Etiquetas
5 artículos
Un análisis detallado de los algoritmos de limitación de tasa, incluidos token bucket, sliding window y leaky bucket, con implementaciones distribuidas mediante Redis y patrones prácticos de middleware.
Una introducción práctica a los sistemas de recomendación: filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y enfoques híbridos con implementaciones en TypeScript que los desarrolladores pueden entender y adaptar.
Una introducción práctica a los conceptos de aprendizaje por refuerzo — agentes, entornos, recompensas y políticas — con ejemplos en TypeScript que conectan las ideas de RL con problemas que los desarrolladores ya conocen.
Cómo funcionan internamente los motores de búsqueda de texto completo: tokenización, índices invertidos, puntuación TF-IDF y construcción paso a paso de un motor de búsqueda funcional en TypeScript.
Un análisis en profundidad de los algoritmos de limitación de tasa, con implementaciones, ventajas y desventajas, y una guía para elegir el enfoque adecuado para tu API.