A tumblelog is a variation of a blog that favors short-form, mixed-media posts over the longer editorial posts frequently associated with blogging. Common post formats found on tumblelogs include links, photos, quotes, dialogues, and video. Unlike blogs, tumblelogs are frequently used to share the author’s creations, discoveries, or experiences while providing little or no commentary.
Studio ed implementazione di metodi di previsione dei guasti per politiche di scheduling in ambito Desktop Grid
September 11, 2008 – 11:53 am
0 #
Testo:
Autore:
Guido Vicino
Relatore:
Massimo Canonico
Data:
Luglio 2007
Abstract:
La tesi di laurea specialistica si focalizza sui metodi di previsione dei guasti impegabili nei contesti di scheduling per sistemi Desktop Grid. Si parte con una descrizione introduttiva del Grid Computing e delle sue implementazioni più conosciute. Si discutono alcuni interessanti metodi di scheduling presenti in letteratura fino a trattare nel dettaglio le diverse tecniche di previsione dell’affidabilita’. Queste tecniche includono metodi di predizione tramite distribuzioni Weibull ed Iperesponenziali, metodi scelti dal Network Weather Services (NWS) e metodi prestazionali del Grid Harvest Service (GHS). Dallo studio di questi metodi si descrive una proposta dell’autore per un nuovo predittore ibrido. Nella parte centrale si descrive il lavoro pratico consistito nell’implementazione di una libreria java per la predizione dei guasti. La tesi si conclude con la descrizione delle sperimentazioni condotte tramite i predittori implementati e si evidenziano le riflessioni sorte dall’analisi dei dati riguardo l’utilita’ di politiche di scheduling informate sull’affidabilita’.
Ulteriori informazioni
Sono disponibili anche le slide in formato stampabile utilizzate durante la discussione ed i sorgenti delle librerie implementate durante il lavoro. Queste librerie possono essere richieste gratuitamente inviandomi una email all’indirizzo che trovate sul mio sito personale.
Ringraziamenti
Si ringrazia principalmente il mio relatore Massimo Canonico e tutto il DCS dell’Universita’ del Piemonte Orientale.
Licenza:
Questo/a opera è pubblicata sotto una Licenza Creative Commons.
Listati/Listings e LaTeX
May 8, 2007 – 4:08 pm
6 #
Per inserire i listati di sorgenti e codici dentro LaTeX ed evitare che il codice vi esca dai margini delle pagine mettete questo nel preambolo:
\usepackage{listings}
\lstset{postbreak=\space, breakindent=5pt, breaklines}
e poi inserite il codice così
\begin{lstlisting}
nws_extract -h0 -f time,measurement -w availableCpu localhost | nws_add_forecast > cpuload.txt
\end{lstlisting}
e poi andate a leggervi questa guida che è bellerrima: The Listings Package.
PS: Saluti a tutti, questo post serve più a me che a voi ma non badateci.
csv2ods.py
April 18, 2007 – 4:53 pm
3 #
Avevo bisogno per il lavoro di tesi di convertire un numero enorme di dati tabulati tramite il formato Comma Separated Value (CSV) in fogli di calcolo Open Calc. Non ho trovato nulla in rete che potesse farlo allora ho scritto del codice Python per fare la conversione (a dire il vero il primo codice Python che abbia mai scritto).
L’utilizzo è semplice:
./csv2ods.py file.ods file1.csv file2.csv ... fileN.csv
E nel file.ods vi trovate una serie di “Sheet” contenenti i dati presenti nei vari file .csv.
Il codice è reperibile qui: csv2ods.tar.gz, dovrebbe funzionare su tutte le ultime versioni di python Linux o Windows dov’è presente il modulo “csv” e dentro il tarball vi sono le librerie ooolib necessarie.
Studio introduttivo alle tecniche di Video Retrieval
October 12, 2006 – 2:28 pm
0 #
Testo:
Studio introduttivo alle tecniche di Video Retrieval (Relazione)
Studio introduttivo alle tecniche di Video Retrieval (Lucidi)
Autore
Guido Vicino
Data:
12/10/2006
Argomento:
Una breve relazione sulle tecniche di Content Based Video Retrieval.
Licenza:
Questo/a opera è pubblicata sotto una Licenza Creative Commons.
Intrusion Detection System e Data Mining
September 7, 2006 – 3:43 pm
2 #
Testo:
Intrusion Detection System e Data Mining (Relazione)
Intrusion Detection System e Data Mining Slides (Lucidi)
Autore:
Guido Vicino
Data:
07/09/2006
Argomento:
Una relazione per un corso di Sistemi Adattativi relativa alle tecniche di Data Mining e Machine Learning applicate al campo dell’Intrusion Detection System. Per lo piu’ inerente al lavoro di W. Lee e S.Stolfo.
Non è piaciuta molto al docente ed in effetti è scritta piuttosto velocemente, ma può magari servire a qualcuno come lettura introduttiva.
Licenza:
Questo/a opera è pubblicata sotto una Licenza Creative Commons.
Introduzione ai Calcolatori Quantistici
January 26, 2006 – 11:40 pm
3 #
Testo:
Introduzione ai Calcolatori Quantistici
Autori:
Alex Ferrara & Guido Vicino
Data:
26/01/2006
Argomento:
Un’introduzione non approfondita sui seguenti argomenti:
Calcolatori quantistici, Quantum Computing, Algoritmo di Shor, Macchina di Turing, Quantistica, Crittografia.
Licenza:
Questo/a opera è pubblicata sotto una Licenza Creative Commons.
Studio dei meccanismi d’asta utilizzati nella vendita delle licenze UMTS in Europa
January 12, 2006 – 11:43 am
0 #
Testo:
Studio dei meccanismi d’asta utilizzati nella vendita delle licenze UMTS in Europa
Autore:
Guido Vicino
Data:
07/01/2006
Argomento:
Una piccola relazione sul mio studio delle aste avvenute tra il 2000-2002 per la vendita dello spettro di licenze UMTS, contiene per lo più informazioni e riflessioni sulle pubblicazioni di Paul Klemperer.
Prima o poi l’approfondiro’ e migliorero’, per ora è solo un mio modo per fissare in mente le cose imparate.
Licenza:
Questo/a opera è pubblicata sotto una Licenza Creative Commons.
Semplificati la vita..
October 11, 2005 – 5:31 pm
8 #
Io mi chiedo perchè la gente si diverta a fare gare di oscuramento del codice in C, Perl, Python o Java quando esiste OCaml…
Codice:
let rec lmn l = let rec lm l1 l2 = match l1, l2 with [], [] -> []
| _, [] -> l1 | [], _ -> l2 | x::y, _ -> x :: (lm y l2) in match l
with [] -> [] | [x] -> x | x::y -> lm x (lmn y);;
Risultato: fare il merge di due liste
# lmn [1;2;3];[4;5];[6;7];[8;9;10]];;
- : int list = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10]
Quanto mi piace il laboratorio di Metodi 1 
