Como presidente del comité de historia de la Sección Lone Star del IEEE, en San Antonio, Texas, soy responsable de documentar, preservar y aumentar la visibilidad de las tecnologías desarrolladas en el área local. Una de esas tecnologías es el Datapoint 2200, un terminal programable que sentó las bases de la revolución de las computadoras personales. Lanzada en 1970 por Computer Terminal Corp. (CTC) en San Antonio, la máquina jugó un papel importante en los primeros días de las microcomputadoras. El sistema pionero integraba una CPU, memoria y dispositivos de entrada/salida en una sola unidad, convirtiéndolo en un dispositivo compacto y autónomo. A menudo se asocia a Apple, IBM y otras empresas con la popularización de las PC; No debemos pasar por alto las innovaciones pioneras introducidas por Datapoint. Puede que la máquina se haya borrado de la memoria, pero no se puede negar su influencia en la evolución de la tecnología informática. El comité de miembros vitalicios de la Región 5 del IEEE honró la máquina en 2022 con su premio Stepping Stone, pero me gustaría que más miembros conocieran las innovaciones introducidas por el diseño de la máquina. De mainframes a microcomputadorasAntes de la computadora personal, existían las mainframes. Las colosales máquinas, con sus voluminosos monitores verdes alojados en habitaciones meticulosamente refrigeradas, personificaban la vanguardia de la tecnología en ese momento. Tuve la suerte de trabajar con mainframes durante mi segundo año como estudiante de ingeniería eléctrica en la Universidad de los Emiratos Árabes Unidos en Al Ain, Abu Dhabi, en 1986. Las máquinas ocupaban salas enteras, eclipsando a las computadoras personales que conocemos hoy. Acceder a las computadoras centrales implicaba trabajar con terminales basadas en texto que carecían de interfaces gráficas y tenían capacidades limitadas. Esas terminales relativamente diminutas que interactuaban con las máquinas a menudo proporcionaban un toque de diversión a los estudiantes. Las salas de la computadora central servían como lugares sociales, fomentando interacciones, colaboraciones y competencias amistosas. Operar las terminales requería dominar comandos específicos y lenguajes de codificación. El proceso de enviar trabajos informáticos y esperar resultados sin respuesta inmediata puede resultar divertido y frustrante al mismo tiempo. Los estudiantes a menudo se referían con humor al “agujero negro”, donde sus trabajos parecían desaparecer hasta que los resultados se materializaban. Decodificar mensajes de error enigmáticos se convirtió en un desafío, pero los estudiantes disfrutaban descifrarlos y compartir ejemplos divertidos. A pesar de la potencia de los mainframes, tenían capacidades de procesamiento y memoria restringidas en comparación con las computadoras actuales. La introducción de las computadoras personales durante mi último año fue un juego. cambiador. No sabía que eventualmente me llevaría a San Antonio, Texas, lugar de nacimiento de la PC, donde comenzaría un nuevo capítulo de mi vida. La primera PCI En San Antonio, un grupo de ingenieros visionarios de la NASA fundó CTC con el objetivo de revolucionando la informática de escritorio. Introdujeron el Datapoint 3300 como reemplazo de los terminales Teletype. Dirigida por Phil Ray y Gus Roche, la empresa construyó más tarde la primera computadora de escritorio personal, la Datapoint 2200. También desarrollaron tecnología LAN y pretendieron reemplazar los equipos de oficina tradicionales con dispositivos electrónicos operables desde una sola terminal. El Datapoint 2200 introdujo varios elementos de diseño que luego fueron adoptados por otros fabricantes de computadoras. Fue una de las primeras computadoras en utilizar un teclado similar al de una máquina de escribir y un monitor para la interacción del usuario, que se convirtieron en dispositivos de entrada y salida estándar para las computadoras personales. Sentaron un precedente para interfaces informáticas fáciles de usar. La máquina también tenía unidades de casete para almacenamiento, predecesoras de las unidades de disco. La computadora tenía opciones para redes, módems, interfaces, impresoras y un lector de tarjetas. Utilizaba diferentes tamaños de memoria y empleaba una arquitectura de procesador de 8 bits. Inicialmente, la CPU del Datapoint estaba destinada a ser un chip personalizado, que finalmente llegó a conocerse como microprocesador. En ese momento, no existían tales chips, por lo que CTC contrató a Intel para producir uno. Ese chip fue el Intel 8008, que evolucionó hasta convertirse en el Intel 8080. Introducido en 1974, el 8080 formó la base de las computadoras pequeñas, según una entrada sobre los primeros microprocesadores en la Wiki de Historia de la Ingeniería y la Tecnología. Esos primeros microprocesadores de 8 bits están celebrando su 50 aniversario este año. El 2200 se comercializó principalmente para uso empresarial y su introducción ayudó a acelerar la adopción de sistemas informáticos en varias industrias, según Lamont Wood, autor de Datapoint: The Lost Story of the Texans Who Invented the Personal Computer Revolution. La máquina popularizó el concepto de terminales de computadora, que permitían a múltiples usuarios acceder a un sistema informático central de forma remota, escribió Wood. También introdujo la idea de una terminal como medio de interacción con una computadora central, permitiendo a los usuarios ingresar comandos y recibir resultados. El concepto sentó las bases para el desarrollo de las redes y la informática distribuida. Con el tiempo, condujo a la creación de LAN y redes de área amplia, que permitieron compartir recursos e información entre organizaciones. El concepto de terminales informáticos influyó en el desarrollo de las modernas tecnologías de redes, incluida Internet, señaló Wood. Cómo Datapoint inspiró a Apple e IBM Aunque el Datapoint 2200 no era una computadora orientada al consumidor, sus principios de diseño y su influencia desempeñaron un papel en el desarrollo de las computadoras personales. Su naturaleza compacta y autónoma demostró la viabilidad y el potencial de este tipo de máquinas. El Datapoint despertó la imaginación de investigadores y empresarios, lo que condujo a la disponibilidad generalizada de computadoras personales. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo los fabricantes construyeron sobre las bases establecidas por el Datapoint 2200: Apple se inspiró en las primeras microcomputadoras. El Apple II, presentado en 1977, fue uno de los primeros ordenadores personales de éxito. Incorporaba un teclado, un monitor y una interfaz de cinta de casete para almacenamiento, similar al Datapoint 2200. En 1984, Apple presentó el Macintosh, que presentaba una interfaz gráfica de usuario y un mouse, revolucionando la forma en que los usuarios interactuaban con las computadoras. IBM entró en el mercado de computadoras personales en 1981. Su PC también fue influenciada por los principios de diseño de las microcomputadoras. La máquina presentaba una arquitectura abierta, lo que permitía una fácil expansión y personalización. El éxito de la PC la estableció como un estándar en la industria. Microsoft jugó un papel crucial en el desarrollo de software para las primeras microcomputadoras. Su MS-DOS proporcionó una plataforma estandarizada para el desarrollo de software y era compatible con IBM PC y otras microcomputadoras. El sistema operativo ayudó a establecer a Microsoft como un actor dominante en la industria del software. Commodore International, un destacado fabricante de computadoras en la década de 1980, lanzó el Commodore 64 en 1982. Fue una microcomputadora exitosa que se basó en los conceptos del Datapoint 2200 y otros primeros. máquinas. El Commodore 64 presentaba un teclado integrado, gráficos en color y capacidades de sonido, lo que lo convertía en una opción popular para juegos e informática doméstica. Xerox hizo contribuciones significativas al avance de las interfaces informáticas. Su Alto, desarrollado en 1973, introdujo el concepto de interfaz gráfica de usuario, con ventanas, iconos y un mouse para la interacción. Aunque Alto no fue un éxito comercial, su influencia fue sustancial y ayudó a sentar las bases para los sistemas basados en GUI, incluidos Macintosh y Microsoft Windows. El Datapoint 2200 merece ser recordado por sus contribuciones a la historia de la informática.
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Cada año, el Índice de IA aterriza en los escritorios virtuales con un ruido sordo virtual más fuerte; este año, sus 393 páginas son un testimonio del hecho de que la IA está teniendo un año realmente importante en 2023. Durante los últimos tres años, IEEE Spectrum ha leído todo el maldito asunto y sacó una selección de gráficos que resumen el estado actual de la IA (consulte nuestra cobertura de 2021, 2022 y 2023). El informe de este año, publicado por el Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Humano (HAI), tiene un capítulo ampliado sobre IA responsable y nuevos capítulos sobre IA en la ciencia y la medicina, así como sus resúmenes habituales de I+D, rendimiento técnico y economía. , educación, políticas y gobernanza, diversidad y opinión pública. Este año también es la primera vez que Spectrum figura en el informe, con una cita de un artículo publicado aquí sobre el problema del plagio visual de la IA generativa. De los artículos de su sitio Artículos relacionados en la Web
Python y JavaScript son pilares en el ámbito de la codificación, gozando de una inmensa popularidad y una adopción generalizada. Para quienes se aventuran en el cautivador universo de los lenguajes de programación, dominar Python y JavaScript promete un viaje transformador. Ya sea que sea un aspirante a desarrollador o un codificador experimentado que busca ampliar su conjunto de habilidades, profundizar en las complejidades de estos dos lenguajes seguramente remodelará su panorama de codificación. En este artículo, nos embarcamos en una exploración exhaustiva de Python y JavaScript, desentrañando sus matices y discerniendo las características contrastantes que los definen. Si bien ambos idiomas ejercen capacidades formidables y cuentan con un uso extensivo, cada uno posee características distintas que los distinguen. Al analizar estas disparidades, nuestro objetivo es brindarle conocimientos invaluables para navegar de manera efectiva por el mundo multifacético de los lenguajes de programación. Entonces, abróchese el cinturón mientras profundizamos en el fascinante reino donde Python y JavaScript convergen y divergen. Comprender JavaScript y Python JavaScript impulsa experiencias web dinámicas, mientras que la versatilidad de Python encuentra aplicación en la ciencia de datos y el desarrollo backend. Sintaxis y curva de aprendizaje: la sintaxis fácil de usar de Python lo hace ideal para principiantes, mientras que el parecido de JavaScript con lenguajes tipo C se adapta a los desarrolladores experimentados. Rendimiento: JavaScript prospera en entornos web, mientras que la fortaleza de Python reside en las tareas computacionales y las operaciones de backend. Ecosistema y bibliotecas: Python ofrece una variedad de bibliotecas para el análisis de datos, mientras que los marcos de JavaScript dominan el panorama del desarrollo web. Casos de uso: JavaScript encuentra popularidad en proyectos centrados en la web, mientras que Python brilla en análisis de datos, tareas de backend y aplicaciones de IA/ML. Tomar una decisión estratégica para su proyecto Evalúe los requisitos del proyecto: adapte su elección a las demandas únicas de su proyecto: JavaScript para aplicaciones web, Python para tareas centradas en datos. Considere el ecosistema: seleccione según la disponibilidad de bibliotecas y marcos esenciales para su proyecto. Evalúe las necesidades de rendimiento: elija JavaScript para un rendimiento web optimizado o Python para tareas computacionales, según los requisitos de su proyecto. Aproveche la experiencia del equipo: alinee su selección de idioma con las habilidades y experiencia de su equipo para lograr la máxima eficiencia. Nuestro enfoque para la selección de tecnología En Charter Global Inc., reconocemos la importancia crítica de seleccionar la tecnología adecuada para el éxito del proyecto. Utilizando nuestra competencia en dotación de personal y contratación remota desde la India, formamos equipos personalizados según las necesidades técnicas específicas de proyectos de JavaScript o Python. Nuestra estrategia garantiza que los proyectos no sólo cumplan sino que superen las expectativas al aprovechar las fortalezas únicas de cada lenguaje de programación. Conclusión La elección entre JavaScript y Python depende de las necesidades específicas de su proyecto, el ecosistema disponible y la experiencia de su equipo. En Charter Global Inc, capacitamos a nuestros clientes para que tomen decisiones informadas, guiándolos a través de las complejidades del desarrollo de software con confianza y precisión.
Introducción a la API REST: conceptos básicos y principios La transferencia de estado representacional, o REST, es un conjunto de principios arquitectónicos para diseñar aplicaciones en red. REST se ha convertido en el estándar de facto para crear servicios web debido a su simplicidad, escalabilidad y facilidad de integración. En este artículo, exploraremos los conceptos básicos y principios de la API REST, comprenderemos sus conceptos centrales y cómo contribuyen a la creación de servicios web eficientes y escalables. Comprensión de la definición de REST: REST es un estilo arquitectónico que define un conjunto de restricciones que se utilizarán al crear servicios web. Fue introducido por Roy Fielding en su tesis doctoral en 2000. Los sistemas RESTful se caracterizan por su apatridia, su arquitectura cliente-servidor y una interfaz uniforme. // Código de ejemplo para definir un servicio RESTful const express = require(‘express’); aplicación constante = expresar(); puerto constante = 3000; app.get(‘/’, (req, res) => { res.send(‘¡Hola mundo!’); }); app.listen(port, () => { console.log(`Servidor escuchando en http://localhost:${port}`); }); Apatridia: // Código de ejemplo que ilustra la comunicación sin estado en REST // El servidor no almacena el estado del cliente entre solicitudes const serverState = {}; // Supongamos que se trata de un almacenamiento en estado en memoria app.post(‘/saveState/:clientId’, (req, res) => { const clientId = req.params.clientId; const clientState = req.body; serverState[clientId] = estado del cliente; res.send(‘Estado guardado exitosamente’); }); Uno de los principios clave de REST es la apatridia, lo que significa que cada solicitud de un cliente a un servidor debe contener toda la información necesaria para comprender y cumplir con la solicitud. El servidor no debe almacenar ninguna información sobre el estado del cliente entre solicitudes. Esto mejora la escalabilidad ya que el servidor no necesita realizar un seguimiento del estado de cada cliente. Desacoplamiento de la arquitectura cliente-servidor: REST sigue una arquitectura cliente-servidor, donde el cliente y el servidor son entidades separadas que se comunican a través de una red. Esta separación permite que cada componente evolucione de forma independiente. Los cambios realizados en el lado del cliente no afectan al servidor y viceversa, lo que permite una mayor flexibilidad en el diseño y desarrollo. Escalabilidad: // Código de ejemplo que demuestra escalabilidad en un sistema RESTful // Se pueden agregar servidores adicionales para distribuir la carga const express = require(‘express’); aplicación constante = expresar(); puerto constante = 3000; // … otras rutas y middleware … app.listen(port, () => { console.log(`Servidor escuchando en http://localhost:${port}`); }); La arquitectura cliente-servidor contribuye a la escalabilidad. A medida que aumenta la carga, se pueden agregar servidores adicionales para distribuir la carga y los clientes pueden acceder a estos servidores sin ser conscientes de los cambios subyacentes en la infraestructura. Identificación uniforme de recursos de interfaz: en REST, todo es un recurso, que puede identificarse mediante un URI (Identificador uniforme de recursos) único. Los recursos son la abstracción clave y representan entidades o conceptos, como usuarios, productos o servicios. Manipulación de recursos: // Código de ejemplo para manejar la manipulación de recursos utilizando métodos HTTP app.post(‘/createResource’, (req, res) => { // Lógica para crear un nuevo recurso res.send(‘Recurso creado correctamente’); }); app.put(‘/updateResource/:resourceId’, (req, res) => { const ResourceId = req.params.resourceId; // Lógica para actualizar el recurso especificado res.send(`Resource ${resourceId} actualizado correctamente` ); }); app.delete(‘/deleteResource/:resourceId’, (req, res) => { const ResourceId = req.params.resourceId; // Lógica para eliminar el recurso especificado res.send(`Resource ${resourceId} eliminado correctamente` ); }); Los recursos se manipulan a través de métodos HTTP estándar, incluidos GET (recuperar un recurso), POST (crear un nuevo recurso), PUT (actualizar un recurso) y DELETE (eliminar un recurso). Esta uniformidad simplifica la interacción entre clientes y servidores, haciéndola fácil de entender e implementar. Representación: los recursos pueden tener múltiples representaciones, como XML, JSON o HTML. Los clientes interactúan con los recursos intercambiando representaciones. Esto permite flexibilidad en el formato de datos y admite una amplia gama de clientes. Comunicación sin estado: // Código de ejemplo que ilustra la comunicación sin estado en REST // Cada solicitud contiene toda la información necesaria app.get(‘/getResource/:resourceId’, (req, res) => { const ResourceId = req.params.resourceId; // Lógica para recuperar el recurso especificado res.send(`Recurso ${resourceId} recuperado exitosamente`); }); Las interacciones RESTful no tienen estado, lo que significa que cada solicitud de un cliente a un servidor debe contener toda la información necesaria para comprender y procesar la solicitud. Esta falta de estado simplifica la lógica del servidor y mejora la escalabilidad. Restricciones RESTful Separación cliente-servidor: como se mencionó anteriormente, el cliente y el servidor son entidades independientes, y la separación entre ellos mejora la modificabilidad y la escalabilidad. Apatridia: cada solicitud de un cliente a un servidor debe contener toda la información necesaria para comprender y procesar la solicitud, y el servidor no debe almacenar ningún estado del cliente. Esto mejora la escalabilidad y simplifica la lógica del servidor. Cacheability: // Código de ejemplo para marcar respuestas como cacheables app.get(‘/cacheableResource/:resourceId’, (req, res) => { res.header(‘Cache-Control’, ‘public, max-age=3600’ ); // Almacenamiento en caché durante 1 hora // Lógica para recuperar y enviar el recurso especificado res.send(‘Recurso almacenable en caché recuperado con éxito’); }); Las respuestas del servidor se pueden marcar explícitamente como almacenables en caché o no almacenables en caché. El almacenamiento en caché mejora el rendimiento y reduce la carga en el servidor. Sistema en capas: REST permite una arquitectura de sistema en capas, donde cada componente (por ejemplo, equilibrador de carga, proxy o puerta de enlace) realiza una función específica. Esto promueve la flexibilidad y escalabilidad en el diseño del sistema. Conclusión La API REST, con sus principios de apatridia, arquitectura cliente-servidor y una interfaz uniforme, proporciona una base sólida para crear servicios web escalables y flexibles. Al adherirse a estos principios, los desarrolladores pueden crear sistemas que sean fáciles de entender, modificar y escalar, lo que convierte a REST en un enfoque preferido y ampliamente adoptado para diseñar aplicaciones web modernas. A medida que la tecnología continúa evolucionando, los principios de REST siguen siendo relevantes y contribuyen al desarrollo de sistemas eficientes e interoperables.