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Minilek
  

Ref: Google Code Jam - Google groups 

Pequeña pero útil característica adicionada, ahora cuando vayan escribiendo en el campo de "Palabras clave, le aparecerá una lista de sugerencias de acuerdo a las palabras clave ya existentes.

 

 

Por que? por que te ayuda a mejorar tu código con la colaboración de los demás. Y no por que los demás tengan que ayudarte necesariamente con el código, sino simplemente reportar bugs o sugerencias.

Por ejemplo, el plugin que recién estrenamos tenía un mal comportamiento cuando se presionaba [tab] cuando no se tenía seleccionada ninguna opción, este introducía todas las opciones con html incluído.

 Pero gracias a que un usuario de la lista de desarrollo de elgg reporto ese bug, ya se solucionó en la nueva versión. Ahora con [tab] pueden recorrer toda lista continuamente.

Muy pronto tendremos una actualización, incluyendo nuevas características como direcciones más amigables al estilo wordpress o similares.

 Aguante el opensource!

Al sugerir keywords o palabras clave, estas deberían ser todas las usadas? 

o sólo las usadas por el usuario? 

Ajax es muy popular hoy en día, pero similar a flash, muchos lo usan donde no deberían. En resumen, los siguientes son motivos por que no usar Ajax:

• Los buscadores, como google, no pueden ver el contenido. En consecuencia no serán vistos en la internet.
• Los usuarios no pueden guardar los enlaces o enviarlos a un amigo.
• No indica que este ocurriendo algo (a menos que tenga un indicador de espera), la espera puede ser mucha en conexiones lentas.

Por ejemplo, reemplazar el esquema tradicional de las páginas web por la carga mediante ajax... puede impresionar al usuario, pero tiene muchos inconvenientes. Es como hacer un menu en flash cuando se puede hacer lo mismo con css

Aqui tienen unos enlaces sobre el tema:

• Places to use Ajax
• Ajax mistakes
• Why not to use Ajax

La congestión... 

                          My traceroute  [v0.71]
boo (0.0.0.0)                                 Thu Feb 15 14:04:46 2007
Keys:  Help   Display mode   Restart statistics   Order of fields   quit
                               Packets               Pings
 Host                        Loss%   Snt   Last   Avg  Best  Wrst StDev
 1. gateway.memi.umss.edu.bo  0.0%   307    1.0   1.5   0.4  56.1   3.8
 2. cisco.umss.edu.bo         1.6%   307    2.9   2.7   1.4  13.5   2.1
 3. 166.114.254.248          43.5%   307  145.1 121.7   3.4 291.7  69.7
 4. 200.87.253.81           43.8%   307  145.2 116.3   3.1 396.1  68.8
 5. 200.87.253.14           45.8%   306  203.0 128.8   8.5 314.8  70.4
 6. 200.87.253.230           43.3%   306  350.3 257.1 145.4 515.2  66.4
 7. mia1-entel-bolivia-5-bo. 38.2%   306  323.2 258.2 145.6 436.0  67.3
 8. 216.6.48.5               41.5%   306  307.6 273.3 160.0 485.1  66.4
 9. 216.6.48.26              44.1%   306  332.9 281.8 175.2 499.7  63.5
10. if-3-0.har1.A56-Atlanta. 40.8%   306  326.3 280.9 174.0 451.1  63.1
11. ix-2-0.har1.A56-Atlanta. 42.8%   306  327.6 286.3 173.3 521.2  64.9
12. 72.14.236.12             42.6%   306  253.0 292.4 175.0 519.6  73.6
    64.233.174.84
    64.233.174.86
13. 72.14.238.96             48.4%   306  319.6 284.5 172.9 532.0  70.6
    66.249.95.148
    72.14.238.137
14. 64.233.175.169           40.5%   306  366.8 298.8 180.9 580.8  71.2
    64.233.175.217
    72.14.236.200
15. 216.239.49.214           37.6%   306  359.3 301.9 189.1 604.9  71.6
16. od-in-f99.google.com     45.2%   306  314.0 313.8 191.4 541.3  69.8
  

En el anterior cuadro, casi la mitad de los paquetes se pierden justo al salir del router principal cisco.umss.edu.bo. Cuando el navegador del usuario intenta hacer una resolución de nombre, al enviar la consulta a una probabilidad de casi 50% de que llegue a un timeout (2 segundos) y vuelve a intentar.

Entonces, por ejemplo, cuando queremos entrar a google.com al llegar a resolver y conectar este se reenvía a www.google.com y luego a www.google.com.bo, pero como tenemos una pérdida del 50% podemos llegar a tardar el doble hasta lograr ver la página del buscador. En otras palabras, si no hubiera tanta pérdida de paquetes la navegación sería el doble de rápida.

Por eso es posible que una descarga llegue a más de los 100Kbytes por segundo pero que la navegación parezca tan lenta.

Encontré una nueva fuente de inspiración, para esos días donde todo parece gris y que el camino tomado no tiene puerto final. 

Este artículo es un copy&paste descarado de Capacitación en Costos blog. Otro artículo relacionado, en inglés: She's Got their Numbers

Brenda, la experta en matemáticas que está revolucionando a IBM

Una matemática al frente de un laboratorio de investigación de IBM está cambiando la forma de operar de la empresa. A ella le asignan los problemas más difíciles. Y Brenda siempre los resuelve.

Hace una década, los hombres de negocios sólo contrataban matemáticos para problemas de optimización de líneas de productos o decisiones de pricing, es decir, asuntos que exigían profundos conocimientos en métodos cuantitativos.

Sin embargo, la tendencia corporativa de los últimos años a la cuantificación de muchas actividades aumentó enormemente la "employability" de matemáticos y expertos en estadística. En las corporaciones norteamericanas, estas habilidades son cada día más requeridas para la elaboración de informes que respalden la toma de decisiones.

Los graduados en matemáticas construyen algoritmos con los más diversos usos. Una de sus ocupaciones más comunes consiste en elaborar modelos de predicción de ineficiencias de supply-chain (y así evitar los temidos cuellos de botella antes de que ocurran).

Por otro lado, una de las empresas más exitosas de los últimos años ha obtenido su ventaja competitiva inicial de la extraordinaria eficacia de su algoritmo de búsqueda (hablamos de Google, desde luego).

Sin embargo, por el momento ninguna empresa ha ido tan lejos como IBM en la incorporación de matemáticos al staff corporativo. La doctora Brenda Dietrich es la directora del departamento de investigación Thomas J. Watson en IBM.

El equipo de 160 personas que dirige se ha convertido en un verdadero "think tank" al que le asignan las tareas más difíciles para que salga con las soluciones más creativas. ¿Qué hacen exactamente?

Uno de sus tantos proyectos es una consultoría sobre incendios forestales para el gobierno de los Estados Unidos. Extinguir un incendio que se extiende a toda velocidad es una costosa odisea. En el 2000, por ejemplo, el gobierno norteamericano gasto más de mil millones de dólares para estos fines.

Para reducir el presupuesto, los funcionarios gubernamentales encargaron a IBM la elaboración de un plan de coordinación entre las cinco oficinas federales que colaboran en la extinción de incendios. A través de datos históricos, el equipo de Brenda diseñó un modelo matemático que permite prever la cantidad de recursos necesarios y su óptima utilización a los efectos de apagar las llamas.

Otro ejemplo. Cuando el departamento de ventas de IBM cierra un contrato de consultoría informática, no es extraño que la compañía necesite movilizar inmediatamente recursos dispersos a lo largo y ancho del globo.

El contrato se firmó un martes. El lunes siguiente hay que tener un equipo de 50 programadores y consultores informáticos en las oficinas de Chicago. Esto puede ser un terrible dolor de cabeza. IBM puede elegir entre 190.000 especialistas en distintos lugares del mundo con distintas características personales y expertise. Y lo más difícil, IBM debe hacer esto todo el tiempo para cientos de clientes, de distintas industrias y con distintas disponibilidades de tiempo.

Para aumentar la eficiencia del proceso, la empresa encargó a Brenda Dietrich la elaboración de un modelo de optimización de recursos. Así, con su equipo de desarrolladores, ella inventó un algoritmo que identifica las habilidades habitualmente requeridas para los distintos tipos de proyectos.

De esta forma, IBM adquirió la capacidad de prever la demanda de sus servicios y lograr un manejo más eficiente de sus recursos. Los resultados: un aumento de siete por ciento en la productividad de los consultores y 500 millones de dólares de ahorro en viajes y pagos a consultores externos.

Esto son algunos de los problemas que Brenda Dietrich y su equipo todo terreno resuelven en una de las principales corporaciones globales. De la mano de los matemáticos, ella está revolucionando la manera de hacer las cosas en Big Blue.