This article explores the evolution and foundations of cryptography, from its origins in ancient Egypt to its crucial role in blockchain technology. We begin with a historical journey that includes Egyptian hieroglyphics and Caesar cipher, accompanied by practical implementations in Python. We examine the modern principles established by Claude Shannon and the CIA security triad (Confidentiality, Integrity, and Authenticity). The central part of the article delves into how modern cryptography underpins blockchain technology through techniques such as hashing, symmetric and asymmetric encryption, illustrated with practical code examples. This 40-minute tutorial provides a solid understanding of how cryptography has evolved to become the fundamental pillar of security and trust in blockchain systems.

Cryptography: The Fundamental Pillar of Blockchain

Este artículo explora la evolución y fundamentos de la criptografía, desde sus orígenes en el antiguo Egipto hasta su papel crucial en la tecnología blockchain. Comenzamos con un recorrido histórico que incluye los jeroglíficos egipcios y el cifrado César, acompañado de implementaciones prácticas en Python. Se examinan los principios modernos establecidos por Claude Shannon y la triada de seguridad CIA (Confidencialidad, Integridad y Autenticidad). La parte central del artículo profundiza en cómo la criptografía moderna sustenta la tecnología blockchain a través de técnicas como el hashing, cifrado simétrico y asimétrico, ilustradas con ejemplos prácticos de código. Este tutorial de 40 minutos proporciona una comprensión sólida de cómo la criptografía ha evolucionado para convertirse en el pilar fundamental de la seguridad y confianza en los sistemas blockchain.

Criptografía: El pilar fundamental del Blockchain

Los grafos computacionales son una herramienta poderosa para el aprendizaje automático. En este artículo, aprenderás cómo usarlos en Python para mejorar tus modelos de aprendizaje automático.

Grafos computacionales en Python: potenciando el aprendizaje automático

Zero-Shot Text Classification (ZSTC) is a machine learning technique that allows models to classify texts into categories without having been previously trained on those specific categories. It uses pre-trained language models, such as BART or GPT, which have learned to understand semantic relationships between words and phrases during their pre-training. This approach allows the model to generalize its knowledge and make inferences about new categories based on a given text, without the need for labeled examples.

Zero-Shot Text Classification

La clasificación Zero-Shot de texto (ZSTC) es una técnica de aprendizaje automatizado que permite a los modelos clasificar textos en categorías sin haber sido entrenados previamente en esas categorías específicas. Utiliza modelos de lenguaje pre-entrenados, como BART o GPT, que han aprendido a comprender las relaciones semánticas entre palabras y frases durante su pre-entrenamiento. Este enfoque permite al modelo generalizar su conocimiento y hacer inferencias sobre nuevas categorías basándose en un texto dado, sin necesidad de ejemplos etiquetados.

Clasificación Zero-Shot de texto

Neural networks can be viewed as algorithms with adjustable parameters, optimized through machine learning. This approach allows us to address them from a broader mathematical and computational perspective. In this article, we will explore how to represent these algorithms as directed acyclic graphs (DAGs).

Neural networks represented as DAGs of parameterized computational programs

Las redes neuronales se pueden ver como algoritmos con parámetros ajustables, optimizados mediante aprendizaje automatizado. Este enfoque nos permite abordarlas desde una perspectiva matemática y computacional más amplia. En este artículo, exploraremos cómo representar estos algoritmos como grafos dirigidos acíclicos (DAG).

Redes neuronales representadas como DAGs de programas computacionales parametrizados

A Step-by-Step Guide to Creating Your Next AI-Powered Avatar.

Revolutionize Animation: Build a Digital Human with Large Language Models

Una Guía paso a paso para crear tu próximo avatar impulsado por IA.

Revoluciona la animación: construye un humano digital con LLMs

Create your own conversational avatar with Azure Cognitive, LangChain, and OpenAI.

Kraken the Code: How to build a talking avatar

Crea tu propio avatar conversacional con Azure Cognitive, LangChain y OpenAI.

El código Kraken: Cómo construir un avatar parlante

A division algorithm is a process that divides one number (called the dividend) by another number (called the divisor) and obtains the quotient and remainder of the division. A division algorithm can be implemented in Python using a while loop and subtracting the divisor from the dividend in each iteration. Knowing how a division algorithm works and how to implement it on our own is useful for understanding better how divisions work and can be useful in situations where we cannot use predefined libraries or functions.

Division Algorithm

Un algoritmo de división es un proceso que divide un número (llamado el dividendo) por otro número (llamado el divisor) y obtiene el cociente y el resto de la división. Se puede implementar un algoritmo de división en Python utilizando un ciclo while y restando el divisor del dividendo en cada iteración. Conocer cómo funciona un algoritmo de división y cómo implementarlo por nuestra cuenta es útil para entender mejor cómo funcionan las divisiones y puede ser útil en situaciones donde no podemos utilizar librerías o funciones predefinidas.

Algoritmo de la división

In this tutorial, we are going to learn how to create a library for modular arithmetic, using operator overloading and redefining the built-in functions for NumPy.

How to build a modular arithmetic library in Python

En este tutorial, aprenderemos cómo crear una biblioteca para aritmética modular, usando sobrecarga de operadores y redefiniendo las funciones incorporadas de NumPy.

Cómo construir una biblioteca de aritmética modular en Python

Learn how to create your own NFT collection on Solana using IPFS. Discover how NFTs are revolutionizing digital property rights and how you can leverage this technology on Solana.

Create Your Own NFT Collection on Solana with IPFS

Aprende cómo crear tu propia colección de NFTs en Solana utilizando IPFS. Descubre cómo los NFTs están revolucionando los derechos de propiedad digital y cómo puedes aprovechar esta tecnología en Solana.

Crea tu propia colección de NFTs en Solana con IPFS

Solana is a high-performance blockchain that enables the development of decentralized applications (Dapps) using tools such as Anchor and the Phantom crypto wallet. In this tutorial, you will learn how to build the base code for your own Dapp on Solana.

Developing Dapps on Solana

Solana es una blockchain de alto rendimiento que permite el desarrollo de aplicaciones descentralizadas (Dapps) mediante herramientas como Anchor y la criptocartera Phantom. En este tutorial, aprenderás a construir el código base para tu propia Dapp en Solana.

Desarrollando Dapps en Solana

What allows us to learn as human beings? In general, we acquire much of our knowledge through our experience with objects and the world around us. This means that we learn from the information and data we gather about them, rather than relying on abstract mathematical definitions.

Exploring Machine and Human Learning: Principles and Processes

¿Qué es lo que nos permite aprender como seres humanos? En general, adquirimos gran parte de nuestros conocimientos a través de nuestra experiencia con los objetos y el mundo que nos rodea. Esto significa que aprendemos a partir de la información y los datos que recopilamos sobre ellos, en lugar de depender de definiciones matemáticas abstractas.

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