Guía de Estilo Markdown para Posts

Todos los posts deben empezar con un encabezado de metadatos (front matter), adaptado al título y contenido del post. Ejemplo:

---
title: Geometric Deep Learning - First glance
tags: [machine learning, deep learning, math, geometry, divulgation]
style: fill
color: info
description: An initial overview of Geometric Deep Learning
---

Reglas de Sintaxis Markdown

1. Títulos y Encabezados

2. Dos Puntos y Capitalización

3. Negrita y Dos Puntos

4. Ecuaciones Matemáticas

5. Imágenes

6. Listas y Elementos

7. Código

8. Tablas

9. Referencias a Código Existente

10. Puntos Finales en Listas y Enumeraciones

11. Metadatos Front Matter

12. Referencias bibliográficas y enlaces web

13. Abreviaturas

14. Comillas

15. Paréntesis anidados

16. Guiones largos

17. Enumeraciones entre paréntesis

Resumen de Reglas Críticas

  1. ✅ Títulos: solo primera palabra en mayúscula.
  2. ✅ Dos puntos: texto después siempre en minúscula.
  3. ✅ Negrita: dos puntos fuera de los asteriscos (**palabra**: no **palabra:**).
  4. ✅ Ecuaciones: usar $$, no bloques latex; cuidado con |, negrita y enlaces mezclados.
  5. ✅ Imágenes: rutas relativas desde el archivo markdown.
  6. ✅ Puntos finales: siempre añadir punto al final de cada frase, incluso en listas y enumeraciones.
  7. ✅ Referencias y enlaces: solo citas y URLs reales, comprobadas y funcionales; nunca inventadas.
  8. ✅ Comillas: usar " rectas, no ni .
  9. ✅ Abreviaturas: siempre e.g.; nunca p. ej. ni variantes.
  10. ✅ Paréntesis: nunca anidar (); no meter [texto](url) dentro de (); como mucho ( [ ] ).
  11. ✅ Guiones largos: evitarlos; procurar no usarlos.
  12. ✅ Enumeraciones entre paréntesis: cerrar con ... cuando la lista no es exhaustiva.

Ejemplos de Aplicación

Ejemplo 1: Título y Texto

## Implementación práctica

**Nota importante**: esto es una nota que explica algo importante.

Ejemplo 2: Lista con Negrita

**Factores a considerar**: 
- **Consistencia**: años consecutivos de pago.
- **Crecimiento**: tasa de crecimiento anual.

Ejemplo 3: Ecuación

La fórmula se expresa como:

$$SQI = \alpha \cdot FCxA + \beta \cdot DPA$$

Donde los coeficientes son:

Ejemplo 4: Sección Completa

### Análisis de componentes

**A) Relación PER Forward/Actual**: 

El primer componente captura las expectativas del mercado:

- **Mayor que 1**: expectativas de crecimiento.
- **Cercano a 1**: estabilidad esperada.
- **Menor que 1**: deterioro anticipado.

Ejemplo 5: Enlace verificado

La revisión de [Berahmand et al. (2024)](https://doi.org/10.1007/s10462-023-10662-6) ofrece una taxonomía actualizada.

## Referencias

- Berahmand, K., et al. (2024). Autoencoders and their applications in machine learning: a survey. *Artificial Intelligence Review*, 57, 28. [DOI](https://doi.org/10.1007/s10462-023-10662-6).