Tutoriales de Ciencia de Datos

Configuración de llama.cpp para ejecutar el modelo GLM-4.7 en una sola GPU NVIDIA H100 de 80 GB, alcanzando hasta 20 tokens por segundo mediante la descarga de la GPU, Flash Attention, el tamaño de contexto optimizado, el procesamiento por lotes eficiente y el subprocesamiento de la CPU ajustado.

Aprende a borrar la caché de Excel en Windows y Mac para resolver problemas comunes como retrasos y errores de sincronización, y sigue las prácticas recomendadas para que Excel funcione correctamente.

Aprende patrones prácticos para trabajar con archivos de texto, registros y grandes conjuntos de datos en Python.

Descubre cómo el historial de versiones de Excel te ayuda a ver, restaurar y recuperar versiones anteriores de archivos sin perder tu trabajo actual.

Aprende a utilizar Docker en tu navegador con Play with Docker. Ejecuta contenedores, crea archivos Dockerfile y utiliza Docker Compose con este entorno de pruebas online de Docker.

Aprende a instalar y utilizar la CLI de Google Gemini para optimizar tu flujo de trabajo de programación y corregir errores más rápidamente con IA.

Aprende a ejecutar GLM-4.7-Flash en una RTX 3090 para obtener una inferencia local rápida e integrarlo con OpenCode para crear un agente de codificación de IA totalmente local y automatizado.

Aprende a implementar DBSCAN, comprende sus parámetros clave y descubre cuándo aprovechar sus ventajas únicas en tus proyectos de ciencia de datos.

Lazydocker sustituye los repetitivos comandos CLI de Docker por una interfaz de terminal controlada por teclado que muestra contenedores, registros y estadísticas en tiempo real desde una sola pantalla.

Aprende a utilizar Sora AI para crear y editar vídeos, incluyendo el uso de remezclas, bucles, recortes, ajustes preestablecidos de estilo y guiones gráficos.

Aprende a añadir días a una fecha en Excel utilizando operaciones aritméticas sencillas y funciones como DATE(), EDATE() y WORKDAY(), con ejemplos prácticos y errores que debes evitar.

Aprende a escribir en archivos en Python utilizando herramientas integradas, patrones comunes y prácticas recomendadas para aplicaciones del mundo real.