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Programación CS- AI y ML
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Canal de Ciencias de la Computación: Inteligencia Artificial, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Python y DataScience para usuarios avanzados.
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🧠 El canal se centra en temas avanzados de informática: inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión informática y ciencia de datos.
🐍 Se presta especial atención a Python — El lenguaje clave para proyectos complejos. It trata de algoritmos, redes neuronales, procesamiento de datos y aplicaciones prácticas en problemas reales.
📊 Los materiales ayudan a profundizar el conocimiento, dominar los marcos modernos y aplicarlos en la práctica en proyectos de IA y análisis de datos.
Connection Pool Sizing, Measured: Why 48 Connections Beat 400 A benchmark sweep of a PostgreSQL instance from 1 to 400 connections shows throughput peaking at 48 connections (18,039 tps) and dropping 37% by 400 connections, while average latency multiplied 13x. The piece explains why connections are OS processes competing for cores rather than free capacity, tests the Universal Scalability Law fit (R²=0.94, predicted optimum 45.1), evaluates the (cores×2)+spindles formula (predicts 9, far off the measured 48), and finds that synchronous_commit=off raises throughput but does not shift the peak. It closes with practical guidance: watch queue depth (cl_waiting in PgBouncer, pending-threads in HikariCP) rather than connection count, account for instances × pool size multiplication, and use transaction pooling or RDS Proxy for Lambda to avoid connection exhaustion.
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