Este é um pacote para exportar um arquivo de objeto global para JSON e recriá-lo recarregando a partir deste arquivo
embeddedPython refere-se às novas tecnologias disponíveis. Deve ser entendido como um exercício de aprendizagem de
como lidar com as interfaces de linguagem.
Apenas os nós de Globals que contêm dados são apresentados no arquivo JSON gerado.

Olá, comunidade,

Este é o terceiro artigo da série sobre a inicialização de instâncias da IRIS com Docker. Desta vez, focaremos no Enterprise Cache Protocol (ECP).

De maneira bastante simplificada, o ECP permite configurar algumas instâncias da IRIS como servidores de aplicação e outras como servidores de dados. As informações técnicas detalhadas podem ser encontradas na documentação oficial.

O objetivo deste artigo é descrever o seguinte:

O recurso InterSystems IRIS IntegratedML é usado para obter previsões e probabilidades usando a técnica AutoML. O AutoML é uma tecnologia de Machine Learning usada para selecionar o melhor algoritmo/modelo de Machine Learning para prever status, números e resultados gerais com base nos dados anteriores (dados usados para treinar o modelo AutoML). Você não precisa de um Cientista de Dados, pois o AutoML testará os algoritmos de Machine Learning mais comuns e selecionará o melhor algoritmo para você, com base nos recursos de dados analisados. Veja mais aqui, neste artigo.

Como todos vocês sabem, o mundo da inteligência artificial já está aqui, e todos querem usá-la em seu benefício próprio.

Há várias plataformas que oferecem serviços de inteligência artificial gratuitos, por assinatura ou particulares. No entanto, a que se destaca pelo grande "alvoroço" que fez no mundo da computação é a Open AI, sobretudo devido aos seus serviços mais renomados: ChatGPT e DALL-E.

O ZPM foi projetado para trabalhar com aplicativos e módulos para a plataforma de dados IRIS da InterSystems. Ele consiste em dois componentes, o ZPN Client que é uma CLI para gerenciar módulos, e o The Registry que é um banco de dados de módulos e meta-informações. Podemos usar o ZPM para pesquisar, instalar, atualizar, remover e publicar módulos. Com o ZPM, você pode instalar classes ObjectScript, aplicativos Frontend, produções de interoperabilidade, soluções IRIS BI, conjuntos de dados IRIS ou quaisquer arquivos como rodas Python incorporadas.

Oi Comunidade,

Predição é fator chave no acompanhamento pré-natal. A aplicação "Health Dataset" (https://openexchange.intersystems.com/package/Health-Dataset) vem com 10 conjuntos de dados reais em saúde para realizar predições das mais importantes doenças e problemas de saúde, incluindo riscos da maternidade.

Você sabia que pode obter dados JSON diretamente das suas tabelas SQL?

Vou apresentar duas funções SQL úteis que são usadas para recuperar dados JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY e JSON_OBJECT.
Você pode usar essas funções na instrução SELECT com outros tipos de itens select, e elas podem ser especificadas em outros locais onde uma função SQL pode ser usada, como em uma cláusula WHERE

Sejam todos bem-vindos!

Neste breve artigo, quero apresentar um exemplo de uso que vários de vocês que trabalham com o IRIS como back-end para seus web applications devem ter enfrentado mais de uma vez: como enviar um arquivo do front-end para o servidor.

Em geral, a maneira mais simples que encontrei de realizar essa tarefa é transformar o arquivo do front-end para o formato Base64 e fazer uma chamada POST para o servidor anexando o Base64 obtido a uma mensagem JSON onde é indicado o nome do arquivo em um parâmetro e os dados codificados em outro. Algo parecido com isto:

WIN SQL é o editor usado pela maioria dos usuários. No entanto, não é possível fazer o download de grandes quantidades de dados usando o winsql . Então, escrevi um tutorial sobre como fazer a conexão com um novo editor baseado em Java chamado Squirrel SQL, que permite fazer o download ou exportar dados facilmente em excel ou qualquer outro formato. Também incluí um programa de conexão JDBC do Java para se conectar com um banco de dados do IRIS, particularmente um servidor de espelhamento/tolerante a falhas.

Olá a todos, sou um estudante francês que acabou de chegar em Praga para um intercâmbio acadêmico no meu quinto ano da faculdade de engenharia e aqui está minha participação no concurso de interoperabilidade.

Não tive muito tempo para programar desde a mudança da França para Praga e estou participando sozinho, então decidi criar um projeto que é mais um modelo do que um aplicativo.

Saudação à Comunidade!

Aqui está o terceiro artico dedicado aos truques úteis que podemos encontrar pela comunidade. Dessa vez, gostaria de colocar em evidência modelos (templates) úteis que ajudarão os iniciantes (mas não somente os iniciantes) a começar a utilizar a tecnologia muito mais rápido. Aqui estão:

Neste tutorial, quero falar sobre consultas de classe. Para ser mais precisa, sobre as consultas baseadas em código escrito pelo usuário:

Power BI

Conectando a uma origem de dados

Para conectar a AtScale, vamos usar o banco de dados do SQL Server Analysis Services. Vamos abri-lo no editor do Power Query. Para fazer isso, selecione Transform Data (Transformar dados) em Home.

Na janela exibida, acesse Home, abra New Source (Nova origem) e selecione Analysis Services.