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All Posts By Manuel Ignacio López Quintero

Intel Skylake Graphics: Windows 10 aplasta a Ubuntu en rendimiento

Desde casi siempre, el rendimiento en GNU/Linux sobrepasa al de Windows en todos los aspectos. Sin embargo, Michael Larabel, de Phoronix, ha realizado varios Benchmarks y ha demostrado, muy a pesar de todos nosotros, que Windows 10 gana por goleada a Ubuntu en cuestión de rendimiento gráfico.

Lo que compara Michael es la última generación de los procesadores gráficos de Intel, exactamente un Core i5 6600K HD Graphics 530, con los siguientes sistemas operativos: Windows 10 Pro y Ubuntu 15.10, ambos de 64 bits. Para comparar cómo funciona el procesador gráfico en uno y otro sistema operativo se utiliza las últimas implementaciones de OpenGL: Intel 20.19.15.4300 graphics driver para Windows y Mesa 11.1-devel para Ubuntu (con el núcleo Linux 4.3.0 stable).

Curso breve de aprendizaje supervisado con Theano en Linux Hispano

El aprendizaje supervisado es la tarea de aprendizaje de una máquina para inferir una función a partir de datos de entrenamiento etiquetados.

Theano es una librería que te permite definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas de manera eficiente. Al estar basado en Python, resulta una herramienta muy útil y fácil de usar para el desarrollo de modelos mediante aprendizaje supervisado, entre otras muchas más cosas.

Desde Linux Hispano, te presentamos un breve curso donde aprenderás a crear una regresión lineal, una regresión logística y varias redes neuronales artificales.

Enlace: Curso breve de aprendizaje supervisado con Theano.

Red neuronal convolucional – Theano

Aquí os dejo con un ejemplo (red_neuronal_convolucional.py) muy sencillo y claro para realizar una red neuronal convolucional.

Recuerda que para ejecutar este ejemplo necesitas preprocesar la base de datos MNIST. Las instrucciones para el archivo Load.py y la base de datos MNIST las puedes encontrar en el tutorial de Theano sobre regresión logística.

Por último, para ejecutar el código simplemente ejecuta: python3 red_neuronal_convolucional.py.

Éste código puede tardar bastantes horas (incluso días dependiendo del ordenador). Puedes configurar Theano para que funcione en la GPU de tu PC y así reducir el tiempo de ejecución.

Red neuronal moderna – Theano

Aquí os dejo con un ejemplo (red_neuronal_moderna.py) muy sencillo y claro para realizar una red neuronal moderna.

Recuerda que para ejecutar este ejemplo necesitas preprocesar la base de datos MNIST. Las instrucciones para el archivo Load.py y la base de datos MNIST las puedes encontrar en el tutorial de Theano sobre regresión logística.

Por último, para ejecutar el código simplemente ejecuta: python3 red_neuronal_moderna.py.

Red neuronal clásica – Theano

Aquí os dejo con un ejemplo (red_neuronal_clasica.py) muy sencillo y claro para realizar una red neuronal clásica.

Recuerda que para ejecutar este ejemplo necesitas preprocesar la base de datos MNIST. Las instrucciones para el archivo Load.py y la base de datos MNIST las puedes encontrar en el tutorial de Theano sobre regresión logística.

Por último, para ejecutar el código simplemente ejecuta: python3 red_neuronal_clasica.py.

Regresión logística – Theano

Aquí os dejo con un ejemplo (regresion_logistica.py) muy sencillo y claro para realizar una regresión logística.

Para poder ejecutar este ejemplo, necesitas preprocesar la base de datos MNIST. Para ello, crea un archivo Load.py (sitúa dicho archivo en la misma carpeta que regresion_logistica.py) con el siguiente código:

En el mismo directorio donde coinciden tu archivo regresion_logistica.py de regresión logística y el archivo Load.py, crea un directorio con el nombre MNIST e introduce en él los siguientes cuatro archivos: 1, 2, 3,

Regresión lineal – Theano

Aquí os dejo con un ejemplo (regresion_lineal.py) muy sencillo y claro para realizar una regresión lineal.

Por último, para ejecutar el código simplemente ejecuta: python3 regresion_lineal.py.

Publicado GNU Octave 4.0

octave

Ya tenemos una nueva versión de GNU Octave repleta de novedades. Entre las principales características tenemos:

· Interfaz de usuario por defecto. Esta interfaz integra la mayoría de las funcionalidades para poder trabajar: editor, intérprete, depurador, etc.
· GNU Octave ahora usa OpenGL con Qt Widgets por defecto para las gráficas.
· Nueva sintaxis para la programación orientada a objetos.
· Nuevas funciones como audioread, sound, disable_range, disable_diagonal_matrix, disable_permutation_matrix.
· Mucha mayor compatibilidad con respecto a MATLAB.

Esta es sólo una pequeña lista de la gran cantidad de novedades de GNU Octave 4.0,

Edward Snowden recomienda aplicaciones de Open Whisper Systems

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Edward Snowden, exempleado de la CIA y de la NSA, ha recomendado tres aplicaciones de comunicación para móviles: TextSecure (mensajería instantánea para Android), RedPhone (llamadas para Android) y Signal (mensajería instantánea y llamadas para iOS). Todas estas aplicaciones son de la asociación Open Whisper Systems.

Estos tres programas son compatibles entre sí. Además, cada mensaje y cada llamada es encriptado/a por defecto. La única pega que pone Snowden es que pueden obtener los metadatos en nuestro teléfono.

Y tú,

MAME será Software Libre

mame

Después de muchos años, MAME Team va a cambiar la anticuada MAME license por una de Software Libre como GPL 2.0 o posterior. El anuncio fue en Twitter y en Github tenéis los detalles.

Actualmente siguen con la licencia antigua, pero quieren pasar por ahora el núcleo a la licencia 3-Clause BSD y algunos drivers a la LGPL version 2.1. Sin embargo, en conjunto quieren sacar todo el proyecto MAME con la licencia antes mencionada: GPL 2.0 o posterior.

Instalar Theano en Ubuntu o Debian

theano

Theano es una librería de matemática para Python, se usa mucho en Deep Learning.

Aquí os dejo los pasos a seguir para instalar Theano en una distribución basada en Debian (o en Ubuntu, claro):

Con estos sencillos pasos ya puedes empezar a usar Theano. ¿No sabes cómo usarlo? ¡Aquí tienes un gran tutorial para empezar!

Disfruta de juegos retro en tu Raspberry Pi gracias a RetroPie

retropie

Hace pocos días me pillé la nueva Raspberry Pi 2 y no puedo estar más contento. Por un módico precio puedo disfrutar de un sistema GNU/Linux prácticamente al completo gracias a Raspbian. Aún así, estoy deseando que la comunidad Debian pueda sacar finalmente su propia imagen para Raspberry Pi 2.

En éste caso uno de los proyectos más interesantes para Raspberry Pi es el Proyecto RetroPie. Este proyecto consiste en crear un sistema de juegos retro para la Raspeberry Pi.

Publicado Debian 8.0 “Jessie”

debian-logo

Si no ha habido ningún fallo crítico, el proyecto Debian habrá publicado la nueva versión del Sistema Operativo Universal: Debian 8.0 “Jessie”.

Entre la gran cantidad de novedades, a destacar:

– Dos nuevas arquitecturas soportadas: arm64 y ppc64el.
– Demonio de administración de sistema “systemd” por defecto.
– Actualización de la práctita totalidad de los paquetes: Kernel Linux 3.16, GNU GCC 4.9, Apache 2.4.10, , Lighttpd 1.4.35, OpenSSH 6.7p1, PHP 5.6, PostgreSQL9.4, Python 3 3.4, Samba 4.1,

SuperTuxKart 0.9, con nuevo motor gráfico

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El equipo STK Development Team acaba de anunciar la nueva versión de SuperTuxKart. Entre las principales novedades hay que destacar las siguientes:

– Nuevo motor gráfico.
– Uso de OpenGL 3.1.
– Dos circuitos completamente rediseñados.

La verdad es que si esta versión pinta muy interesante, no me quiero imaginar la versión estable 1.0.

Instalar Intel OpenCL en Ubuntu

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Uno de los futuros más prometedores para la programación paralela es OpenCL por su carácter abierto en contraposición a CUDA. La implementación libre para Intel de OpenCL denominada Beignet permite trabajar con dicho estándar de una manera muy eficiente.

Éstos son los pasos para su instalación dependiendo de la versión de Ubuntu:

Ubuntu 14.04:

Ubuntu 15.04 en adelante:

Para Ubuntu 14.10 no he encontrado PPA y el paquete del repositorio es la versión 0.8 que la considero un poco desfasada. Si conocéis una alternativa interesante,