VIDEO: Revolution OS - Spanish Subs

A recommendation from one of my teacher at university, Revolution OS!

If you don't know, OS stands for Operating System. Revolution OS tells the inside story of the hackers who rebelled against the proprietary software model and Microsoft to create GNU/Linux and the Open Source movement.

Some pieces of software for logical circuits and Karnaugh maps

By navigating through the web, I've found some pieces of software to check out whenever I have some free time, dedicated to logical circuits, Karnaugh maps and other related stuff. Here they come:

• Karma 3 and Logic2Logic: http://www.inf.ufrgs.br/logics/index.php?option=com_content&task=view&id=52&Itemid=51
• Karnaugh Map Minimizer: http://k-map.sourceforge.net
• GK Map: http://sourceforge.net/projects/gkmap/
• Gorgeous Karnaugh: http://gorgeous-karnaugh.com

Have you tested any of them? Do you have any other to recommend?

Well, my first step is to learn it on paper, haha that's what'll be demanded in my exams by the end of the semester.

Avarento VS Pródigo

Segue mais uma nota de aula de conceitos antagônicos a saber:

Avarento: pessoa que tem avareza, apego sórdido ao dinheiro para o acumular

Pródigo: pessoa que dissipa a fortuna loucamente ou a compromete com gastos excessivos. A pessoa que por sua prodigalidade, pode ser inerdita de administrar seus bens

Meritocracia e Plutocracia

Este é apenas um lembrete, informação do Wikipedia:

Meritocracia: Meritocracia (do latim meritu, mérito e cracia, poder)^[1] é um sistema de governo ou outra organização que considera o mérito (aptidão) a razão para se atingir determinada posição. Em sentido mais amplo, pode ser considerada uma ideologia. As posições hierárquicas são conquistadas, em tese, com base no merecimento e entre os valores associados estão educação, moral, aptidão específica para determinada atividade. Em alguns casos, constitui-se em uma forma ou método de seleção.

Plutocracia: A plutocracia (do grego ploutos: riqueza; kratos: poder) é um sistema político no qual o poder é exercido pelo grupo mais rico. Do ponto de vista social, esta concentração de poder nas mãos de uma classe é acompanhada de uma grande desigualdade e de uma pequena mobilidade.


Há muito mais sobre Meritocracia na página do Wikipedia: http://pt.wikipedia.org/wiki/Meritocracia

8 ways to write shorter tweets and subject lines

Original content available at: http://www.email-marketing-reports.com/iland/2012/02/shorter-subject-lines.html

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The world is full of sensible advice that’s hard to put into practice.

Do more exercise.

Reduce your stress levels.

Accept that salt and vinegar flavor chips are not, in fact, a mainstay of a well-balanced diet. (Damn).

Oh, and keep your tweets and subject lines short.

Actually you can argue about that last bit of advice. But if you have something to say and have two equally impactful ways of saying it, then pick the shorter one.

Often it’s just a question of practicality.

Shortening your Tweets makes it easier to fit the message within the 140 character limit. If you can get the length down further, then you leave enough space for people to retweet your message in its entirety*.

Shorter subject lines avoid the pitfalls of email software arbitrarilycutting off your words.

But…how do you actually keep subject lines and Tweets short?

I’m hoping you’ll offer your own suggestions in the comments, as there’s not a lot of practical advice out there beyond, um, “keep it short”.

But here a few tips I’ve picked up over the years…

1. Rewrite

The famous quote commonly attributed to Blaise Pascal runs something like this:

“I have made this letter longer than usual, only because I have not had the time to make it shorter.”

My biggest challenge with copywriting emails, for example, is not finding the words, but finding fewer words to express the same meaning.

Your first line of text probably does communicate what you want to say, but it takes rewrites to communicate it succinctly.

2. Synonyms are your best friends

Rare is the word with no alternative. We often fall into patterns and habits, where we favor particular words simply because they’re the ones we’ve always used. Perhaps you can find shorter synonyms? For example:

Excellent article on
Great article on
Top article on
Top post on (9 spaces saved)

Purchase
Buy (5 spaces saved)

Difficult
Hard (5 spaces saved)

Lots of
Many (3 spaces saved)

Last year
In 2011 (2 spaces saved)

A few
Some (1 space saved)

But take care…

Not all synonyms are truly identical and a different word can introduce a subtle change in meaning.

Even true synonyms can draw a slightly different emotional response in the reader. In subject lines, particularly, it pays to test variations to find the choice that elicits the best response.

These two concepts apply to many of the tips below, too, so keep them in mind.

3. Eliminate implied and unnecessary words

Do you have any words that are not contributing to the message? Words with no impact on the meaning, value, emotion, etc. of the tweet or subject?

These are common candidates for freeing up space.

If tweeting as an individual, for example, the “I” in “I love this article:” is implicit. “Love this article:” would be fine.

Where possible, scrap unnecessary modifiers like “that”, “which” and “who”:

The presenter who was after me
The presenter after me

New products that you’ll love
New products you’ll love

You can shorten phrases using contractions:

Tips for summer fashions
Summer fashion tips

People in New York love Apple
New Yorkers love Apple

This is an article that really engages:
A really engaging article:

4. Mathematical symbols and numerals

Styleguides typically say numbers up to ten should appear as words, not numerals. But you have more flexibility in tweets and subject lines:

Seven ways to win with words
7 ways to win with words

“&” or “+” or even “/” can substitute for “and”:

Email more popular than beer and chocolate
Email more popular than beer & chocolate

The “>” and “<” symbols can be used for “less than”, “more than”, “under”, “over”…with certain audiences:

Fewer than 10% of marketers test their copy
<10% of marketers test their copy

Try “=” instead of “equals”, “means”, “leads to” etc.:

Donut consumption shown to lead to higher risk of stomach ache
More donuts = more stomach aches

5. The active voice

Switching from passive to active voice simply reads better, but also means shorter text:

Half of marketers are using email design preview tools
Half of marketers use email design preview tools
50% of marketers use email design preview tools

6. Hashtags

Twitter’s hashtags, like many tools, are neither good nor bad. It’s all in how you use them.

A suitable hashtag might replace lengthier information explaining the context for a tweet:

Images lift clicks by 34% when used in marketing emails
Images lift clicks by 34% in marketing emails
Images lift clicks by 34% #emailmarketing

7. Abbreviations

Nobody is going to write United Kingdom when they can write UK. Abbreviations are great space savers, provided you follow two rules.

1. They must be understandable (audience)

Well, yeah.

Except it’s easy to use abbreviations you’re familiar with, and forget that your audience isn’t. “Promo code” for “promotional code” seems unarguable. “w/ free shipping” for “with free shipping”? Maybe.

2. They must be appropriate (context)

My wife is familiar with the abbreviation OMG. I’m not sure, though, she wants to see it in an email from her gynecologist:

“OMG, u r pregnant!”

(She’d be quite surprised, too).

Your choice of abbreviations says something about you as a sender / tweeter.

Equally, subject lines are not tweets and tweets are not SMS text messages. The medium alone changes what abbreviations are acceptable and that’s before we get into the context of the message itself.

Too many abbreviations are also difficult to read and interpret if you’re not familiar with that kind of writing.

“UNESCO says tnx FB 4 gr8 AIDS donation”

Ugh.

FYI, Social Media Today has a list of common Twitter abbreviations.

8. URL shorteners

Needless to say, anyone putting a link in a tweet should use one of the common URL shortening services out there. The popular tools used to send tweets should make this easy. So the Hootsuite tool turns:

http://www.email-marketing-reports.com/iland/2012/01/law_and_deliverability.html

…into…

http://ow.ly/8Er1J

Links in tweets posted through Twitter itself are also automatically shortened.

9. Colons and trailing dots

OK, this is your bonus tip with a couple of related techniques.

If space isn’t an issue and you have trouble getting important keywords near the front of your subject line or tweet, consider the colon option. Example:

Great advice on how to write shorter subject lines
Subject lines: how to make them shorter <– great advice

If you’re running out of space and want to imply there’s more information than you can reasonably fit into the subject line or tweet, consider using trailing dots:

Free shipping on top brands: Calvin Klein, Burberry, Coach, Trussardi, Fila,…

And finally…

In King Lear, Shakespeare wrote:

“Thou art a boil, a plague sore, an embossed carbuncle in my corrupted blood”

He could have said:

“You annoy me”

…and saved 63 spaces. But it’s not the same is it?

Short, concise writing can destroy style, humor, emotion and personality if handled badly. And these may be the very things that differentiate you from the competition or drive higher responses. Words matter and, sometimes, long beats short.

So…your tips please!

*You need two spaces for the RT, then a space, then your username plus a colon plus a space: so tweets by @MarkatEMR need to be 125 characters or less to be retweeted as RT @MarkatEMR: Blah Blah

OMG! Over 40 Twitter Abbreviations You Should Know

They are:

B4- Before 

b/c, bc- Because

BRB - Be Right Back

BTW - By The Way

DM- Direct message, a private message or “direct message” to a person you follow.

EM or EML- Email

Fab- Fabulous

FB- Facebook

FF- Follow Friday(#followfriday) A Twitter “endorsement” Tweeted show the user's favorite people on twitter. (see this cool article on how to automatically populate a follow friday list)

Followers- Twitter Members that follow user updates

F2F (and while we’re at it, B2B, B2C): face to face, Business to business, Business to Client (Business to Community)

FYI- For Your Information

Gr8- Great GTG, G2G- Got To Go

Hashtag #: A way of organizing your updates for Twitter search engine & to enable others to discover relevant posts. For example, here are some of the worlds favourite hashtags from 2011:

• #egypt
• #tigerblood
• #threewordstoliveby
• #idontunderstandwhy
• #japan
• #improudtosay
• #superbowl
• #jan25
• #thingslongerthankimsmarriage
• #thankyousteve
• #prayforjapan
• #winning
• #inthe90s
• #rw2011
• #theawkwardmoment
• #11/11/11

HT -  Hat Tip, or "Heard Through" instead of a classic "RT"

HTH - Here to Help or "Happy" To Help

IC - I See

IDC- I don't care

IDK- I don’t know

IM- Instant Message

JK or J/K- Just Kidding (or for UK people, Joking)

L8- Late

LI- LinkedIn

LMAO- Laughing My A** Off

LMK- Let Me Know

LOL- Laughing Out Loud-- not “lots of love” like my mother thinks it is.

MT - Modified Tweet

NSFW- Not Safe For Work

OH- Overheard

OMG- Oh My God

OMW - On My Way

ORLY- Oh Really?!!

ROFL- Rolling On The Floor Laughing

@reply: a Twitter update (a tweet) that is directed to another user within their tweet.

RT- ReTweet

SMH- Shaking My Head

Thx or Tx- Thanks

TMI- Too Much Information

Trend- A topic "Trending" or "popular" right now on Twitter

TTYL- Talk To You Later

TTYS- Talk To You Soon

TY- Thank You

YT- YouTube

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More details about this post in its original location accessible here: http://socialmediatoday.com/marketmesuite/421522/omg-over-40-twitter-abbreviations-you-should-know

Cálculo do tempo de processamento de algoritmos

Como já sabido, toda operação de computador requer um certo tempo e “esforço” do processador para acontecer. Quando programamos um computador, também é sabido que podemos produzir diversos códigos diferentes para obter o mesmo resultado, de forma similar a chegar a um mesmo resultado em Matemática a partir de distintas formas de fazer a mesma coisa. Contudo, meios diferentes requerem diferentes esforços, sejam nossos ou dos processadores, dando-nos mais ou menos trabalho, exigindo-nos mais ou menos tempo.

Com computadores, estamos falando de algoritmos, estas seqüências lógicas de processamento, se corretamente escolhidas, podem facilitar todo o processo na questão tempo e esforço.

O possível estimar o tempo de execução de algoritmos com a finalidade de saber quais são os melhores quando comparados uns com os outros, e é disso que venho falar.

A performance de um computador é determinada por fatores como:

·          Hardware:

o    Processador usado

o    Memória disponível

o    Disco disponível

·          Software

o    Linguagem e plataforma utilizada

o    Compilador usado

o    Sistema Operacional utilizado

Alguns exemplos de tempos exigidos para tarefas diversas:

• ·    t_{fetch =>} tempo necessário para obter um dado (variável do programa) da memória
• ·    t_{store =>} tempo necessário para salvar um dado na memória (armazená-lo em uma variável)
• ·    t_{+ =>} tempo necessário para executar uma operação de soma. Representações similares existem para as outras 3 operações elementares
• ·    t_{< =>} tempo necessário para realizar a comparação lógica “menor que”. Existe a equivalente para “maior que”
• ·    t_{return =>} tempo necessário para finalizar a execução de um método/função, a partir do momento em que a instrução de código “return” é acionada
• ·    t_{[.] =>} tempo necessário para calcular endereços quando trabalhando-se com “arrays”

Exemplos (Te = tempo de execução):

Exemplo 1: 

y = x;

Te = t_{fetch +} t_store

Exemplo 2:

y = y + 1;

Te = 2(t_fetch) + t₊ + t_store

Primeiro exercício abordado em sala:

O seguinte código foi abordado em sala para calcularmos o tempo de processamento (funciona em C, C++, C# e Java):

// 1) int result = 0;

// 2) for (int i = 1; i <= n; ++i)

// 3) {

// 4)            result += i;

// 5) }

// 6) return result;

Obviamente, o código não está completo, sempre há código necessário tanto antes como depois dessas instruções, em qualquer linguagem, para poder compilar e executar tais instruções.

Vale a pena lembrar também que

result += i;

é uma forma abreviada de escrever

result = result + 1;

Vamos então ao cálculo do tempo de processamento. Resolverei primeiro da forma que o professor fez em sala, e depois, mostrarei uma forma alternativa que pensei aqui que, quando testando, dão o mesmo resultado, e achei bem mais simples do que o método do professor.

Professor:

// 1) t_fetch + t_store

// 2) t_fetch + t_store

// 2) _[2(t_fetch) + t_{<] * (n + 1)}

// 2) _[2(t_fetch) + t₊ + t_{store] * n}

// 4) _[2(t_fetch) + t₊ + t_{store] * n}

// 6) t_fetch + t_{return
________________________________________________ +}

[₆₍t_fetch) + ₂₍t_store) + t_< + ₂₍t₊₎] _{* n} + ₅₍t_fetch) + ₂₍t_store) + t_< + t_return

Minha forma alternativa:

Para facilitar, vou criar variáveis de mais fácil manipulação para nós que estamos acostumados com Álgebra e Polinômios desde o ginásio (primeiro grau):

t_fetch = x

t_store = y

t_< = w

t₊ = z

t_return = s

(n + 1) = a

n = b

Agora, basta trabalhar com x, y , w, z, s, a e b. Veja como fica:

// 1) x + y

// 2) x + y

// 2) (2x + w) * a

// 2) (2x + z + y) * b

// 4) (2x + z + y) * b

// 6) x + s

____________________ + (agrupando termos iguais)

2 (x + y)

a * (2x + w)

2b * (2x + z + y)

x + s

____________________ + (aplicando a distributiva, somando e agrupando os monômios similares)

(2x + 2y) + (2xa + aw) + (4bx + 2bz + 2by) + (x + s) =

3x + 2y + 2xa + aw + 4bx + 2bz + 2by + s (está resolvido)

Agora que a Álgebra foi realizada, trazendo novamente a nomenclatura técnica, fica assim:

3(t_fetch) + 2(t_store) + 2[(n + 1)(t_fetch)] + [(n + 1)(t_<)] + 4 [n(t_fetch)] + 2[n(t₊)] + 2[n(t_store)] + t_return

Para testar os resultados, tanto o do professor quanto o meu, que visualmente não há indicações de serem equivalentes, basta escolher um valor para a variável “n” e verificar o que obtemos. Ambos dão o mesmo resultado, portanto são equivalentes, e vou mostrar isso escolhendo arbitrariamente o valor 4 para a variável “n”. Temos portando 2 resultados:

Professor:

[₆₍t_fetch) + ₂₍t_store) + t_< + ₂₍t₊₎] _{* n} + ₅₍t_fetch) + ₂₍t_store) + t_< + t_return

Meu:

3(t_fetch) + 2(t_store) + 2[(n + 1)(t_fetch)] + [(n + 1)(t_<)] + 4 [n(t_fetch)] + 2[n(t₊)] + 2[n(t_store)] + t_return

Testando a equivalência, para n = 4:

Em ambos os casos, obtemos

29(t_fetch) + 10(t_store) + 5(t_<) + 8(t₊) + t_return

Conclusão:

Confesso que não entendi a última etapa do método do professor, e como preciso de um método para calcular isso (as provas chegarão um dia), acabei pensando na forma acima, que eu acredito simplificar o entendimento durante todo o processo, facilitando para não se perder durante as contas.

Eu acredito que ele fez da forma que fez porque ele quis agrupar o resultado de forma a ser visível através da fórmula

T(n) = t₁ + t₂n

sendo:

t_{1 = 5(}t_fetch) + ₂₍t_store) + t_< + t_return

t_{2 =} [₆₍t_fetch) + ₂₍t_store) + t_< + ₂₍t₊₎] _{* n}

Esta é uma fórmula geral para tal tipo de cálculo dentro de um looping “for”. Caso fosse um looping “for” dentro de outro, também conhecido como “nested loop”, de acordo com o professor, a fórmula seria

T(n) = t₁ + t₂n²

Bom, é isso o que tenho a dizer no momento. Espero que o conteúdo acima sirva para os companheiros de sala e para todos que dependam deste entendimento.

Abraços!