Yesterday was sunday and I came up with a fascinating idea: what happens if I use wordnet to measure the distance between two words ? By assigning weights to all the relation types and by navigate this relations graph I thought to be able to measure the distance between a word and the others in terms of the minimum sum of weights of the edges between each pair made of the chosen word and another.
During the last hour I modified my previous version of Game Of life trying to reproduce the same behavior using an analogic discriminator. Instead of counting the number of neighbours I elaborate their medium color and use this value to decide the next rgb combination of the cell.
Everybody knows the popular Game of Life created by Jhon Conway and becamed famous after been published by Martin Gardner on Scientific American in 1970. It is essentially a cellular automation algorithm with a very few simple rules that determinate how to grow a pool of one-pixel-shaped organisms layed upon a 2D matrix.
Un isocrono non è nient’altro che una curva che unisce su di una mappai punti che distano uno stesso intervallo temporale (a piedi, o con un mezzo di trasporto) da un punto dato. In questo articolo, che funge da approfondimento della homepage del progetto, vorrei entrare un pò nel merito del piccolo script da utilizzare per calcolare un’approssimazione di isocrono usando le API di Google Maps.
Di ritorno da un bellissimo capodanno a Nantes ho deciso di spendere ancora qualche ora sul nuovo binding tra Javascript e OpenGL ES 2.0, formalmente noto col nome di WebGL; il risultato ha preso il nome di QBox, uno slideshow che recupera un certo numero di immagini mappandole su di un cubo rotante (le immagini possono essere anche più di quattro, c’è un meccanismo di sostituzione automatico).
Tutto è nato da una bellissima presentazione che ho seguito ormai quasi un anno fa: si parla dell’Euruko 2009 in quel di Barcellona; lo speech in oggetto si intitolava ‘Fun with ruby (and without r***s). Program your own games with gosu‘ e trattava di una libreria per lo sviluppo di giochi scritta in Ruby chiamata Gosu.
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.
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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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:
