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jueves, 24 de abril de 2014

Netbeans 8, con soporte para Java 8 y Html 5


Para que decir más Netbeans parece una IDE venida del futuro, antes que ningún otra IDE tiene las novedades, en su versión 8. Trae soporte para Java 8 y para HTML 5.

Lo podemos descargar en diferentes versiones, les dejo el cuadro:

NetBeans IDE Download Bundles
Supported technologies*Java SEJava EEC/C++HTML5 & PHPAll
NetBeans Platform SDK
Java SE
Java FX
Java EE
Java ME
HTML5
Java Card™ 3 Connected
C/C++
Groovy
PHP
Bundled servers
GlassFish Server Open Source Edition 4.0
Apache Tomcat 8.0.3
Free, 89 MBFree, 191 MBFree, 62 MBFree, 63 MBFree, 203 MB

Dejo link:
https://netbeans.org
http://www.infoq.com/news/2014/04/netbeans8

Functional Programming Principles in Scala

Otra vez coursera lanza el curso "Functional Programming Principles in Scala" para el que no lo hizo, lo recomiendo, muy bueno!!




Dejo link:
https://www.coursera.org/course/progfun

miércoles, 23 de abril de 2014

Desarrolla en Android con Scala con Scaloid

Al parecer se puede programar en Android con Scala gracias a Scaloid.

Scaloid es una biblioteca que simplifica el código de Android. Esto hace que el código sea fácil de entender y mantener gracias al lenguaje Scala.

Veamos un ejemplo en Java:

val button = new Button(context)
button.setText("Greet")
button.setOnClickListener(new OnClickListener() {
  def onClick(v: View) {
    Toast.makeText(context, "Hello!", Toast.LENGTH_SHORT).show()
  }
})
layout.addView(button);

Y ahora en Scala con Scaloid:

SButton("Greet", toast("Hello!"))

Y eso es todo!

Parece de cuento la verdad, lo voy a tener que probar...

Dejo el link:
https://github.com/pocorall/scaloid
http://blog.scaloid.org/2014/04/scaloid-33-is-released.html

martes, 22 de abril de 2014

Flask es un microframework para Python basado en Werkzeug, Jinja 2 y las buenas intenciones.


Flask es un microframework para Python basado en Werkzeug, Jinja 2 y las buenas intenciones. Jeje, que buena presentación!

Se acuerdan que les hable de Sinatra, un microframework para Ruby que inspiro a otros microframework, quiero presentarles un hijo de Sinatra ya bastante maduro para Python, Flask.

La idea es hacer paginas web en tiempo récord, veamos un ejemplo:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Hola Mundo!"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Lo ejecutamos de la siguiente manera:

$ python hello.py
 * Running on http://127.0.0.1:5000/

Y ya tenemos un "Hola Mundo"!!!

Rápido y fácil de utilizar, de esta manera podemos describir a Flask. Y además se encuentra bajo licencia BSD!

Dejo el link:
http://flask.pocoo.org/
http://flask.pocoo.org/docs/

domingo, 20 de abril de 2014

Hoja de trucos de Clojure


Siempre es bueno tener un machete, no hablo del cuchillo, sino de las anotaciones que hacemos para los exámenes para ayudar a nuestra memoria.  Les dejo un ayuda memoria de Clojure. Muy útil!!

Dejo link:

viernes, 18 de abril de 2014

Característica ocultas de Android Kitkat


R, un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico


Como les conté en el post anterior estoy haciendo un curso de R en Coursera. Por eso me atrevo a realizar un post de R.

R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Su historia es larga pero para hacer un resumen, podríamos decir que es un dialecto libre del lenguaje S, desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993.

En qué me puede ayudar R?

  • R al estar orientado a las estadísticas, proporciona un amplio abanico de herramientas.
  • Entre otras características de R, podemos nombrar su capacidad gráfica, que permite generar gráficos con alta calidad, con sólo utilizar las funciones de graficación.
  • R también puede usarse como herramienta de cálculo numérico y a la vez ser útil para la minería de datos.

Como dije anteriormente R es un poderoso entorno y lenguaje en el cual podemos tratar datos y gráficar. Pero no quiero detenerme en el entorno sino que quiero revisar el lenguaje.

Al igual que S, se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que permite extender sus propias funciones. La gran mayoría de las funciones de R fueron escritas en R pero por cuestiones de rendimiento existen funciones escritas en lenguajes de más bajo nivel como C o Fortran.

R es un lenguaje interpretado, el usuario normalmente accede por líneas de comandos o consola. Veamos unos ejemplos:

Si queremos hacer un Hola mundo podemos hacerlo de la siguiente manera:

> print("Hola Mundo")

[1] "Hola Mundo"

Sumemos 2 números:

> 2 + 3

[1] 5

Pero que hace tan potente a R? Momento, que recién empezamos! Veamos a R haciendo lo que mejor sabe hacer, analizar datos.

Vamos a crear una colección:

x <- c(1,2,3,4,5,6)

Vamos a calcular el cuadrado de cada elemento:

> y <- x^2

> y

[1] 1 4 9 16 25 36

Ahora vamos a calcular la media, la varianza y vamos a gráficar!

> mean(y)

[1] 15.16667

> var(y)

[1] 178.9667

> plot (y)




Como podemos ver R es un lenguaje y entorno muy poderoso, orientado al estudio de datos estadísticos.

Además, R puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Perl, Python y Ruby. Y por supuesto existen proyectos que permiten utilizar R desde Java o .net.

Y por si fuera poco cuenta con un poderoso entorno de desarrollo llamado R studio que se puede descargar de forma gratuita.

Dejo links:

miércoles, 16 de abril de 2014

Instalar R en Ubuntu

Como saben R es el lenguaje de programación para análisis estadístico de datos más usado en el mundo.  Estoy haciendo el curso de coursera: R Programming pero en este no dice como instalarlo en Linux. Por eso les quiero mostrar como hace:

sudo add-apt-repository "deb http://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)/"
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E084DAB9
sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base r-base-dev

Y luego podemos instalar Rstudio, que es una IDE, para hacer esto debemos descargar la del siguiente link: http://www.rstudio.com/ide/download/desktop


Moonscript


MoonScript es un lenguaje dinámico que compila a la plataforma Lua. Con este lenguaje vas a tener el poder de un potente lenguaje script y la potencia de Lua

MoonScript puede correr dentro de Lua y a la vez puede ser dinámicamente compilado y cargar los archivos dinamicamente gracias a moonloader. Lo único que necesita es que agreguemos el siguiente import: require "moonscript".

MoonScript proporciona una sintaxis limpia, como pueden ver:

export my_func
x = 2323

collection =
  height: 32434
  hats: {"tophat", "bball", "bowler"}

my_func = (a) -> x + a

print my_func 100

Dejo link:
http://moonscript.org/
http://moonscript.org/reference/

domingo, 13 de abril de 2014

Pattern matching


Pattern Matching nace del paradigma funcional aunque hoy en día lenguaje multiparadigma lo implementan como Scala o Kotlin. Pattern Matching permite definir funciones por medio de macheo de parámetros y resultados. Veamos un ejemplo en Haskell de definición de factorial:

 factorial 0 = 1
 factorial n = n * factorial (n - 1)

Para ver la diferencia entre la forma de resolver el problema sin Pattern Matching, voy a resolver lo mismo en C++

 int factorial(int n) {
       if (n == 0) {
              return 1;
       } else {
             return n * factorial(n-1);
       }
 }

Si comparamos nos ahorramos 5 lineas; pero el tema no es solo escribir menos código. Además debemos pensar: ¿Cuál les parece más legible? ¿Cuál es más simple?

Muchos lenguajes implementan Pattern Matching, al venir del paradigma funcional normalmente los lenguajes funcionales como Erlang lo implementan; vamos a hacer la función de factorial en Erlang.

 fac(0) -> 1;
 fac(N) when N > 0, is_integer(N) -> N * fac(N-1).

Se puede ver que en este caso se indica que debe ser positivo el número; si se ingresa un valor negativo lanza un error. Ojo estas restricciones también la podíamos hacer en Haskell.

 Factorial con ML se vería de la siguiente manera:

 fun fac 0 = 1
      | fac n = n * fac (n - 1)

 Otros lenguajes multiparadigma nos permiten jugar con Patter Matching como Scala:

 def fact(n: Int): Int = n match {
     case 0 => 1
     case n => n * fact(n - 1)
   }

En este caso se define fact que devolverá un entero, y que el parámetro n debe coincidir con 0 y devuelve 1 o con cualquier otro valor y devolverá n * fact(n - 1).

 Por ejemplo Kotlin permite hacer Pattern Maching por el tipo de la siguiente manera:

 when (x) {
   is Int -> print(x)
   is List<Int> -> print(x.sum())
   !is Number -> print("No es un número")
   else -> print("No puedo hacer nada")
 }

Para citar otro ejemplo, veamos desarrollar una función que indique el número que se encuentra en una posición indicada por parámetro de la secuencia de Fibonacci, y lo desarrollaremos con F# :

 let rec fib n =
     match n with
     | 0 -> 0
     | 1 -> 1
     | 2 -> 1
     | _ -> fib (n - 1) + fib (n - 2)

 Si lo comparamos con Mathematica:
 fib[0]:=0
 fib[1|2]:=1
 fib[n_]:= fib[n-1] + fib[n-2]

En Mathematica podemos utilizar el | para decir esto o aquello y el _ para indicar cualquier otro valor.

Pattern Matching es una técnica muy simple, pero muy potente. Por ejemplo necesitamos el primer elemento de una lista podemos definirla de la siguiente manera, vamos a implementarlo en Haskell:

primero :: [a] -> a
primero [] = error "¡No puedes utilizar la función primero con una lista vacía!"
primero (x:_) = x

Con (x:_) estamos diciendo que puede llegar una lista por parámetro que está conformada por un elemento y el resto. Implementemos la función cantidadDeElementos que nos indique cuantos elementos tiene una lista:

cantidadDeElementos :: (Num b) => [a] -> b
cantidadDeElementos [] = 0
cantidadDeElementos (_:xs) = 1 + cantidadDeElementos xs

Una desventaja del uso de Pattern Matching es que nuestro código se verá muy afectado ante un cambio en las estructuras. Pero la ventajas son muchísimas, para citar algunas: legibilidad de código, simplicidad, menos lineas de código, etc...