Formatos de archivo inusuales dentro de la gestión y modificación de documentos en tu día a día pueden crear confusión instantánea sobre cómo modificarlos. Puede que necesites más que software preinstalado para una modificación de documentos eficiente y rápida. Si necesitas sombrear una línea en PDAX o hacer cualquier otra alteración simple en tu documento, elige un editor de documentos que tenga las características para que puedas manejarlo con facilidad. Para manejar todos los formatos, como PDAX, elegir un editor que funcione correctamente con todo tipo de documentos será tu mejor opción.
Prueba DocHub para una gestión de documentos eficiente, independientemente del formato de tu documento. Ofrece potentes herramientas de edición en línea que simplifican tus operaciones de gestión de documentos. Es fácil crear, editar, anotar y compartir cualquier documento, ya que todo lo que necesitas para acceder a estas funciones es una conexión a internet y una cuenta activa de DocHub. Una solución de documento es todo lo que necesitas. No pierdas tiempo cambiando entre varios programas para diferentes documentos.
Disfruta de la eficiencia de trabajar con una herramienta diseñada específicamente para simplificar el procesamiento de documentos. Ve lo fácil que es revisar cualquier documento, incluso si es la primera vez que has trabajado con su formato. Regístrate para obtener una cuenta gratuita ahora y mejora todo tu proceso de trabajo.
hola a todos, soy Fahad Mukbul de la Universidad de Sargoda y voy a presentar el algoritmo de sombra distribuido y escalable que ha sido desarrollado utilizando Apache Spark para resolver problemas de optimización global a gran escala. En este artículo, mis coautores incluyen la Universidad del Sur de Sargoda y el Dr. Harajibin de la Universidad de Colonia. Aquí hay un breve resumen de la presentación. Pasaré por cada uno de estos elementos en detalle en las próximas diapositivas. Así que la idea detrás de este trabajo es que muchos problemas del mundo real han aumentado su escala de unas pocas variables de decisión a miles o incluso más variables de decisión. Por ejemplo, en el caso de los gráficos de conocimiento, podemos ver que DBpedia tiene casi 2 millones de entidades y 10 millones de hechos. De manera similar, el Gráfico de Conocimiento de Google tiene casi 500 millones de entidades y más de 3.5 mil millones de efectos. Así que con un espacio de dimensión tan ligero, las técnicas de convenciones no son adecuadas para manejar estos problemas, por lo que necesitamos algunas técnicas distribuidas o paralelas para manejar.
