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WebGL Fluid Experiment, espectacular ejemplo de código abierto

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WebGL Fluid Experiment, espectacular ejemplo de código abierto

Indudablemente en la web visible se puede encontrar prácticamente cualquier cosa que se nos ocurra, pero no deja de asombrarme aquellas pequeñas perlas que llegan a mi conocimiento de forma indirecta o por difusión en las redes sociales.

Así ha pasado con el trabajo publicado por George Corney: WebGL Fluid Experiment. Que es un pequeño simulador de fluidos en tiempo real, que funciona dentro de cualquier navegador moderno que soporte OpenGL; en mi caso Chrome e Internet Explorer 11.

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Google da mayor protagonismo a los autores y tendría en cuenta un Author Rank

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Google da mayor protagonismo a los autores y tendría en cuenta un Author Rank

Google es de las empresas que más innovan y probablemente una de las que más destaca tras cada novedad, como con los cambios del algoritmo de búsqueda. Y es que ya hace bastante tiempo que podemos ver en los resultados de búsqueda la información relacionada con el autor que ha realizado esa página o ha escrito en ella (viendo su imagen de perfil de Google+ y en el número de círculos en el que se encuentra esta persona).

Y Google ha cambiado para tener mucho más en cuenta al autor del contenido y no solo tener en cuenta (como plus para aparecer en los resultados) el Page Rank, por eso ahora contamos también con el Author Rank, que aunque no hay datos oficiales y mucho menos nombren oficialmente así a este "ranking" su existencia es algo que diversos analistas y agencias de SEO han detectado claramente.

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Los diez mejores algoritmos de computación del siglo XX

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Los diez mejores algoritmos de computación del siglo XX

Internet es lo que tiene: estás buscando recetas para hacer un solomillo cuando te topas sin saber muy bien como con un artículo de una revista de ciencia del año 2000 donde eligen los 10 mejores algoritmos computacionales del siglo XX. Desde luego que no se trata de algo actual y noticiable pero me ha parecido tan curioso y lleva detrás la firma del American Institute of Physics y la IEEE Computer Society (vamos, que no es un top de un bloguero de medio pelo si no una cosa seria y pensada) que no me he podido resistir a compartirlo con la comunidad de Genbeta Dev.

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La fascinante búsqueda de algoritmos

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La fascinante búsqueda de algoritmos

Hay cierto tipo de pasatiempos que, siendo pasatiempos, producen en quien los practican gratificantes emociones. Cuando se consigue un equilibrio entre dificultad y éxito es cuando más fuertes son las emociones. Preguntarle la hora a alguien enfrascado en resolver un Sudoku, es como preguntársela a una farola. ¿Cuantas veces os han tenido que repetir vuestras madres la frase "¡a cenaaaaaar!", mientras repetís (nivel tras nivel) "¡que ya voy!"?. No es casualidad que juegos como el Tetris con suaves curvas de dificultad sean tan populares, mantienen al sujeto en ese preciso equilibrio de dificultad (reto) y éxito (progreso). En la mayoría de los casos da igual si "ganas" o no, de hecho, no "ganar" es un aliciente para intentarlo de nuevo (mientras se mantenga el equilibrio de éxito).

Una de las principales cosas que hacemos los programadores es buscar algoritmos, soluciones eficientes a los problemas del día a día, esa búsqueda de mejorar nuestros procesos es normalmente un aliciente para muchos (y me incluyo). Pero igual que en el Counter-Strike, si el desafío se produce ante otros, toma mayor relevancia (así es el ser humano, que le vamos a hacer).

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Optimizas u optimizas

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Optimizas u optimizas

Lo deseable cuando escribimos cualquier algoritmo, es que este sea tan rápido como sea posible. Desafortunadamente, no siempre es lo más indicado, bien porque no se disponga de tiempo para codificarlo o bien porque supondría una complejidad adicional en el despliegue (ej. precálculos, caché, librerías) y/o en el propio código por cuestiones de legibilidad y mantenimiento.

Sin embargo, no cabe duda de que no sólo en aplicaciones con marcado carácter computacional (financieras, simulación física, graficación, juegos, etc…) es deseable la máxima optimización. Páginas web dinámicas, un fluido interface de usuario (Tablet, PC o navegador), procesos en segundo plano en nuestro servidor y en otras tantas situaciones podemos obtener múltiples beneficios (mejor experiencia de usuario, menor consumo de cloud contratado, no necesitar hardware adicional, etc…) si procuramos escribir un código eficiente.

Así, te invito a practicar conmigo en la optimización del código con un sencillo ejemplo. ¿Te animas?.


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Levenshtein, midiendo las palabras

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Levenshtein, midiendo las palabras

Sin duda, una de las principales tareas a las que nos enfrentamos los programadores, es la gestión de palabras. Un nombre de usuario, un modelo de coche, una carpeta, etc… constantemente solicitamos al usuario que introduzca palabras pero, ¿están bien escritas?.

Verificar un código (DNI, EAN, VISA, …) suele ser muy sencillo, porque es habitual que cuenten con códigos de verificación pero, ¿cómo verificamos si una palabra está bien escrita?, mejor aún ¿cómo podemos sugerir al usuario alternativas correctas?.


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TopCoder: un gimnasio para entrenar programadores

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TopCoder: un gimnasio para entrenar programadores

Topcoder es una comunidad online que organiza competiciones de algoritmia y hacking a nivel internacional. Detrás está la empresa con mismo nombre que canaliza todo esto a una buena forma de orientarlo a reclutadores de todo el mundo, vendiéndose a si misma como un producto para encontrar a los mejores.

No en vano, entre sus clientes se encuentran empresas como Intel, Facebook, Paypal o la mismísima Agencia Nacional de Seguridad de los Estados Unidos, las cuales organizan eventos patrocinados con distintas pruebas especialmente definidas por ellos a los que cualquiera de nosotros podría acceder y mostrar al mundo su valía.

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¿Cómo calcular la distancia entre dos puntos geográficos en C#? (Fórmula de Haversine)

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¿Cómo calcular la distancia entre dos puntos geográficos en C#? (Fórmula de Haversine)

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Calcular la distancia entre dos puntos sobre un plano podría llegar a ser relativamente sencillo. Sin embargo, cuando estos dos puntos los ubicamos sobre la esfera terrestre, es decir, lo que pretendemos es calcular la distancia lineal entre dos posiciones dadas (latitud + longitud), la cosa se complica.

Básicamente se complica por que en el cálculo de la distancia entre ambas posiciones debemos contemplar la curvatura terrestre. Es aquí donde entra en escena la Fórmula del Haversine.

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