacenan datos en secuencias de ubicaciones en la memoria y cómo las computadoras pueden ubicar y acceder a datos con direcciones y punteros. También aprenderá sobre las diferentes formas en que podemos crear y almacenar listas de valores, como matrices, listas vinculadas y árboles.

Comparará las ventajas y desventajas de cada estructura de datos. Por ejemplo, se puede acceder a las tablas hash en tiempo constante, pero es necesario mitigar el riesgo de colisión de datos.

Luego volverá a la superficie hacia la programación de "nivel superior", donde podrá respirar cómodamente mientras comienza a trabajar con Python y continúa saltando de un tema a otro.

Explorará SQL, el lenguaje de programación de muchas bases de datos. Las últimas semanas del curso culminan con la creación y el diseño de un sitio web interactivo con HTML, CSS, JavaScript y un marco Python llamado Flask.

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de diez semanas, más un proyecto final abierto que puede llevar una semana más (o más, si quieres trabajar en algo realmente ambicioso).

El curso se graba anualmente en el campus de Harvard antes de lanzarse en línea la primavera siguiente. Mientras la grabación está en curso, es posible que pueda unirse a través de una transmisión en vivo con otros cien estudiantes, o si vive cerca del campus, incluso asistir en persona, aunque la pandemia podría impedirlo en el futuro previsible. De lo contrario, tendrá acceso a grabaciones a pedido en edX o a través de Harvard OCW .

En cuanto a las evaluaciones, completarás diez conjuntos de problemas, ocho laboratorios y un proyecto final de fin de curso que deberás diseñar y realizar tú mismo o con un equipo. Podrá codificar y enviarlos a través de un conveniente editor basado en VS Code en el navegador.

InstituciónUniversidad Harvard
instructoresDavid J. Malan, Brian Yu
Carga de trabajo100–200 horas en total
Inscripciones3,4 millones
CertificadoGratis y de pago (ver más abajo)

Línea CS50

Mucha gente ha oído hablar de Introducción a la informática de CS50, pero no muchos se dan cuenta de que hay otros 10 cursos bajo la marca CS50. Algunos cursos de seguimiento que vale la pena mencionar son:

Lo que es aún mejor: muchos de estos cursos ofrecen un certificado gratuito. Si quieres saber más sobre los cursos CS50, y cómo obtener un certificado gratuito, puedes leer la guía CS50 de Manoel .

Hechos graciosos

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

2. Pensamiento computacional para la resolución de problemas (Universidad de Pensilvania)


Los instructores del curso, Susan Davidson y Chris Murphy

Mi segunda elección sería Pensamiento computacional para la resolución de problemas de la Universidad de Pensilvania en Coursera.

Este curso se enfoca en las habilidades subyacentes a las ciencias de la computación: el pensamiento computacional.

El pensamiento computacional es el proceso de dividir un problema en partes y luego encontrar un método de resolución que pueda ser llevado a cabo por una computadora.

Una vez que haya adoptado el pensamiento computacional, tendrá la mentalidad adecuada para abordar cursos adicionales de ciencias de la computación. Entonces podrías ver este curso como una fundación antes de la fundación. Dicho esto, si su interés radica en la resolución de problemas per se en lugar de CS en su conjunto, este curso también debería ser una excelente opción.

No necesita ninguna experiencia previa en informática o programación para tomar este curso, aunque algunas matemáticas básicas de la escuela secundaria serían útiles.

Lo que aprenderás

El curso cubre cuatro temas principales: pensamiento computacional, algoritmos, arquitectura de computadoras y Python.

Primero, el curso describe los cuatro pilares del pensamiento computacional. Comenzará con la descomposición, dividiendo un problema complejo en problemas más pequeños y simples. Luego, a través del reconocimiento de patrones, comparará el problema con otros problemas similares que se hayan resuelto previamente.

Posteriormente, durante la representación y abstracción de datos, simplificará aún más el problema identificando qué características del problema son importantes y filtrando las que no lo son.

El último pilar del pensamiento computacional, los algoritmos, forma la segunda sección del curso. El curso define los algoritmos como un conjunto de instrucciones paso a paso para resolver un problema. Con los algoritmos, puede enseñarle a la computadora cómo resolver problemas sin decirle explícitamente cómo hacerlo. En su lugar, su algoritmo podrá manejar una serie de casos diferentes, siempre que estos cumplan con algunas condiciones previas.

Explorará una variedad de algoritmos, como la búsqueda lineal y binaria. Aprenderá a representar algoritmos con diagramas de flujo, analizar la complejidad de los algoritmos (Big O) y calcular la cantidad de soluciones posibles para un problema de optimización. Por último, comparará los beneficios y las limitaciones de los enfoques algorítmicos comunes para la resolución de problemas.

La tercera parte del curso brinda una breve historia de las computadoras, antes de decidirse por la arquitectura de la computadora utilizada por las computadoras modernas: la Arquitectura de Von Neumann. 

Consta de tres unidades fundamentales: la memoria, la CPU y la E/S. Aprenderá cómo se almacenan y se accede a los datos y las instrucciones en las computadoras como bits y bytes, y también cómo ejecutar código equivale a mover piezas de datos en la memoria y operar con ellos en la CPU.

En la cuarta y última sección, el curso lo instruirá sobre los conceptos básicos de la programación en Python. Explorará iteraciones, clases y depuración. Y finalizará el curso codificando su propio programa Python, donde podrá implementar los algoritmos que aprendió previamente en el código.

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de 4 semanas, y cada semana tiene alrededor de 18 horas de material del curso. Aprenderá principalmente de conferencias en video, y después de cada video habrá un breve cuestionario para evaluar su memoria. Hay material complementario disponible sobre matemáticas, para aquellos que no confían tanto en sus habilidades matemáticas.

Al final de cada semana, se le presentará un estudio de caso en el que verá ejemplos del pensamiento computacional utilizado para resolver problemas de la vida real. Posteriormente, realizarás un proyecto en el que aplicarás lo aprendido. Tenga en cuenta que las evaluaciones de este curso son para estudiantes verificados.

InstituciónUniversidad de Pennsylvania
instructoressusan davidson y chris murphy
Carga de trabajo70 horas totales
Clasificación4.7 / 5.0 (1K)

Hechos graciosos

  • Este curso cuenta con el respaldo de Google , que decidió hacerlo parte de su Digital Garage, una colección de cursos y recursos para estudiantes que desean adquirir habilidades tecnológicas.
  • La profesora de Penn, Susan Davidson, la instructora del curso, fue nombrada miembro de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia en 2021.
  • El Prof. Davidson también enseña algunos de los cursos de la Maestría en Informática y Tecnología de la Información (MCIT) de Penn, que se ofrece en línea a través de Coursera.

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

3. Introducción a las Ciencias de la Computación y la Programación con Python (Instituto de Tecnología de Massachusetts)


Profe. Eric Grimson, instructor del curso

Mi tercera elección para el mejor curso de ciencias de la computación es Introducción a las ciencias de la computación y la programación con Python , que ofrece el MIT en edX.

Este curso aborda el campo de la informática y la programación a través de Python. El curso se enfoca en la amplitud en lugar de la profundidad, brindando a los estudiantes conocimientos básicos sobre las numerosas aplicaciones de la computación.

Entonces, este curso es similar a nuestra primera selección en que es un curso de encuesta: cubre mucho, pero no en gran detalle. Pero es diferente en que se enfoca completamente en un lenguaje de programación, Python, mientras que el curso de Harvard involucra múltiples lenguajes.

Dependiendo de sus objetivos, este enfoque en Python podría verse como algo positivo o negativo. Por lo que vale, creo que Python es un excelente primer lenguaje de programación.

¡Aviso! Este curso intenta reflejar la experiencia en el campus del MIT, así que no espere que sea pan comido. No necesitarás experiencia previa en informática o programación para tomarlo, pero necesitarás experiencia en matemáticas de secundaria.

Lo que aprenderás

Los temas principales que explora el curso son el pensamiento computacional, las estructuras de datos, la iteración y la recursividad, la descomposición, la abstracción y los algoritmos y la complejidad.

Se le dará una breve introducción a la computación y el pensamiento computacional. Aprenderá qué son las computadoras, cómo funcionan y cuáles son sus limitaciones.

Al comprender que las computadoras solo saben lo que les dices (y lo que pueden deducir de lo que les dices), te darás cuenta de que para que la computadora realice una tarea, necesita una "receta" que contenga una secuencia de instrucciones que debe seguir. Esto es lo que los informáticos llaman un algoritmo.

Su viaje de programación comienza con el aprendizaje de Python y su sintaxis básica. Con Python, explorará conceptos comunes a la mayoría de los lenguajes de programación. Estos incluyen variables, declaraciones condicionales y flujos de control.

Además, conocerá las funciones y el papel que desempeñan en la descomposición, la abstracción y la recursividad, que son conceptos fundamentales para la resolución de problemas en informática.

Para entonces, debería poder codificar programas simples que pueden generar soluciones aproximadas para ecuaciones matemáticas difíciles a través de un método de adivinar y verificar.

Por último, aprenderá sobre las diferentes formas en que podemos representar la información en Python, llamadas estructuras de datos. Trabajará con listas, tuplas y diccionarios, y comprenderá cuándo usar una estructura de datos sobre otra.

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de 9 semanas con una carga de trabajo esperada de 14 a 16 horas cada semana. El modo principal de aprendizaje son las conferencias en video, y el curso incluye muchas actividades para poner en práctica las habilidades que tanto le costó ganar. También tendrá acceso a un foro de estudiantes donde podrá debatir con otros estudiantes.

Hay 3 conjuntos de problemas que contienen ejercicios de codificación desafiantes que lo ayudarán a solidificar su conocimiento. Si es un estudiante verificado, deberá completar un examen parcial y final cronometrado para recibir su certificado.

InstituciónInstituto de Tecnología de Massachusetts
instructoresJohn GuttagEric GrimsonAna Bell
Carga de trabajo80–140 horas en total
Inscripciones1,5 millones

Hechos graciosos

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

4. Principios de computación (Parte 1) (Universidad de Rice)


Prof. Scott Rixner, instructor del curso

Principios de computación (Parte 1), de la Universidad de Rice en Coursera, es mi cuarta elección para la mejor introducción a las ciencias de la computación. El curso hace hincapié en hacer en lugar de mirar, lo que requiere que complete muchas tareas de codificación.

Este curso tiene como objetivo ayudarlo a mejorar sus habilidades de programación enseñándole la resolución de problemas computacionales, una habilidad que subyace a la informática, y que también fue el enfoque de nuestra segunda selección . Esto implicará el aprendizaje de importantes prácticas de programación y el desarrollo de una base matemática para la resolución de problemas.

Para tomar este curso, deberá sentirse cómodo escribiendo programas pequeños (más de 100 líneas) en Python, así como tener experiencia en matemáticas de la escuela secundaria. Entonces, este no comienza desde cero y, por lo tanto, está dirigido a estudiantes que también tienen algunos conceptos básicos.

Si está buscando un curso de resolución de problemas con menos requisitos previos, es posible que desee echar un vistazo a nuestra segunda selección .

Lo que aprenderás

El curso incluye repasos de Python, pruebas de código, probabilidad y aleatoriedad, combinatoria y crecimiento de funciones.

Después de una breve revisión de Python, el curso explicará cómo crear pruebas y por qué puede ser útil tener pruebas para sus programas de Python.

A muchos programadores no les gusta o simplemente no se molestan en escribir pruebas para su código, pero como explica uno de los instructores, es una mejor práctica que vale la pena tratar como parte integral del proceso de programación.

Escribir pruebas lo ayudará a ahorrar tiempo y esfuerzo, y sirve como una verificación de cordura reutilizable de que su programa realmente hace lo que se supone que debe hacer. Para tu primer miniproyecto, recrearás el conocido juego 2048 en Python.

Luego, el curso pasa al papel de la probabilidad y la aleatoriedad en las ciencias de la computación. Aprenderá a identificar resultados irrazonables en probabilidad, además de calcular el valor esperado de múltiples resultados.

Por ejemplo, ¿cuál es la probabilidad de que un dado saque siete seises de diez lanzamientos? Y si eso sucediera, ¿hasta qué punto podríamos concluir que el dado está pesado, es decir, que las tiradas fueron injustas?

También verá cómo podemos usar Python para simular la probabilidad de resultados, una herramienta valiosa utilizada en el modelado estadístico. Y para tu segundo miniproyecto, trabajarás con probabilidades para crear un oponente al que puedas enfrentarte en un juego de Tic-Tac-Toe.

El curso también toca la combinatoria, que se ocupa de enumeraciones, permutaciones y combinaciones. Descubrirá cómo calcular el número total de formas en que se puede desarrollar un evento.

Esto es de gran ayuda para calcular la cantidad de pasos que tomaría un algoritmo, lo que le permite estimar el tiempo de ejecución del algoritmo y, a su vez, determinar si valdría la pena implementarlo. Puede ver por qué la combinatoria juega un papel importante en la seguridad informática y de contraseñas. Para su tercer miniproyecto, codificará el conocido juego de dados Yahtzee .

En la parte final del curso, se le enseñará la importancia de contar para resolver problemas complejos. Contar responde a la pregunta de cuánto tiempo puede tardar un algoritmo en ejecutarse dada una tarea. Otro nombre para contar con el que podría estar más familiarizado es "complejidad del tiempo".

También aprenderá sobre funciones de orden superior en Python, es decir, funciones que toman otras funciones como algoritmos, como la mapfunción. En su último miniproyecto, utilizará estos conceptos para crear su propia versión de Cookie Clicker .

Cómo aprenderás

El curso se divide en 5 semanas, y cada semana implica de 7 a 10 horas de estudio. Aprenderá principalmente a través de conferencias en video y tareas calificadas, aunque el curso proporciona notas y actividades complementarias para lectura y práctica adicionales.

Codificará y enviará la tarea y los miniproyectos en su sitio web complementario CodeSkulptor , y el editor de código en el navegador que evitará la necesidad de configurar un entorno de codificación local.

InstituciónUniversidad de arroz
instructoresScott Rixner, Joe Warren, Luay Nakhleh
Carga de trabajo40 horas en total
Clasificación4,7 / 5,0 (600)

Hechos graciosos

  • El curso tiene alrededor de 15k marcadores en Class Central.
  • Este curso es el tercero de siete cursos que componen la Especialización en Fundamentos de Computación . Al recibir el certificado de especialización, habrá completado más de 20 proyectos, incluido un proyecto final.
  • Si no está interesado en realizar una especialización completa después de este curso, pero le gustaría obtener más información sobre el tema del curso, como lo indica el nombre del curso, hay un curso de seguimiento: Principios de computación (Parte 2) .
  • El instructor del curso, el Prof. Scott Rixner, es director de la facultad de dos programas de grado en línea en la Universidad de Rice. Por lo tanto, su dedicación a la educación en línea se extiende más allá del alcance de sus propios MOOC.

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

5. Informática 101 (Universidad de Stanford)


Profe. Nick Parlante, instructor del curso

Computer Science 101 tiene como objetivo desmitificar la magia de las computadoras al demostrar que funcionan siguiendo algunos patrones relativamente simples.

Este curso le ayudará a familiarizarse con esos patrones. Le dará una idea de cómo funcionan las computadoras y cuáles son sus limitaciones.

Además, el curso profundiza en la creación de redes y otros temas importantes dentro de CS. ¡No se requieren conocimientos previos de informática!

Lo que aprenderás

El curso comienza con la ecuación fundamental de las computadoras: Computadora = Poderosa + Estúpida. Las computadoras son poderosas porque pueden realizar miles de millones de operaciones por segundo. Pero son estúpidos porque necesitan que alguien les diga qué hacer. Aquí es donde entran en juego los programadores.

Este curso utiliza pequeños fragmentos de JavaScript para presentarle la programación y otros conceptos de informática. Obtendrá una comprensión de los conceptos de programación como variables, bucles e iteraciones, declaraciones condicionales, etc. Posteriormente, el curso cubre lenguajes de bajo y alto nivel, así como compiladores e intérpretes.

La computadora es una herramienta y el programador maneja la herramienta. Por lo tanto, para programar de manera eficiente, es importante entender cómo funciona la herramienta. El curso cubre muchos aspectos de dicha herramienta, incluido el hardware. Aprenderá sobre las partes que componen una computadora y verá cómo las computadoras pueden representar diferentes formatos de información.

El principal formato con el que trabajarás es el de imágenes. Una de las cosas que hará es imágenes de "pantalla verde", así como convertir las imágenes en color en escala de grises al operar en el nivel de píxel individual.

Otro tema que cubre el curso son las redes informáticas, que es la forma en que las computadoras se comunican entre sí. Aprenderá acerca de los diferentes tipos de redes.

Estudiarás qué son las direcciones IP y cómo permiten que las computadoras se localicen entre sí. El curso analiza cómo las computadoras transmiten información a través de paquetes de datos y también el protocolo de comunicación en el que se ejecuta Internet: TCP/IP.

El curso también cubre brevemente una variedad de otros temas como bases de datos y hojas de cálculo, seguridad informática y datos analógicos y digitales.

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de 6 semanas, y cada semana toma de 4 a 6 horas para completarse. Las lecciones se proporcionan a través de conferencias en video y se complementan con notas y evaluaciones. Sin embargo, deberá ser un alumno verificado para acceder a las evaluaciones.

InstituciónUniversidad Stanford
Instructorhablando nick
Carga de trabajo36 horas en total

Hechos graciosos

  • El instructor agradece a Google por apoyar su investigación inicial para crear la clase. Creo que esto va para todos nosotros!
  • Este curso tiene marcadores de 3k en Class Central.
  • El interés actual del instructor del curso, Nick Parlante, es CodingBat Java , una herramienta experimental de práctica de código en línea.

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

6. Cómo funcionan las computadoras (Universidad de Londres)


Dr. Marco Gillies, instructor del curso

Este curso conciso impartido por la Universidad de Londres en Coursera toca algunos temas clave en informática, pero está principalmente interesado en ayudarlo a desarrollar una comprensión básica del hardware. Realmente está en el título: al final del curso, sabrás cómo funcionan las computadoras.

Y a través de esa comprensión, también formará una imagen más clara de cómo se pueden aprovechar las computadoras para ayudar a resolver problemas cotidianos.

El curso es tan adecuado para alguien que quiere construir bases sólidas para seguir estudiando en CS, como para alguien que simplemente siente curiosidad por saber cómo funcionan las computadoras y quiere explorar algunos temas clave de CS, pero no necesariamente una inmersión profunda.

No necesita ningún conocimiento previo de informática para tomar este curso.

Lo que aprenderás

Este curso cubre hardware de computadora, abstracción, modularidad, redes de computadoras y comunicación.

El curso comienza con la abstracción: el arte de llamar la atención sobre los detalles importantes mientras se filtra el ruido. Muchas disciplinas se basan en la abstracción, y la informática lo hace en gran medida, tanto a nivel de hardware como de software.

Este concepto se hará evidente cuando el curso comience a discutir el hardware de la computadora, como la memoria, la CPU y otros dispositivos. Utilizará máquinas nocionales como medios para capturar estas abstracciones.

Después, pasarás a otra idea clave: estado y modularidad. Esto le ayudará a responder la pregunta: '¿Por qué apagar y encender mi computadora soluciona la mayoría de los problemas?'

Usando máquinas nocionales, explicará cómo funcionan las aplicaciones informáticas al pasar por diferentes estados y cómo la modularidad les permite interactuar con otras aplicaciones. Aprenderá a depurar cosas, una habilidad muy útil.

Continuando, aprenderá cómo las computadoras se comunican entre sí a través de Internet a través de redes y protocolos de comunicación. También aprenderá sobre los tipos de amenazas de seguridad que enfrentan las computadoras (y los usuarios) y cómo protegerse de los actores maliciosos.

Por último, explorará el desarrollo web básico. Al aplicar su nuevo conocimiento sobre abstracción, estado y modularidad, podrá comprender claramente cómo funcionan los sitios web.

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de 4 semanas, con 10 horas de material por semana. Consiste en conferencias en video y cuestionarios para evaluar su conocimiento del material. Tendrá la oportunidad de compartir sus pensamientos en las indicaciones de discusión.

InstituciónUniversidad de londres
Instructormarco gillies
Carga de trabajo40 horas en total
Clasificación4,6 / 5,0 (440)

Hechos graciosos

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

7. Tecnología de comprensión de CS50 (Universidad de Harvard)


Prof. Malan (¡otra vez!), instructor del curso

Este es otro curso de la familia CS50. Pero a diferencia de nuestra primera elección, que es el curso principal CS50, este curso es para aquellos que trabajan con tecnología todos los días pero no entienden cómo funciona todo bajo el capó o cómo resolver problemas cuando algo sale mal. Y también es para aquellos que (todavía) no trabajan con tecnología, en particular, computadoras, pero que, sin embargo, les gustaría entender su funcionamiento.

El curso tiene como objetivo llenar los vacíos en su conocimiento de hardware, Internet, multimedia, programación y desarrollo web, preparándolo para la tecnología de hoy y de mañana.

Este curso no tiene requisitos previos.

Lo que aprenderás

El curso comienza con una introducción al lenguaje de las computadoras, binario. Explica cómo las computadoras usan binarios para representar texto y otra información. Luego, pasará al hardware de la computadora: CPU, RAM y memoria principal. Aprenderá sobre las funciones de cada uno de estos componentes.

El curso analiza Internet y multimedia, y las tecnologías que los sustentan. Le dirá cómo las computadoras pueden encontrar y hablar entre sí. Aprenderá sobre el protocolo común de Internet TCP/IP y más.

Aprenderá sobre las diferentes representaciones de datos de multimedia, como audio, imágenes y video. Existen muchos formatos de archivo y técnicas de compresión; el curso le brindará una descripción general de algunos de los principales.

A continuación, se le enseñará cómo mantenerse seguro en Internet. Descubrirá varias formas de proteger sus datos y su privacidad. Esta sección incluirá lecciones sobre cookies, contraseñas, autenticación de dos factores, encriptación y más.

Continuarás con los conceptos básicos del desarrollo web. Aprenderá cómo los navegadores web acceden a la web con solicitudes HTTP. ¿Alguna vez has visto un error 404 o 500 al intentar visitar una página web? Probablemente lo tengas. Bueno, en este curso, aprenderá lo que significan estos errores. Se proporciona una breve descripción de los lenguajes que nos permiten crear y diseñar páginas web, HTML y CSS.

Por último, no menos importante, descubrirá los conceptos básicos de la programación. Utilizará principalmente el lenguaje basado en bloques Scratch para explorar conceptos comunes a casi todos los lenguajes de programación, como variables, expresiones, bucles, etc.

Además, para demostrar lo que es un algoritmo (y más específicamente el paradigma divide y vencerás ), verás al instructor romper una guía telefónica en dos... ¡Tenía que mencionar esto porque es muy instructivo y memorable!

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de 6 semanas, y cada semana toma de 2 a 6 horas para completarse, dependiendo de su familiaridad previa con el contenido. Cada semana contiene al menos una hora de conferencia.

Con respecto a las evaluaciones, deberá completar una tarea para cada uno de los seis temas presentados en el curso para obtener un certificado.

InstituciónUniversidad Harvard
InstructorDavid J. Malan
Carga de trabajo36 horas en total
CertificadoGratis y de pago (ver más abajo)

Hechos graciosos

  • Después de tomar este curso, estará más que listo para abordar CS50, nuestra elección número 1 .
  • Este curso tiene 1.6k marcadores en Class Central.
  • Otro dato sobre David J. Malan, el instructor del curso: es un miembro activo del SIGCSE , el brazo de la ACM que se ocupa de la educación en informática.

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

8. Introducción a la informática teórica (Udacity)


Captura de pantalla del curso

Para aquellos que están familiarizados con la programación y los algoritmos, y desean ampliar su comprensión de la resolución de problemas en informática, este curso riguroso pero perspicaz podría ser lo que está buscando.

Ofrecido por Udacity, Intro to Theoretical Computer Science explora lo que hace que un problema sea 'difícil' de resolver, incluso para una computadora. Luego, muestra cómo reducir y simplificar estos problemas 'difíciles' para hacerlos más fáciles de resolver mediante computación.

Lo que aprenderás

El curso cubre dos áreas principales de la informática teórica: la teoría de la complejidad y la computabilidad.

La teoría de la complejidad pregunta cuánto de sus recursos, como tiempo o memoria, requerirá una computadora para resolver un problema. La computabilidad, por otro lado, pregunta si una computadora puede resolver un problema, incluso cuando se le da más tiempo y memoria.

El curso lo introduce a una variedad de problemas del mundo real de telecomunicaciones, bioinformática y finanzas. Reconocerá lo que hace que un problema sea desafiante y el valor de reconocer tales problemas. Esto lo preparará para comprender qué es la completitud de NP. Entonces, comprenderá qué hace que un problema sea 'difícil' de resolver y podrá probarlo.

El resto del curso analiza qué hacer con el problema una vez que hayamos demostrado que es difícil (o incluso imposible de resolver).

Una de las formas de superar este obstáculo es emplear algoritmos inteligentes y eficientes. Otra forma es aceptar que el problema puede no tener una solución perfecta y, en cambio, encontrar una solución aproximada. Y otra forma más es usar la aleatoriedad y la probabilidad para hurgar y encontrar una solución.

Podrá describir y utilizar estas técnicas en situaciones prácticas: el curso analiza la teoría pero también es práctico.

Por último, pasará a problemas que ninguna computadora puede resolver en teoría. Aprenderá sobre la indecidibilidad y reconocerá los límites de la computabilidad.

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de 8 semanas, con un total de 14 horas de video conferencias. Algunos videos tienen un cuestionario para ayudarlo a practicar cómo recordar lo que ha aprendido. Hay 7 capítulos, y al final de cada capítulo completará un conjunto de problemas para poner en práctica sus nuevas habilidades.

Finalmente, hay un examen sumativo al final del curso.

instructoresSebastián Wernicke, Sean Bennett, Sarah Norell
Carga de trabajo25 horas

Hechos graciosos

  • Este curso tiene 2.2k marcadores en Class Central.
  • Uno de los instructores del curso, Sebastian Wernicke, ha hablado varias veces en TED .
  • Para abordar este curso, es posible que desee aprender primero sobre algoritmos. Los instructores recomiendan otro curso de Udacity sobre algoritmos como actualización. Además, una buena base matemática también sería útil. Consulte nuestras selecciones a continuación si es necesario.

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

9. Matemáticas para Ciencias de la Computación (Universidad de Londres)


Dra. Sara Santos, co-instructora del curso

Ofrecido por la Universidad de Londres, este curso lo introduce a las matemáticas y al pensamiento matemático que los científicos informáticos usan en su trabajo. Lo que distingue a este curso de otros cursos de matemáticas es su alegría, con ejercicios divertidos e interactivos.

Más específicamente, el curso combina elementos de álgebra, análisis y geometría, temas cuidadosamente seleccionados para servir como la columna vertebral de su educación en informática.

El curso trata, entre otros, las bases numéricas, un tema esencial para entender el binario, y la conversión entre el binario y otras bases, como el hexadecimal. Explora progresiones numéricas, como la conocida sucesión de Fibonaci. Y tocará geometría y gráficos de funciones.

Al final del curso, habrá adquirido la base necesaria para comprender las matemáticas que sustentan otros cursos de ciencias de la computación y estará listo para abordar temas matemáticos más avanzados.

El curso asume que conoces algunas matemáticas de la escuela secundaria, así como la programación básica de Python.

Lo que aprenderás

El curso investiga cinco temas principales: bases numéricas, aritmética modular, secuencias, series, dibujo de gráficos y cinemática.

El curso comienza con el estudio de las bases numéricas. Es posible que sepa que el binario es la base numérica utilizada por las computadoras. Pero, ¿sabías que los informáticos también usan hexadecimales?

Cubrirá los conceptos clave de los valores posicionales y los sistemas numéricos, lo que implicará convertir entre binario, hexadecimal y decimal, además de sumar, restar y multiplicarlos. ¡Oh, una cosa genial que te enseña el curso es la esteganografía, el arte de ocultar mensajes en imágenes!

A continuación, cubrirá la aritmética modular. ¿Alguna vez te has preguntado qué significa "módulo 7"? Aprenderá sobre la utilidad de la congruencia y las operaciones aritméticas modulares en informática (psst, se puede usar para el cifrado).

Identificará, describirá y calculará secuencias de números y sus sumas. Estudiarás una familia especial de sucesiones denominadas progresiones, que consta de progresiones aritméticas y geométricas. Aprenderá cómo se pueden usar las secuencias para generar números aleatorios. Además, podrá saber cuándo una serie converge (se encuentra en un punto) o diverge (se acerca al infinito)

Por último, el curso describe cómo representar y describir el espacio numéricamente usando coordenadas y gráficos. Verá cómo los gráficos pueden ayudarnos a visualizar y transformar funciones como líneas rectas, cuadráticas, cúbicas, recíprocas y más. Se dará un ejemplo de modelado de movimiento: el campo de las matemáticas llamado cinemática.

Cómo aprenderás

El curso tiene una duración de 6 semanas, con aproximadamente 40 horas de material. Cada semana viene con uno o más cuestionarios, lo que le permite aprender haciendo. Sin embargo, deberá pagar el certificado para que el calificador automático del curso califique sus respuestas.

InstitucionesUniversidad de londres
instructoresMatthew Yee King y Sara Santos
Carga de trabajo40 horas en total
Clasificación4.1 / 5.0 (200)

Hechos graciosos

Si estás interesado en este curso, puedes encontrar más información sobre el curso y cómo inscribirte aquí .

10. Matemáticas para la informática: habilidades esenciales (Universidad de Hull)


Laura Broddle, instructora del curso, enseña diagramas de Venn

Si ha echado un vistazo a los dos cursos anteriores pero aún no tiene los fundamentos matemáticos para tomarlos, este curso puede ayudarlo con los conceptos básicos.

Este curso es un curso breve sobre habilidades matemáticas para la informática, ofrecido por la Universidad de Hull en FutureLearn.

Diseñado para estudiantes que comienzan o están considerando estudiar informática a nivel universitario, este curso cubre diagramas de Venn y teoría de conjuntos, técnicas de álgebra y vectores y matrices, todos conceptos fundamentales omnipresentes en informática.

El curso no presupone conocimientos matemáticos previos. Estás empezando desde cero.

Lo que aprenderás

Comenzando con los diagramas de Venn y la teoría de conjuntos, aprenderá cómo se pueden formalizar y operar los "conjuntos" (bolsas de objetos, por así decirlo). Aprenderá a razonar sobre cálculos y objetos de cálculo. Los diagramas de Venn te ayudarán a visualizar este tipo de razonamiento.

Luego pasarás al álgebra y sus técnicas. Se le dará una descripción general del álgebra (que podría describirse como hacer matemáticas usando variables en lugar de números explícitos) y su uso en algoritmos y cálculos científicos. El curso te enseñará cómo resolver ecuaciones lineales y ecuaciones cuadráticas usando álgebra.

El curso termina con una descripción general de vectores y matrices. Aprenderá qué son los vectores y por qué son especialmente importantes en la programación de gráficos. Aprenderá cómo podemos representar vectores como matrices y cómo modificar, transformar e invertir matrices para resolver problemas complejos.

Cómo aprenderás

Este curso tiene una duración de 3 semanas, con alrededor de 3 horas de material por semana. Aprenderá principalmente a través de material de video, aunque hay foros de discusión donde puede discutir problemas con otros estudiantes.

Al final de cada semana, hay un cuestionario que lo ayudará a fortalecer su comprensión de los conceptos y aplicaciones matemáticos.

Instituciónuniversidad de casco
InstructorLaura Broddle
Carga de trabajo9 horas en total

Hechos graciosos

  • La instructora del curso, Laura Broddle , se unió a la Universidad de Hull en 2015 como becaria de enseñanza básica de matemáticas.
  • También había visitado una escuela hermana en Uganda y Ofsted la calificó como maestra sobresaliente en 2013. 


#computing #courses 

10 Mejores Cursos De Informática Para Tomar En 2022

Ejecute Bonjour En Una Computadora Con Windows10

El dispositivo Manzana funciona bien y se puede conectar fácilmente a otros dispositivos manzana. Sin embargo, a otros sistemas operativos como Windows y Linux. Estoy teniendo dificultades para comunicarme con el dispositivo que ejecuta el sistema.

Si estás utilizando tanto el dispositivo Manzana como el de Windows, comparte el archivo entre ellos a través de la red local, te recomendamos que lo hagas, que es la realización interna del servicio Bonjour de Apple.

En esta guía, explicaré qué es Bonjour y cómo ejecutar Bonjour en una computadora con Windows 10.

¿Qué es el programa Bonjour de Manzana?

Bonjour es la red de configuración zeroconf de Apple, que permite operar tanto a Windows como a Apple.Los dispositivos que ejecutan el sistema (como macOS o iOS) podrán conectarse y compartir recursos sin ajustes de configuración.

Con Bonjour, puede buscar y conectarse a otros dispositivos como escáneres e impresoras en su red Linux. Continúe compartiendo archivos que no estén relacionados con el sistema operativo que está utilizando, ya sea Windows, MacOS o Linux. También puede hacerlo .

¿Cómo funciona Bonjour en la computadora?

Bonjour no es un producto de software normal. A diferencia de otros programas y aplicaciones, puede utilizar Bonjour directamente.

En cambio, Bonjour se ejecuta en segundo plano y asigna automáticamente una dirección IP al dispositivo en la red local.Conecte el dispositivo utilizando la "secuencia de designación de dirección de enlace".

Ejemplos de aplicaciones que usan Bonjour incluyen iTunes, Skype, iChat e iPhoto.

Cómo ejecutar Bonjour arrancándolo en Windows10

A diferencia de los dispositivos Apple, que funcionan con Bonjour, es posible que deba instalar Bonjour manualmente en su computadora con Windows 10.

Bonjour no es una descarga estándar, por lo que es necesario descargar una aplicación que utilice Bonjour.

Anteriormente, las aplicaciones de Mac como los navegadores iTunes y Safari se adjuntaban a la carpeta zip, pero más recientemente, la aplicación iTunes es una red WiFi.

Sin embargo, al descargar Bonjour SDK (kit de desarrollo de software) del sitio web dedesarrolladores de Apple , se puede utilizar la empresa Windows 10.

Seleccione Bonjour SDK para Windows como se muestra a continuación.

Si hace esto, deberá iniciar sesión con su ID de Apple. Si no lo tiene, puede crearlo.

Si la firma es exitosa, se mostrarán varias versiones de Bonjour SDK. Descargue e instale los elementos necesarios. Abra e instale de acuerdo con el programa.

Cuando se instala Bonjour SDK, también se instala el programa Bonjour.

¿Necesita Bonjour para su computadora con Windows 10?

Si lo ejecuta en una computadora con Windows utilizando una aplicación dependiente de Bonjour, Bonjour no es necesario para que la aplicación funcione de manera eficaz.

Además, si usa un dispositivo que abarca varios sistemas operativos, como MacOS, Windows y Linux, entonces el archivo o dispositivo. En algunos casos, puede ser necesario conectarlos entre sí para compartir dichas fuentes. ese propósito, se requiere Bonjour. Como resultado, también se obtienen los puntos de la composición cero.

Finalmente, si no tienes un dispositivo Apple como tu Mac, pero tienes amigos que lo utilizan, instala Bonjour en tu dispositivo, es necesario examinar el hecho de que se pueden compartir archivos y otras fuentes con ellos.

Cómo detener o desinstalar Bonjour en Windows10

Si desea dejar de usar las aplicaciones que dependen de Bonjour, o si quiere despedirse por alguna otra razón, le recomendamos que deje de usar Bonjour. Death

Paso 1 : Haga clic en [Inicio] o WINpresione la tecla (Windows) del teclado.

Paso 2 : Busque "administrador de tareas" y presione ENTER.

Paso 3 : [Servicio] Haga clic en la pestaña. Bonjour service sobre bi vinagre aquí se muestra "mDNSResponder.exe"a. Si esto se puede usar

Paso 4 : haz clic derecho sobre él y selecciona "Detener".

Para instalar Bonjour, puede instalarlo en la aplicación de configuración.

Procedimiento 1 : Haga clic en [Inicio] o presione la tecla (Windows) en el teclado y seleccioneWIN[Configuración] para abrir la aplicación de configuración.

Paso 2 : seleccione una aplicación.

Paso 3 : busque Bonjour desplazándose hasta que Bonjour se encuentre en la pestaña [Aplicaciones y funciones].

Paso 4 : Seleccione [Aninstore] y luego instálelo una vez más.

Tenga en cuenta que es posible que deba usarlo para desinstalar el servicio Bonjour a fin de eliminarlo por completo. Si instaló Bonjour a través del .Bonjour SDK, instale también Bonjour SDK.

en conclusión

Bonjour es un servicio conveniente que brinda mayor flexibilidad al usar dispositivos que usan múltiples sistemas operativos.

Esta guía controla qué es el servicio Bonjour, sus características y el servicio Bonjour con más detalle en la computadora con Windows 10.

gracias por leer. Si encuentra útil este artículo, compártalo con sus amigos y familiares.



Ejecute Bonjour En Una Computadora Con Windows10

What is Serverless Computing? | Serverless Saturday

In this Serverless Saturday video, we’ll be going over “What is Serverless Computing?”
In the next video, we’ll be going over how to create your first serverless function on AWS Lambda!

Some resources:
Serverless on AWS:
Serverless on Azure:
Serverless on GCP:

#serverless computing #lamda #aws #computing #serverless saturday

What is Serverless Computing? | Serverless Saturday
Vinnie  Erdman

Vinnie Erdman


Top FIVE Ways To Get Into Cloud Computing (2021)

Have you ever looked at a cloud provider, saw the thousands (yes, literally thousands) of services, blinked slowly, and then closed out of the browser?

Or… maybe some form of that?

Cloud has been around for a while, but you’re not alone. Literally, hundreds of thousands of organizations and engineers don’t even know where to begin.

In this video, I’m going to give you the top FIVE ways to break into a cloud job and ramp up to work on cloud computing.

👊Want to learn Cloud and DevOps the EASY way?​ 👊



#computing #cloud

Top FIVE Ways To Get Into Cloud Computing (2021)

christina joy


Why Digital Marketing is more successful with Cloud Computing

  1. Simple admittance to client information

Advancing items and services online is a significant test for computerized advertisers since they can’t encounter expected purchasers. As indicated by specialists at Outreach Monks, the most ideal approach to drive buy choices from the intended interest group is by knowing them alright. Client information can assist you with understanding the necessities and assumptions for the crowd. Monitoring this crucial data through regular methods, like reviews, includes a ton of work. A cloud server farm, then again, facilitates the capacity and access of data for the advertisers. They can utilize it to store client information and access it whenever and from anyplace, which makes far off work conceivable.

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  1. Accessibility of amazing examination apparatuses

Beside admittance to valuable client information, cloud computing offers a scope of incredible investigation instruments to advanced advertisers. Irregular information isn’t valuable except if advertisers have the correct arrangement of apparatuses to break down it and gain significant experiences also. They can use the cloud-based examination instruments to get bits of knowledge for making more tweaked client encounters. Further, they can utilize these instruments for testing new showcasing channels with insignificant danger, following leads, and deciding the channels and techniques that turn out best for the intended interest group. Instruments, for example, cloud-based CRM applications are equipped for assisting advertisers with getting clients and their necessities precisely.

  1. Better bits of knowledge for making drawing in content

The part of these investigation devices in the cloud reaches out past giving experiences identified with the intended interest group. They likewise serve essential data identified with the substance that pulls the crowd normally. All things considered, content is the main thrust for inbound showcasing as it draws in the guests and allures them to settle on a buy choice. So taking into account quality substance is the way to commitment and changes. Be that as it may, how could advertisers figure out what makes content drawing in and incredible? Cloud-based information investigation apparatuses can help by distinguishing the best-performing content. Further, they can furnish data about how clients communicate with this substance and how advertisers can change their way to deal with pull in more consideration.

  1. Drives inbound showcasing through friendly reach

Notwithstanding content, another component that drives showcasing achievement is social commitment. Here as well, the mainstream cloud-facilitated services, for example, Facebook, YouTube, Twitter, and Instagram serve tremendous potential for energizing the development of inbound showcasing. Best of all, these stages are utilized by the crowd consistently, which makes them extraordinary instruments for extending the scope of a business. So the chances for computerized promoting develop with the appropriation of the cloud in one all the more manner.

  1. Engages tasks and cycles

With the utilization of cloud-based devices, advertisers have better power over promoting and business content. They can convey systems freely without depending on different divisions, which certainly smoothes out the tasks and saves time. Plans and objectives can be executed all the more adequately when departmental between reliance is diminished. The expectation to absorb information engaged with cloud-based frameworks is insignificant, which additionally saves the expense and time spent to prepare the new advertising faculty. The robotization of advertising tasks reinforces the center of the business in general.

  1. Upgrades information security

As well as making information effectively open for advanced advertisers, cloud computing guarantees its security too. Each snippet of data identified with your clients is vital and you can’t bear to lose it. By coordinating cloud computing into your advanced promoting methodologies, you can dispense with this opportunities for great. With this, neither inadvertent nor intentional penetrate stays a worry for your business. Information security and protection matters since it affects the trust of the clients and the standing of the business. This is even more significant now in light of the information security guidelines and laws that organizations need to conform to.

  1. Broad expense investment funds

Contrasted with the customary techniques for information stockpiling and access, cloud computing is a considerably more savvy strategy. You need not put resources into costly equipment and programming answers for store the key advertising data. Maybe, you have the alternative to mechanize measures with the utilization of these services. So cost reserve funds come as an immediate advantage for ventures that depend on the cloud for their advanced technique.

  1. Guarantees high profitability

Ordinarily, computerized showcasing includes a large group of services and procedures that must be drilled together for viable outcomes. From web based publicizing to email showcasing, web examination, and PR advertising, there is a ton that you need to do. You may likewise need to put resources into a blogger outreach administration to interface with the pertinent influencers in your specialty for boosting your client reach. Cloud computing can help in this setting too in light of the fact that it can smooth out the profitability of every one of these procedures. It serves a dependable foundation to associate with the clients and influencers in a smooth and consistent way.

  1. Improves cooperation

Another motivation behind why cloud computing can take your advanced advertising technique to a higher level is by improving group coordinated effort. It adds the benefit of portability for the advertisers and empowers them to get to showcasing information from their own gadgets with the execution of Bring Your Own Device (BYOD) innovation. This chops down the deficiency of time and drives productivity in the whole work process. All the more clearly, advertisers can clean up their techniques and improve results quicker with a communitarian approach.

  1. Makes advancement conceivable

Past the immediate advantages of accepting cloud-based applications, there is significantly more the business can determine by depending on this stunning innovation. At the point when advertisers receive these apparatuses, they can save time and accomplish more with lesser endeavors. Subsequently, they can zero in on investing energy to make advancement feasible for the advertising drive in general. This regularly shows as inventive missions to arrive at the intended interest group betterly and grow the client base of the business. The whole act of development expands deals and drives comprehensive development for the association.

Considering the advantages that cloud services can bring, accepting it as a piece of the computerized advertising system turns into the best choice for any business. The advantages are broad and enduring, which makes this venture completely beneficial. Consequently, organizations today ought not botch this gigantic chance and unquestionably put cloud computing at the center of their computerized promoting procedures. The best methodology is to use cloud apparatuses that can help in the appraisal and improvement of promoting endeavors to put the perfect substance at the perfect spot and at the correct time.

#aws #cloud #computing

Why Digital Marketing is more successful with Cloud Computing
Kacey  Hudson

Kacey Hudson


Overview of Prospective DL Algorithms: Ready-to-Use Solutions and Predictions for Future

A field that is bringing alot of commotion and noise is Artificial Intelligence. But something that really fascinates me is a subset of that field known as Artificial General Intelligence (AGI) or the holy grail of Artificial Intelligence.

Many of today’s machine learning or deep learning algorithms would be classified as Artificial Narrow Intelligence (ANI). I believe many of these algorithms are rapidly proliferating at the back end of most technologies we currently use from ride-sharing apps to social media and to other applications. And I believe that will continue to happen at an exponential pace until many specific tasks can be done better by algorithms than by humans.

#deep-learning #artificial-intelligence #low-code #automation #artificial-general-intelligence #computing

Overview of Prospective DL Algorithms: Ready-to-Use Solutions and Predictions for Future