MATLAB Machine Learning Recipes

Technical reviewer: 

MATLAB Machine Learning Recipes - A Problem-Solution Approach
Dec 2026.

https://link.springer.com/book/9798868825149

 

Redis Lua Script

En Redis existe ZSET y script Lua para ejecucion de metodos/transacciones atomica.

1. un ZSET es más parecido a:

    Map<String, Long> + TreeMap<Long, Set<String>>

2. El script se ejecuta con Redis:

docker run -d \
  --name redis-poc \
  -p 6379:6379 \
  redis:7

3. El output esperado:

=== INITIAL BALANCES ===
ACCOUNT_A = 1000
ACCOUNT_B = 500

=== LUA RESULT ===
SUCCESS
1000
900
500
600

=== FINAL BALANCES ===
ACCOUNT_A = 900
ACCOUNT_B = 600

=== MODIFIED ACCOUNTS ===
ACCOUNT_A
ACCOUNT_B
 

 4. Codigo fuente:

Introducing ReScript 12

 Technical Reviewer

Introducing ReScript 12
Functional Programming for Web Applications
Nov 2026

 

C Programming for System, Network, and Cloud Engineers

Technical Reviewer

C Programming for System, Network, and Cloud Engineers
Techniques for Processes, Memory, Network Applications, and Linux Namespaces
 

 © 2026

 

https://link.springer.com/book/10.1007/979-8-8688-1805-9

https://github.com/Apress/C-Programming-for-System-Network-and-Cloud-Engineers

Simple State Machine

Simple state machine implementation based on (data) maps.

 

English n00b

The principal parts of the human body are the head, the trunk, and the limbs.

 

Scriptorium

A scriptorium (/skrɪpˈtɔːriəm/ ^ⓘ)^[1] was a writing room in medieval European monasteries for the copying and illuminating of manuscripts by scribes.

El término scriptorium,^[a] literalmente «un lugar para escribir», 

 

Gradient, Gradient Boosting, XGBoost

Gradient
   ↓
Gradient Descent
   ↓
Decision Trees
   ↓
Gradient Boosting
   ↓
XGBoost 

ZKP (Zero-Knowledge Proofs)

Definición formal (la más importante)

Un protocolo ZKP para un lenguaje $L$ cumple:

• Existe un prover $P$ y un verifier $V$

Se define así:

$$ \forall x \in L,\ \exists w:\ R(x, w) = 1 $$

Donde:

• $x$ = instancia pública
• $w$ = witness (secreto)
• $R(x,w)$ = relación verificable (circuito)

---

Las 3 propiedades clave

1. Completitud

Si el prover es honesto:

$$ \Pr[V(x) = \text{accept}] = 1 $$

---

2. Solidez (Soundness)

Si el prover NO conoce el secreto:

$$ \Pr[V(x) = \text{accept}] \leq \epsilon $$

($\epsilon$ es muy pequeño)

---

3. Cero conocimiento (Zero-Knowledge)

$$ \text{View}_V(P(x,w)) \approx S(x) $$

El verificador no aprende nada nuevo

---

Forma práctica usada en ZKP modernos

$$ \text{Probar: } \exists w \ \text{tal que} \ C(x, w) = 0 $$

• $C$ = circuito
• $x$ = inputs públicos
• $w$ = inputs privados

---

Ejemplo concreto

$$ \text{Demostrar que conoces } x \text{ tal que } H(x) = y $$

Sin revelar $x$

---

Versión tipo SNARK

$$ \pi = \text{Prove}(pk, x, w) $$ $$ \text{Verify}(vk, x, \pi) = \text{true} $$

• $pk$ = proving key
• $vk$ = verification key
• $\pi$ = proof

---

Resumen

$$ \exists w:\ R(x,w)=1 $$

Demostrar que sabes $w$ sin revelarlo

---

QAP (Quadratic Arithmetic Programs)

1. Circuito a polinomios

$$ C(x, w) = 0 $$

• $A_i(x)$
• $B_i(x)$
• $C_i(x)$

Vector:

$$ a = (a_1, a_2, ..., a_n) $$

---

2. Fórmula central del QAP

$$ \left( \sum_i a_i A_i(x) \right)\left( \sum_i a_i B_i(x) \right) - \left( \sum_i a_i C_i(x) \right) = H(x) \cdot Z(x) $$

---

3. Polinomio Z(x)

$$ Z(x) = (x - r_1)(x - r_2)\cdots(x - r_n) $$

---

Ejemplo completo

Demostrar que conoces $x$ tal que:

$$ x \cdot x = y $$

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1. Circuito

$$ x \cdot x - y = 0 $$

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2. Vector

$$ a = [1, x, y] $$

---

3. R1CS

$$ (A \cdot a)(B \cdot a) = (C \cdot a) $$

Con:

• $A = [0,1,0]$
• $B = [0,1,0]$
• $C = [0,0,1]$

$$ x \cdot x = y $$

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4. QAP

$$ (x)(x) - y = H(t)\cdot Z(t) $$

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5. Z(t)

$$ Z(t) = (t - r_1) $$

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6. Condición

$$ x^2 - y = 0 $$

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Resumen final

Esto equivale a decir:

👉 “sé la raíz cuadrada de $y$” sin revelarla

La Caverna de Alibaba

La expresión “caverna de Alibaba” en el contexto de ZKP (Zero-Knowledge Proofs) se refiere a un ejemplo clásico para explicar cómo alguien puede demostrar que sabe un secreto sin revelarlo. Es una analogía muy usada en criptografía.

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 La “Caverna de Alibaba” (concepto)

Imagina esto:

• Hay una cueva en forma de círculo con dos caminos (A y B).

• En el fondo hay una puerta secreta que solo se abre con una contraseña.

• Una persona (Peggy) dice que conoce la contraseña.

• Otra persona (Victor) quiere verificarlo sin que Peggy revele la contraseña.

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 Cómo funciona la prueba

1. Peggy entra a la cueva por A o B (sin que Victor vea cuál).

2. Victor entra después y le grita: “¡Sal por A!” o “¡Sal por B!”

3. Si Peggy realmente conoce la contraseña:

   • Puede abrir la puerta secreta y salir por el camino que Victor pidió.

4. Si NO conoce la contraseña:

   • Solo puede salir por donde entró → tiene 50% de probabilidad de acertar.

 Repitiendo esto muchas veces, Victor gana confianza de que Peggy sí sabe el secreto, sin que nunca lo revele.

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Qué representa en ZKP

• Peggy = el prover

• Victor = el verifier

• La contraseña = el secreto

• La puerta = una función difícil de invertir (criptográfica)

Este modelo captura las propiedades clave de los ZKP:

1. Completitud → si sabes el secreto, siempre puedes demostrarlo

2. Solidez (soundness) → si no lo sabes, es muy difícil engañar

3. Cero conocimiento → no revelas el secreto

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Cómo se conecta con herramientas reales

Esto es solo una analogía. En sistemas reales como:

• ZoKrates

• Circom

• Noir

• Cairo

…la “puerta secreta” se transforma en:

• circuitos aritméticos

• constraints

• polinomios (SNARKs/STARKs)

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 Intuición final

La caverna de Alibaba te enseña esto:

- Puedes probar conocimiento sin revelar información

- Eso es exactamente lo que hacen los ZKP modernos, pero con matemáticas en lugar de cuevas

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