Presentamos a Pynxo

Presentamos a Pynxo


Este año queremos presentarte a nuestra mascota de APSL, su nombre es Pynxo, se trata de un cactus animado de color verde y pantalones de color amarillo claro, con un nombre que recuerda tanto sus características como la pasión por Python, entorno en el que se ha gestado. La explicación del por qué un cactus y no un plátano, parte de una historia real, un día, un compañero trajo una ...

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TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (IV): Uso de la API Layers


En éste  tutorial se muestra como implementar la Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I, pero en éste caso usaremos la API Layeres (tf.layers).  Al igual que en el Tutorial III, implementar redes neuronales usando esta API nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow. Hace que el código sea mucho más corto y fácil de entender, y por tanto cometer menos errores.

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TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (III): Uso de la librería PrettyTensor


En éste tercer tutorial se muestra como implementar la Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I, pero en éste caso usaremos la librería  PrettyTensor.  Implementar redes neuronales usando esta librería nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow. Hace que el código sea mucho más corto y fácil de entender, y por tanto cometer menos errores.

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Un nuevo comienzo


Estas fechas son un periodo de reflexion y nuevos proyectos. El día de hoy, un 28 de diciembre es uno de estos momentos, un momento en el que la idea de un nuevo proyecto que va a cambiar el rumbo de la empresa sale a la luz. La epifanía en estado puro.

Hemos ido construyendo una empresa equilibrada, con equipo de desarrollo web, desarrollo de apps, sistemas cloud y ciencia ...

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Resumen del 2017


El 2017 ha sido un año intenso e interesante para APSL. En este apunte intentaré compartir lo que ha sido 2017 para nosotros y hacer un avance de lo que esperamos para el 2018.

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