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CREEPER, el primer virus informático.

Creeper   fue un programa informático experimental autoreplicante escrito por Bob thomas​ en 1971. No estaba diseñado para causar daño sino para comprobar si se podía crear un programa que se moviera entre ordenadores. Es comúnmente aceptado como el primer virus informático pese a no existir el concepto de virus en 1971.​ Creeper infectaba ordenadores DEC PDP-10 que utilizaban el sistema operativo  TENEX . Creeper fue un experimento diseñado para demostrar que un programa podía ser capaz de recorrer la red  saltando de un ordenador a otro mientras realizaba una tarea concreta. Creeper podía llegar a imprimir un archivo, pero después se detenía. Entonces buscaba otro ordenador con TENEX, establecía una conexión, se copiaba en él empezando a mostrar su mensaje y se borraba del equipo en el que había estado. Vamos, que más que replicarse a sí mismo, iba saltando de nodo en nodo. Pero no dejaba de ser una pieza de software rápida y escurridiza, y  eso suponía un reto  para el resto

Processing

Processing  es un lenguaje de programación   y entorno de desarrollo   integrado de código abierto basado en Java, de fácil utilización, y que sirve como medio para la enseñanza y producción de proyectos multimedia e interactivos de diseño digital. Fue iniciado por  Ben Fry  y  Casey Reas , ambos miembros de  Aesthetics and Computation Group  del MIT Media Lab dirigido por  John Maeda . Uno de los objetivos declarados de Processing es el de actuar como herramienta para que artistas, diseñadores visuales y miembros de otras comunidades ajenos al lenguaje de la programación, aprendieran las bases de la misma a través de una muestra gráfica instantánea y visual de la información. El lenguaje de Processing se basa en java , aunque hace uso de una sintaxis simplificada y de un modelo de programación de gráficos.

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MACHINE LEARNING

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Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. Crea sistemas que aprenden de manera automatizada, es decir, identificar patrones complejos en millones de datos, predecir comportamientos todo mediante un algoritmo y que además de todo son capaces de mejorarse de manera independiente con el tiempo. El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.