Dal 19 ottobre i nightly builds di Webkit (e anche di Firefox credo) offrono il supporto per le interessantissime estensioni Javascript WebGL. Da quanto ho appreso nel tutorial sembra che il set di API ricalchi abbastanza fedelmente quello delle note OpenGL ES 2.0.
Su ruby.html.it e su database.html.it potrete trovare due articoli ‘gemelli’ di cui sono l’autore che hanno come soggetto CouchDB, un database non relazionale (schema-less) scritto interamente in Erlang e pensato per gestire dati non strutturati su un’architettura che scala molto facilmente. Il primo articolo ‘Introduzione a CouchDB, il dbms document-oriented da interrogare con JavaScript‘ illustra in poche pagine le principali caratteristiche del database e aiuta ad orientarsi nella sua interfaccia web di gestione/amministrazione: Futon. Il secondo: ‘CouchDB e Rails: la gemma sul divano‘ si concentra invece su come integrare CouchDB con le nostre applicazioni Rails rinunciando il meno possibile ai vantaggi offerti dall’ORM di questo framework.
Senza aggiungere altri spoiler rimando, a chi è interessato, alla lettura dei due scritti.
Ho trascorso la scorsa settimana in Kenya, durante il soggiorno ho avuto modo di assistere ad un interessante gioco eseguito da Salvo, uno degli animatori del villaggio.
Utilizzando un L-System è possibile descrivere un pattern evolutivo semplicemente specificando alcune regole di sostituzione; un esempio di queste grammatiche potrebbe essere riassunto nei seguenti predicati:
Biomimicry è una nuova disciplina scientifica che si pone l’obiettivo di implementare tecnologicamente alcune strategie tipiche della natura, la quale si dimostra essere nella maggior parte dei casi di gran lunga più efficiente di noi. Dopo essermi interessato all’argomento sono rimasto piacevolmente colpito dalle opportunità che questa studi promettono di offrirci.
Poche righe per annunciarvi che stò sperimentando Google FriendConnect come alternativa ai classici commenti di WordPress, ho scelto questa strada perchè trovo interessante che le persone che leggono questo blog possano utilizzare un account che già possiedono per esprimere le proprie opinioni; inoltre l’intera struttura ‘zoom’ del blog avrebbe richiesto non pochi interventi per portare su AJAX l’http post propedeutico all’invio di un commento.
Sembra che oramai si sia instaurata una sorta di simbiosi tra questo blog e quello di Eineki; questo articolo infatti trae spunto dal suo ultimo golf programming contest e dai due algoritmi che ho analizzato come candidati alla soluzione.
Il problema da risolvere è abbastanza intuitivo; dato un set di segmenti identificati da coppie di interi [inizio, fine] bisogna fondere tra loro i segmenti che si sovrappongono.
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Questa volta Eineki ci propone un quiz classico che però presenta sempre interessanti spunti: le permutazioni.
Update – 18/06 : ieri sera ho tenuto una presentazione su questo tema al Ruby Social Club: ne approfitto quindi per aggiornare questo post con il link alle slide che ho utilizzato.
Negli ultimi mesi sono emerse le prime applicazioni che fanno uso di algoritmi di riconoscimento oggetti e, più specificatamente, volti. Cito, ad esempio, Picasa ed il filtro per visionare solo le facce in Google Images ma la lista di chi ha deciso di incorporare al suo interno questa funzionalità è decisamente più lunga.
Mi sono interessato subito al lato tecnico di questa nuova feature (grazie anche ad un ottimo speech ascoltato all’Erukuo 2009) imbattendomi in un particolare classificatore chiamato ‘cascade of boosted classifiers working with haar-like features’ che funziona nel seguente modo:
Stavo navigando tra i miei feed RSS quando ho trovato questo interessantissimo articolo, ovviamente non ho resistito all’idea di cercare di sviluppare una soluzione usando Ruby ed il minor numero di linee di codice possibile: