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2026-03-12
¿Te preguntas por qué es vital que tus publicaciones de blog se indexen rápidamente en los motores de búsqueda? Descubre cómo IndexNow y Mikihands Blog Platform resuelven este desafío, asegurando una visibilidad instantánea y ofreciendo los mismos beneficios a los usuarios de dominios personalizados. ¡Optimiza tu presencia online!
¿Te frustra la lentitud de los buscadores al indexar tu blog? IndexNow notifica instantáneamente los cambios en tu web, asegurando que tu contenido se muestre con rapidez. Aprende su funcionamiento, utilidad, diferencias con sitemaps y motores de búsqueda compatibles en esta guía esencial para tu blog.
2026-03-10
Comparto mi experiencia instalando FlashAttention 2 en un entorno DGX Spark, buscando mejorar la velocidad de inferencia del modelo y optimizar el uso de la memoria GPU. Detallo los desafíos del proceso de instalación, incluyendo la compilación desde el código fuente, y los resultados obtenidos en términos de rendimiento y consumo de recursos.
Descubre cómo instalar MOSS-TTS, un modelo TTS de alto rendimiento, en el entorno NVIDIA DGX Spark (Grace-Blackwell). Esta guía detallada te mostrará cómo lograr una clonación de voz excepcional sin necesidad de fine-tuning, aprovechando la eficiencia energética de DGX Spark. Ideal para desarrolladores de IA que buscan resultados de voz realistas.
2026-03-03
Guía completa para compilar ONNX Runtime GPU en entornos aarch64. Desde la instalación de CUDA 13 y cuDNN hasta la configuración de CMake, generación del wheel y su validación, optimizada para usuarios de DGX‑Spark.
Registro detallado del proceso de portar el proyecto Ditto TalkingHead a TensorRT en un entorno DGX Spark ARM64. Incluye análisis del error por el plugin GridSample3D x86, recompilación del plugin para ARM64, ajustes en CMake y éxito en la conversión ONNX→TensorRT y la inferencia, ofreciendo información práctica para desarrolladores e ingenieros.
Una crónica de 10 horas de depuración del proyecto HunyuanVideo-Avatar de Tencent, revelando publicidad exagerada, código incompleto, fugas de memoria y errores de PyTorch como el bug de CPU‑offload, advirtiendo a los usuarios sobre los problemas que impiden su uso práctico.
Descubre cómo usar la carpeta /tmp en Ubuntu para evitar la acumulación de archivos innecesarios en la carpeta de descargas. Aprende las reglas de limpieza, el temporizador del sistema y un flujo de trabajo práctico para mover solo lo necesario y mantener tu entorno limpio.
2026-02-14
Análisis del fallo WOL entre dos PC en la misma red, explicando la diferencia entre broadcast limitado (255.255.255.255) y broadcast dirigido (192.168.0.255) y cómo la política del puente impide la transmisión. Se propone usar la dirección de broadcast de subred y un alias en .bashrc para asegurar el encendido remoto.
2026-02-11
Descubre un script Blue‑Green a medida que permite despliegues sin interrupciones en servidores de bajas especificaciones y Raspberry Pi. Detenemos proactivamente los workers de Celery, usamos health checks y una aprobación humana para minimizar la carga de CPU y maximizar la estabilidad, todo basado en Docker Compose con ejemplos de código y consejos operativos.
2026-02-10
Cuando la búsqueda predeterminada de Django Admin resulta demasiado amplia, este artículo muestra cómo crear un mixin que permite buscar con la sintaxis campo:valor y usar shlex para manejar comillas, manteniendo las reglas de lookup y combinando lógica AND/OR para mejorar la eficiencia de búsqueda.
Descubre cómo la falta de request.user en Celery workers rompe OAuth2, JWT y sesiones, y cómo la introducción de API Keys vinculadas a usuarios simplifica identificación, gestión, rotación y facturación en entornos backend‑backend.
2026-02-02
En este artículo se explica cuándo y por qué usar simple_tag en las plantillas de Django, contrastándolo con la inyección de contexto desde la vista y los context processors. Se detallan criterios claros, ejemplos prácticos y consejos para evitar consultas ORM dentro de las etiquetas, mejorando la mantenibilidad y el rendimiento.
Explora cómo los módulos estándar de Python, `math` y `statistics`, ayudan a manejar errores de punto flotante, redondeo, comparaciones precisas, sumas exactas, combinaciones, estadísticas resumidas y media ponderada. Incluye ejemplos prácticos y consejos clave para principiantes y profesionales.
Descubre cómo usar el módulo random de la biblioteca estándar de Python para seleccionar aleatoriamente, muestrear, barajar listas, aplicar pesos y garantizar reproducibilidad. Incluye consejos sobre cuándo emplear secrets para generar números aleatorios seguros, cubriendo desde lógica de juegos hasta partición de datos.
![[Biblioteca estándar de Python - 5] Trabajar con números: usar math y statistics](/media/editor_temp/6/b61bc8e3-5ac9-46fd-b6e2-129e91d7931b.png)
![[Biblioteca estándar de Python – 4] Uso del módulo random: selección, muestreo, barajado y reproducibilidad](/media/editor_temp/6/d231fe37-ba66-4222-bca7-4d3dd8e33399.png)