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Julia, un lenguaje de programación ¿con lo mejor de todos los mundos?

Según la Wikipedia, Julia es un lenguaje de programación dinámico, de alto nivel y alto rendimiento para cálculos científicos y técnicos con una sintaxis similar a la de otros entornos de computación similares. Dispone de un compilador avanzado, mecanismos para la ejecución en paralelo y una extensa biblioteca de funciones matemáticas. La biblioteca, desarrollada fundamentalmente en Julia, también contiene código desarrollado en C o Fortran.
El lenguaje fue creado por Stefan Karpinski, estudiante graduado de la Universidad de California, que estaba involucrado en una herramienta simulación de redes que requería el uso de varios lenguajes de programación diferentes. Curiosamente, ninguno de los lenguajes usados podía hacer toda la tarea, todo el proceso. Por ello, Karpinski, junto con su compañero de universidad Viral Shah y Jeff Bezanson del MIT, decidieron resolverlo diseñando un nuevo lenguaje que fuera compatible con prácticamente cualquier tarea. La meta de Karpinski y su equipo es construir un lenguaje único que haga todo bien.
En este lenguaje, bautizado como Julia, las bibliotecas están escritas en Julia y se integra lo mejor del código de C y Fortran en los siguientes rubros: álgebra lineal, generación de números al azar, procesamiento de señales y procesamiento de strings (cadenas de caracteres). Además, la comunidad de desarrolladores de Julia ha contribuido con una serie de paquetes externos en muy poco tiempo. IJulia es una colaboración de IPython y las comunidades de Julia, lo cual le da un navegador con una interfaz gráfica basada en Julia,
Los programas de Julias se organizan definiendo funciones y sobrecargando las mismas para diferentes combinaciones de tipos de argumentos, los cuales pueden ser definidos por el usuario.
Un resumen de las características de Julias son:
Posibilidad de definir el comportamiento de una función con una combinación de tipos de argumentos
Sistema dinámico de tipos: tipos para documentar, optimizar y ejecutar rutinas. Buen desempeño, el cual se aproxima (estadísticamente) a lenguajes como C manejador de paquetes interconstruido. Macros como en LISP y otras metafacilidades de programación. Se pueden llamar funciones de Python vía llamadas a PyCall
Llamada a funciones de C directamente. No se necesita nada más. Capacidades poderosas de Shell para manejar otros procesos. Diseñado para computación distribuida y en paralelo.
Tipos definidos por el usuario que son rápidos y compactos como si fuesen interconstruidos.
Generación automática de código especializado, eficiente, de acuerdo al tipo de argumentos que de pasan
Conversiones elegante y extensibles así como promoción de tipos numéricos y otros tipos
Soporte para Unicode
Licencia MIT : libre y de código abierto
La cuestión es si esta idea tendrá éxito. Los programadores tienden a irse a lenguajes más que probados, amén de tener un soporte generalizado. Desde luego que en esta selva de lenguajes de programación, hay para todos, pero falta ver si Julia puede madurar y convencer a los programadores de sus bondades.
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Mozilla nos trae su nuevo lenguaje de programación llamado Rust

Rust es un nuevo lenguaje de programación multiparadigmático que está siendo desarrollado por Mozilla. Según se puede leer en su sitio oficial, el objetivo de este nuevo lenguaje es diseñar e implementar un lenguaje de sistemas seguro, concurrente, práctico y estático.

El desarrollo del lenguaje, fue empezado en 2006 por Graydon Hoare, y en 2009, la fundación Mozilla, se involucró en el proyecto. Además de Hoare, hay otros desarrolladores detrás como son el miembro del comité Ecma, Dave Herman, y el CTO de Mozilla y creador de JavaScript, Brendan Eich.

Por ahora se conoce poco sobre el código, pero se puede ver algo de sintaxis en la FAQ de Rust. Os pongo un trozo de código.

iter pairs()-> tup(int,int){
let int i =0;
let int j =0;
while(i <10){
put tup(i, j);
i +=1;
j += i;
}
}
fn main(){
let int i =10;
let int j =0;
for each (tup(int,int) p in pairs()){
log p._0;
log p._1;
check (p._0 +10== i);
i +=1;
j = p._1;
}
check(j ==45);
}


Las características que nos aportará este nuevo lenguaje, han sido resumidas por los desarrolladores de Mozilla.

Orientado a seguridad

Memoria de seguridad, para evitar bugs que sirvan como brechas de seguridad. Gestión automática de guardado.
Control de las modificaciones. Inmutables por defecto. El estado de mutabilidad no se comparte entre tareas.
Ejecución dinámica de seguridad: errores, registros, etc.
Capacidad para definir invariantes complejas

Orientado a la concurrencia

Control de la memoria explícita. Control de localización y de etiquetas.
Tareas de peso muy ligero. Facilidad para convertir miles en millones.
Stack iterators
Compilación nativa y estática. Emite archivos ELF / PE / Mach-o
Una interfaz simple y directa para C.

Orientado a la práctica

Multiparadigmático, totalmente funcional, concurrente, OO
Funciones de primera clase con vínculos
Multiplataforma. Desarrollado para Windows, Linux, OSX
Cadenas UTF8
Funciona con cadenas nativas existentes. GDB, Balgrind, Shark, etc
Permite romper normas en la práctica, si es explícito dónde y cómo

Como se ha comentado, es un proyecto aún en desarrollo, por lo que no podemos ofrecer mucha más información, solo esperar a que por parte de Mozilla vayan sacando más información al respecto.

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Las diez tecnologías mejor pagadas que un programador puede aprender

Un estudio publicado recientemente basándose en la base de datos del buscador de empleos tecnológico, Dice, muestra un interesante pulso de la industria del desarrollo y la valoración de cierta tecnologías, de acuerdo al salario que las empresas pagan a los profesionales.
Entre los principales puntos a destacar:
  • Una tremenda especialización entre los profesionales de la analitica y la minería de datos.
  • El posicionamiento de Bigdata entre las tecnologías mejor valoradas.
  • El dominio de las tecnologías de backend frente a las tecnologías frontend o aplicaciones móviles.

Ranking de tecnologías mejor pagadas

  • R: un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas para el análisis de comportamientos. Es uno de los pilares para el análisis de grandes datos en el concepto más amplio de Bigdata. Si queréis empezar a aprender algo de R, os aconsejamos, la versión en español de R for Beginners, traducido por Jorge A. Ahumada.
  • NoSQL: el conjunto de bases de datos y sistemas de almacenamiento contrapuesto al sistema tradicional de bases de datos relacionales. Existen un amplio abanico de tecnologías y módelos como sistemas de grafos, documentos, orientadas a objetos, a colummnas, clave-valor, etc… Entre ellas nos encontramos con Redis, MongoDB, Cassandra, Neo4J, DynamoDB, etc…
  • MapReduce: es un modelo de programación para procesar grandes cantidades de datos, en forma paralela y en clusters. Está compuesto por el proceso de Map() para el filtrado y de Reduce() para el procesado. Podemos encontrarnos con tecnologías como Hadoop.
  • PMBok: uno de los estándares de gestión de proyectos más extendidos del mundo. En el se basan distintos master que certifican a jefes de proyectos y gestores en la industria del software. Más enfocado a la parte de gestión que a la desarrollo de software.
  • Cassandra: una de las tecnologías NoSQL que mencionábamos más arriba con un fuerte posicionamiento en el mercado. Desarrollada inicialmente por Facebook en 2008 y que se describe como un modelo de datos BigTable. Sus principales usarios son grandes compañías como Twitter o la propia Facebook.
  • Onmigraffle, más orientado a profesionales de usabilidad que programación, pero se cuela sorprendentemente en el ranking. Se trata de una herramienta para crear diagramas, gráficas de flujo, ilustraciones, etc… Similar a Microsoft Visio, pero que se posicionar fuertemente para construir todo tipo de diseños y wireframes por los expertos en usabilidad, bastante bien valorados
  • Pig: volvemos a referirnos a Bigdate y MapReduce con esta herramienta construida con la intención como plataforma por encima de Hadoop para el análisis de datos. Incialmente desarrollada por Yahoo, ahroa pertenece a la fundación Apache.
  • Service Oriented Arquitecture (SOA): esta es una de las habilidades o conocimientos más amplio basados en el patrón de diseño y arquitectura de aplicaciones SOA: las aplicaciones se sustentan en servicios totalmente independientes que encajan con otros para formar funcionalidades más amplias.
  • Hadoop: Otra más para apuntar en el conjunto relacionado con BigData. Un modelo de almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos cuyo sistema es HDFS. Sus usos principales son el clustering de datos y aplicar técnicas de MapReduce
  • MongoDB: una de las bases de datos NoSQL más ampliamente usadas. Parte de su popularidad viene gracias a su modelo basado en documentos y JSON de almacenamiento que hacen bastante cómodo su uso y tratamiento. 
Después de confeccionar este ranking, quizás la industria de software en España sea muy distinta. Pero no viene mal conocer y echar un vistazo estas tecnologías que están en la punta de lanza en otros mercados como el norteamericano. Quizás en unos años tengamos que pegarnos más en serio con ellas, sobre todo con Bigdata que, como vemos, difiere mucho del estado casi en pañales de España.
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Las aplicaciones en HTML5 todavía no alcanzan a las nativas

De esto trata el documento publicado por Forrester. Un artículo en el que intenta explicar cómo satisfacer la demanda de la próxima generación, y la estrategia de desarrollo móvil que hay que seguir, que no es otra que HTML5 y Responsive Design.
Todos los programadores que se dedican hoy en día al desarrollo de software para dispositivos móviles, se encuentran con un problema en común. Un problema que para los usuarios es una ventaja, pero que para otros es un auténtico quebradero de cabeza. Se trata del tamaño de las pantallas de nuestros aparatos de bolsillo.
Forrester realizó una encuesta a 146 estadounidenses responsables de IT en octubre de 2013 sobre las tecnologías móviles que utilizaban. En lo más alto estaba HTML5 y Responsive Design. Más del 40% de los encuestados señaló que usaban ambos.
Gracias a esta encuesta hemos podido ver que el diseño de aplicaciones desarrolladas en HTML5 no es una panacea, sino todo lo contrario. De hecho , una de las respuestas de la encuesta del informe señala que el 59% de las aplicaciones móviles desarrolladas únicamente en HTML5, sufrieron retrasos en sus plazos de entrega. Donde la mayor cantidad de tiempo se pierde en pruebas y corrección de errores.
Por todos es conocido que las aplicaciones nativas son más rápidas que las programadas en HTML5. De esto gran parte de culpa la tienen los navegadores móviles, que no se actualizan como deberían. Mientras que algunos sistemas operativos móviles que se construyen con HTML5, como Firefox OS, son demasiado lentos para ser considerados por los desarrolladores.
Además, otras investigaciones han demostrado que el interés de los desarrolladores por crear software en HTML5 se ha ido perdiendo para su uso general, aunque la mayoría piensa que sigue siendo una de las principales opciones para que formen una pequeña parte de otras aplicaciones.
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Se libera Dart 1.1

Hace apenas un par de meses se liberó la versión 1.0 de Dart. Hoy sale la versión 1.1 que promete mejor desempeño, más características, así como herramientas mejoradas. En un artículo de Seth Ladd, anunciando la salida de Dart 1.1, indica que es más rápido que Javascript por un 25% más o menos.
Dice Ladd: “Dart continúa brillando. El desempeño en las pruebas hechas por Richards hablan de un 25% más rápido a favor de la primera versión, haciendo el runtime comparable con el de Javascript original. El desempeño de nuevo benchmark, FluidMotion se ha duplicado desde noviembre. Dart2js ahora genera Javascript que trabaja al menos tan bien, si no es que mejor que el equivalente idiomático de Javascript”.
Las notas de Ladd indican que hay un número de mejoras para el lado del servidor de Dart, incluyendo soporte para archivos grandes, copia de archivos, manejadores de procesos de señales e información de la consola. Hay nuevo soporte ara el User Datagram protocol (UDP), cuya intención es permitir a los desarrolladores escribir aplicaciones de streaming más eficientes, así como documentación para el soporte de las línea de comandos y las aplicaciones desde el lado del servidor de Dart.
Las actualizaciones del editor de Dart incluyen depuración mejorada, implementación de código y más herramientas de descripción. En promedio, el desempeño del editor y el analizador también han mejorado.
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Las cinco cosas más frustrantes de la profesión de programador

Trabajar como programador implica una serie de cosas realmente frustrante que podemos declarar como propias de la profesión. No os preocupéis, realmente puede seguir gustándote trabajar como programador, pero debes asumirlo cuanto antes.
La profesión de programador está lejos de ser automatizada por completo, es necesario resolver muchos y variados problemas a diario mediante la intervención humana. Parte de ellos son quebraderos de cabeza que no tienen que ver con el trabajo en sí que estamos haciendo.
A continuación una serie de las cosas más frustrantes de la profesión de programador.
1. Arreglar el ordenador a todo el mundo
Que gran parte de la humanidad (incluyendo a conocidos, amigos, vecinos y, por supuesto, familiares) asuman que puedes y debes arreglarles el ordenador o cualquier aparato electrónico. Por supuesto, todo esto de forma gratuita y dedicando tu tiempo libre. Lo peor de esto, no es arreglar el ordenador en sí, si no aguantar todos los comentarios y vacilaciones cuando realmente algo no tiene solución y les intentas convencer que deben llevarlo al SAT oficial.
2. Incidencias de errores incompletas
Informes de bugs sin suficiente información para reproducir el error. Cualquiera que se dedique a programar y mantener una aplicación con usuarios finales ha sufrido auténticos quebraderos de cabeza al intentar resolver incidencias incompletas. Los usuarios tienen el gatillo fácil para abrir una incidencia sin preocuparse si realmente lo están haciendo bien o aportar la suficiente información sobre el problema. Hay que perseguirlos para recabar datos e insistir para que aprendan a abrir incidencias de errores adecuadamente.
3. Que los usuarios ignoren la documentación de la aplicación
Ignorar la documentación. Hay que reconocerlo: escribir documentación es una de las tareas más tediosas que existen, sobre todo cuando te toca hacerlo al final, después de haber dedicado toda tu energía a desarrollar una aplicación. Por eso, es especialmente frustrante cuando un usuario ignora la documentación y pretende que le expliquemos cómo funciona algo sin haberse molestado en echar un vistazo al manual de usuario.
4. Las prisas en los plazos de entrega
Una lucha constante entre los desarrolladores y sus gestores de proyectos imposible de solucionar (da igual si internamente usas metodologías ágiles, para ellos no existen). Por un lado se quiere tener una nueva funcionalidad (muchas veces sin importar cómo) y, por el otro, se intenta hacer lo mejor posible, pero con plazos de entrega que no son realistas se fuerza a las horas extras y no aplicar correctamente las buenas prácticas a la hora de desarrollar: no hay tests, no se documenta, no existe ningún principio de clean code, etc…
5. Los errores inesperados en el entorno de desarrollo o en las maquinas de producción
Resolver los errores inesperados de servidores, de que el Eclipse empiece a fallar, problemas entre librerías, maquinas sin espacio, liarla parda con el repositorio, trabajar sin un correcto entorno de pre-producción etc.. Una serie de errores externos a nuestra aplicación, e incluso a nuestro equipo de desarrollo que nos hacen perder una mañana entera para resolverlo.



Noticia original en Genbetadev
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Desarrollo de apps, ¿un negocio rentable?

Debido a que en los últimos años el mercado de los dispositivos móviles inteligentes ha crecido de forma exponencial en todo el mundo, y especialmente en España, muchos desarrolladores han puesto sus esperanzas en ganarse la vida desarrollando sus propias apps para las diferentes plataformas de Smartphone y Tablet.
Sin embargo, las cifras apuntan a que, si bien el número de descargas de aplicaciones está subiendo vertiginosamente, la inmensa mayoría de ellas son, eminentemente, gratuitas, lo que deja un escaso margen de oportunidades a los desarrolladores. Incluso, para la mayor parte de las apps de pago existe una versión o alternativa gratuita, por lo que, cada vez son más altos los requerimientos que los consumidores piden a la hora de pagar por una aplicación.
En este sentido, dentro de sus predicciones para 2014 en movilidad, Gartner dibuja un escenario más bien sombrío durante los próximos años. Para Ken Dulaney, vicepresidente y analista de Gartner, “el amplio número de apps existente implica que las plataformas móviles podrían resultar una vía de ingresos para muchos”. Sin embargo, afirma, “nuestros análisis muestran que la mayoría de las aplicaciones móviles no están generando beneficios. De hecho, muchas de ellas no están diseñadas para obtenerlos, sino para obtener imagen de marca o reconocimiento”.
Según Gartner, en 2018 únicamente el 0,01 por ciento de las aplicaciones móviles de consumo serán consideradas como un éxito desde el punto de vista financiero, una tasa muy pequeña si tenemos en cuenta el potencial del mercado a nivel mundial.
Y es que, hoy en día existen muchas aplicaciones móviles gratuitas que por definición no han sido creadas para obtener beneficios. Para el futuro, además, esta tendencia se reforzará, ya que Gartner espera para 2017 que el 94,5 por ciento de las aplicaciones móviles sean gratuitas. Pero, además del poco margen existente, desde Gartner afirman que la oferta de apps móviles de pago será todavía más alta, ya que se irán sumando nuevas iniciativas (especialmente en las áreas más exitosas), lo que encorsetará aún más las posibilidades.
¿Y tú qué piensas?, ¿crees que el desarrollo de apps un negocio rentable?
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D: un nuevo lenguaje de programación

D es un lenguaje de propósito general y para aplicaciones. Es de alto nivel pero retiene la capacidad de escribir código de alto desempeño y poderlo ligar directamente con el API del sistema operativo y el hardware del equipo. D es una buena opción para escribir programas medianamente grandes a algunos de gran escala, con millones de líneas de código, escritos por un grupo de desarrolladores. D -dicen los creadores- es fácil de aprender y da muchas posibilidades y ayudas al programador. Tiene además una optimización agresiva en el compilador.
D no es un lenguaje de scripts o interpretado. No tiene una máquina virtual como Java, por ejemplo. No es una religión ni una filosofía de vida. Es un lenguaje práctico para los programadores prácticos que necesitan sacar el trabajo rápidamente, con código entendible y mantenible fácilmente. Es, dicen, la culminación de décadas de experiencia implementando compiladores para diversos lenguajes e intentando construir proyectos grandes usando estos lenguajes. D obtiene su inspiración en C++.
Pero… ¿por qué necesitaríamos un nuevo lenguaje? La industria del software ha tenido un largo camino desde que el lenguaje C fue inventado. Muchos conceptos se añadieron a C++, pero manteniendo la compatibilidad hacia atrás con C. Con ello también se mantenía la compatibilidad con sus debilidades, por decirlo de algún modo. Y aunque C y C++ están en constante revisión, cada nueva característica debe ponerse cdon mucho cuidado para ser compatible con las estructuras existentes sin requerir reescribir código antiguo. El resultado es complicado: El C estándar tiene cerca de 500 páginas y C++ tiene unas 750. Es costoso y difícil escribir hoy en día programas en C++ que sean portables a otros sistemas operativos.
La cuestión es si es posible extraer el poder y capacidades de C++, rediseñarlas y ponerlas en un lenguaje simple, ortogonal y práctico. ¿Puede ponerse todo en un paquete que es fácil para los escritores de compiladores implementar correctamente, lo cual permitiría a los compiladores generar código agresivamente optimizado? Ésa es una de las pretensiones de este nuevo lenguaje D.
Waltr Bright es el creador de D, en el cual empezó a trabajar en 1999. D salió públicamente en diciembre del 2001, y alcanzó la versión 1.0 en enero del 2007. La primera versión del lenguaje (D1) se concentró en ser imperativo, orientado a objetos y con paradigmas de metaprogramación, similar a C++. Sin embargo, no estaba satisfecho con Phobos, el módulo de tiempo de ejecución de D, así como la biblioteca estándqar, por lo que la comunidad de D creó una alternativa llamada Tango. El primer anuncio oficial de Tango salió días después de la versión 1.0 de D. Tango adopta un estilo de programación diferente, apoyando la programación orientada a objetos y la alta modularidad. Siendo un proyecto comunitario, Tango estaba más abierto a contribuciones de terceros, permitiendo que se progresará más rápidamente que con la librería estándar. Ya para entonces, Tango y Phobos eran incompatibles y no se podían usar las dos bibliotecas al mismo tiempo. Esto ha llevado a una disputa entre los que apoyan una u otra biblioteca.
En junio del 2007, la primera versón de D 2.0 salió públicamente. D2 introdujo cambios interesantes en el lenguaje y añadió conceptos que ahora están en boga: closure, purity, así como soporte a los paradigmas de la programación concurrente y funcional. D2 resolvió el problema de las bibliotecas estándar separando el módulo de ejecución en tiempo real de la biblioteca estándar. D2 Tango se anunció en febrero del 2012.
Y siguiendo con la tradición, Andrei Alexandrescu sacó el libro: “The D Programming Language” en junio del 2010, lo que marcó la estabilización del lenguaje, el cual se le conoce genéricamente como lenguaje D.
D es de código abierto y evidentemente podría ser un contendiente en esta batalla por hacer el mejor lenguaje de desarrollo.
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M#, el nuevo lenguaje de alto nivel para programar sistemas de Microsoft

Hace tiempo que viene oyéndose por los círculos tecnófilos el nombre de Midori como el sistema operativo de nueva generación de Microsoft. Y lo que antes era un proyecto de investigación que tenía toda la pinta de transformarse en un nuevo proyecto Cairo ahora parece ser algo tangible y del que incluso hemos podido conocer detalles de su implementación.
Por ejemplo, el lenguaje de programación que se está utilizando para construir el sistema. Se trata de M# (M sharp), un lenguaje de alto nivel que está orientado a la programación del propio sistema operativo. La idea es tener un lenguaje que dé un muy buen rendimiento y sea fácil de desarrollar, siguiendo los principios de C#.
M# proviene de Sing#, el lenguaje utilizado para desarrollar Singularity, un micronúcleo desarrollado por Microsoft Research. Así lo menciona alguien que se declara antiguo empleado de Microsoft en un hilo de Reddit.

¿En lo técnico, qué mejoras trae?

M# aboga por cambiar dos aspectos de C# para mejorar el rendimiento. Por una parte, el garbage collector, componente que se encarga de recorrer las zonas de memoria ocupadas por cada programa y de liberar, en cada zona, aquellas partes que no se estén utilizando. M# se vuelve más eficiente e inteligente, sabiendo cuándo un objeto deja de ser necesario y puede ser eliminado de la memoria.
Por otra parte, también hay mejoras en el sistema de tipado, intentando afrontar un problema acuciante en los sistemas operativos actuales. Citando a mi compañero Guillermo, actualmente «los procesadores crecen a lo ancho y no a lo alto»: es decir, en vez de haber núcleos más rápidos, lo que tenemos son procesadores con más núcleos, en ocasiones optimizados y especializados para ciertos usos concretos.
Además, M# parece fomentar el uso de contratos de código para que los programas restrinjan su comportamiento a los caminos definidos por el sistema y fáciles de entender, de manera que el compilador pueda realizar optimizadores y los programas acaben siendo más robustos y fiables.
Por último, al parecer M# busca ser open source desde el primer momento. No se trata de una experiencia nueva para Microsoft: F#, la propuesta de Microsoft en programación funcional, también es open source.

¿Qué significa esto? ¿Qué sabemos de Midori?

Midori, según sabíamos hasta el momento, era un proyecto de Microsoft Research sobre un nuevo concepto de sistema operativo, totalmente distinto a lo que conocemos hasta el momento. Aunque oficialmente Midori no existe: Microsoft no ha declarado todavía nada al respecto.
Windows arrastra lastres desde el primer Windows NT, lanzado en 1993. Cada versión de Windows tiene por máxima la retrocompatibilidad casi total con todos los programas existentes para Windows. Midori parece ser el sistema operativo de nueva generación, máxime ahora que forma parte de la división de Sistemas Operativos de Microsoft, dirigida por Terry Myerson.
Además, Midori estaría desarrollado utilizando M#, que no es sino una extensión de C# y .NET (M# busca ser eficiente en tipos desde el principio, y C# es un punto de partida magnífico). Esto significa que, probablemente, Midori estaría preparado para ejecutar todas las aplicaciones desarrolladas utilizando estas tecnologías, e incluso de manera más eficiente.
No se trata de un proyecto a corto plazo, desde luego. Un proceso así no se completa de la noche a al mañana. Pero tampoco pueden dormirse en los laureles: la informática ya ha cambiado demasiado con respecto a cuando Windows tenía su apogeo. A Microsoft no le conviene dejar pasar otro tren.
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SharePoint Online: Como añadir sugerencias de consulta al motor de búsquedas

En SharePoint Online tenemos la posibilidad de añadir sugerencias de consulta al motor de búsquedas al igual que podemos añadirlas en la Administración Central de SharePoint 2013:
  • Utilizando el bloc de notas, creamos un documento de texto en el que vamos a incluir las sugerencias de consultas a añadir.
  • Añadimos el siguiente contenido al archivo de texto y lo guardamos con el nombre QuerySuggestions_Informe. De esta forma, añadiremos sugerencias de consulta para la palabra Informe.
  • Es importante que al guardar el archivo de texto especifiquemos como tipo de codificación UTF-8.
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  • Navegamos a la Administración de SharePoint Online para poder importar las sugerencias de consultas en la configuración de las búsquedas. Hacemos clic en “Sugerencias de consulta”.
  • En la página que se abre, seleccionamos como idioma Español (España) y hacemos clic en el enlace “Importar desde archivo de texto” y cargamos el archivo de sugerencia de consultas creado.
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  • En la página que se abre, seleccionamos el archivo QuerySuggestions_Informe.txt y hacemos clic en “Aceptar”.
  • Finalmente, realizamos una búsqueda y comprobamos que las sugerencias están operativas.
  • De nuevo en la página de configuración de sugerencia de consultas hacemos clic en “Guardar configuración” y tendremos disponibles las sugerencias de consultas una vez que se ejecute el correspondiente Timer Job que en instalaciones On-Premise tiene una frecuencia de ejecución diaria.
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