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DreamSpark – download gratuito di software Microsoft

Giuseppe Di Luca — Wed, 29 Jul 2009 06:10:06 +0000

Navigando in rete, ieri sono venuto a conoscenza di Microsoft DreamSpark. Si tratta di un’iniziativa Microsoft creata per offrire agli studenti l’accesso gratuito a una serie di strumenti professionali per lo sviluppo e il design. Lo scopo di questo programma è quello di fornire agli studenti il software necessario per innovare ed acquisire le competenze necessarie per avviarsi al mondo del lavoro.

Chi può accedere a questa iniziativa?
DreamSpark, in Italia, è disponibile per gli studenti delle Università e delle Scuole Superiori.Data la necessità di verificare l’effettivo status di studente universitario per accedere è necessario disporre di un account email universitario (es. xxxxxxx@studenti.unixx.it). La lista dei domini validi per accedere al servizio viene visualizzata nel momento in cui si accede alla pagina di registrazione al servizio. Inoltre è possibile accedere al servizio anche per chi è in possesso di una Student Card (ISIC Card), in fase di registrazione vi verrà richiesto il codice presente sulla vostra card. Per gli studenti delle Scuole Superiori, l’autenticazione viene abilitata dalla Scuola stessa.
Se siete iscritti in una Università che non offre agli studenti un servizio di account email con dominio riservato agli studenti non è possibile verificare che siate effettivamente uno studente e quindi non viene garantito l’accesso.
Inoltre è possibile accedere al servizio anche per chi è in possesso di una Student Card (ISIC Card), in fase di registrazione vi verrà richiesto il codice presente sulla vostra card.

Cosa devo fare per poter accedere al software?

E’ molto semplice, basta selezionare un prodotto e:

Effettuare il login con Windows Live ID associato al tuo indirizzo email universitario (nel caso tu voglia accedere con la ISIC Card puoi utilizzare un indirizzo email qualsiasi). Se non disponi di un Windows Live ID puoi ottenerne uno qui.
Scarica il software. Date le dimensioni di questi file verifica di disporre dello spazio su disco necessario e di una connessione sufficientemente veloce. Questo servizio è utilizzabile con le ultime versioni sia di Internet Explorer che di Firefox.

Sistemi Informativi – Analisi del portale del comune di Firenze

Giuseppe Di Luca — Wed, 01 Jul 2009 12:47:38 +0000

Il processo di modernizzazione della pubblica amministrazione (PA) utilizza sempre di più le tecnologie telematiche come strumento per semplificare e personalizzare i rapporti tra cittadino e amministrazioni. La maggior parte delle iniziative intraprese sono incentrate sull’implementazione del web che diventa di fatto un ufficio virtuale, atto alla comunicazione e all’interazione con l’utenza. Uno degli obiettivi primari delle amministrazioni centrali e locali è dunque quello di incrementare l’uso del sito web come “virtual office” sempre più alternativo, e in alcuni casi esclusivo, rispetto a quello tradizionale.

La fruibilità dei servizi è uno degli aspetti qualificanti dell’orientamento all’utente che deve essere elemento centrale e punto di riferimento del processo di erogazione dei servizi di una moderna PA. Occorre quindi che venga posta particolare attenzione da parte delle amministrazioni nella progettazione dei portali, che costituiscono punti di accoglienza e di accesso per un bacino di utenza potenzialmente più esteso e diversificato di qualunque sportello tradizionale. Il raggiungimento di un livello di gradimento positivo rappresenta infatti una condizione necessaria per il trasferimento della richiesta di servizi su canali tematici. Nel lavoro di ricerca e relazione che potete scaricare al link seguente, svolto da me e dal mio caro collega Vincenzo Ciriello, si presenta questo processo di ammodernamento della pubblica amministrazione detto egovernment.
Il lavoro è diviso in tre capitoli: nel primo viene fatta una descrizione del concetto di e‐government e vengono presentati tutti gli strumenti informatici di supporto alla sua realizzazione; nel secondo l’attenzione si concentra ll’analisi dei portali per l’e‐government descrivendone requisiti e caratteristiche; infine nel pitolo terzo è analizzato come caso di studio il portale del comune di Firenze.

download: Analisi del portale del comune di Firenze (1.23MB)
added: 01/07/2009
clicks: 417
description: Relazione realizzata per l\'esame di Sistemi Informativi. Descrizione normative vigenti, codice dell\'amministrazione digitale, firma digitale e posta elettronica certificata.

Matrici Sparse e metodi iterativi di Jacobi e Gauss-Seidel

Giuseppe Di Luca — Fri, 24 Oct 2008 07:25:12 +0000

I metodi più efficienti per risolvere un sistema di tipo sparso sono quelli che non effettuano operazioni inutili coinvolgenti gli elementi nulli in esse presenti. Un metodo diretto come il classico algoritmo di Gauss non possiede tale caratteristica. Esso modifica la matrice dei coefficienti non preservandone la sparsità, poiché genera elementi non nulli in corrispondenza di elementi nulli della matrice originaria (fenomeno detto riempimento o fill in). La principale caratteristica di un metodo di risoluzione di un sistema sparso è quella di non modificare la matrice dei coefficienti così da ridurre complessità di tempo e spazio. Si possono così usare le particolari tecniche di memorizzazione (CSR e CSC ad esempio viste nel precedente articolo) che riducono la complessità di spazio e consentono una “facile gestione” in memoria di sistemi di grandi dimensioni. La sparsità di una matrice si può perdere se si eseguono alcune operazioni di algebra lineare, come l’algoritmo di Gauss e la fattorizzazione LU, con i quali otteniamo una matrice trasformata ed i fattori L ed U molto più “pieni” della matrice di partenza. Quindi, se il sistema è sparso e di grandi dimensioni è necessario l’utilizzo di metodi che non alterano la struttura della matrice e non effettuano operazioni su elementi nulli. I metodi usati per risolvere sistemi sparsi di grandi dimensioni sono metodi iterativi. Essi generano, a partire da una approssimazione iniziale, una successione di vettori che, in opportune ipotesi, converge alla soluzione del sistema. Una tecnica generale per costruire la successione di vettori è basata sullo splitting della matrice dei coefficienti. A seconda dello splitting generato si distinguono diversi metodi iterativi. Non scendiamo nel dettaglio della descrizione degli algoritmi, riportando alcuni link che si occupano di analizzare il formalismo algoritmico. Di seguito si riporta l’archivio contenente gli elaborati che in MATLAB implementano i metodi iterativi di Jacobi e Gauss-Seidel, sviluppati per l’esame di Calcolo Numerico 2. L’unica differenza che ci preme far notare rispetto ai link riportati è che nel caso Gauss-Seidel lo splitting da noi considerato è leggermente diverso: M=D+L e N=-U.

download: Metodi iterativi di Jacobi e Gauss-Seidel (145.74KB)
added: 24/10/2008
clicks: 939
description: Documentazione ed m-files implementativi dei metodi iterativi di Jacobi e Gauss-Seidel

Matrici Sparse e loro memorizzazione in MATLAB (CSR, CSC)

Giuseppe Di Luca — Thu, 23 Oct 2008 15:53:38 +0000

Per matrice sparsa si intende una matrice formata da molti elementi nulli. Ne consegue che gli elementi davvero importanti per queste matrici nell’ambito di un’elaborazione numerica sono pochi se raffrontati alle dimensioni della maggior parte dei sistemi in gioco nel mondo reale. Nell’ambito delle matrici sparse distinguiamo sostanzialmente due categorie. Possiamo avere matrici sparse strutturate, ovvero quelle per le quali la disposizione dei relativi elementi non nulli segue delle regole ben precise (matrici tridiagonali, a banda etc.). Simmetricamente è possibile definire matrici sparse non strutturate quelle per le quali la disposizione dei relativi elementi non nulli non segue un criterio preciso. E’ proprio per questa seconda categoria che sono stati introdotti alcuni metodi di memorizzazione particolari che consentono un notevole risparmio di spazio. In particolare se nnz è il numero di elementi non nulli di una matrice sparsa di dimensioni nxn questi metodi consentono di occupare per la memorizzazione della matrice uno spazio di memoria proprio proporzionale a nnz e non al prodotto delle dimensioni. In particolare è possibile distinguere tra formato di memorizzazione CSR, ovvero Compressed Sparse Row Format, e CSC, ovvero Compressed Sparse Column Format. Come si può ben comprendere tali metodi sono duali. Il primo consente di memorizzare gli elementi non nulli per righe, il secondo, invece, per colonne. Il sistema di calcolo MATLAB adopera il metodo CSC per la memorizzazione delle matrici sparse.

Di seguito riporto il link all’archivio contenente gli elaborati prodotti riguardo questo argomento per l’esame di Calcolo Numerico 2 con riferimento alla versione r2007b dell’ambiente di calcolo MATLAB:

download: Matrici sparse e loro memorizzazione (174.49KB)
added: 23/10/2008
clicks: 992
description: Il file contiene la documentazione e gli m-files che implementano i metodi di memorizzazione CSR e CSC.

Codifiche Audio – Video: Skype

Giuseppe Di Luca — Thu, 17 Jul 2008 06:45:51 +0000

Sulla scia dei due precedenti articoli riguardanti relazioni universitarie presentate per alcuni esami sostenuti, in questo articolo propongo il lavoro riguardante Skype e i suoi meccanismi di codifica Audio/Video, svolto per l’esame di Reti di Calcolatori II tenuto dal Prof. Giorgio Ventre dell’Università Federico II di Napoli.

Il documento tratta innanzitutto dei vantaggi/svantaggi dell’utilizzo di soluzioni VoIP in generale, per poi arrivare al software Skype che tanto si è affermato in questi ultimi anni sulla rete e nelle comunicazioni da computer a computer prima, e da computer a telefono fisso poi.

Nel documento potete dunque trovare una descrizione della overlay network definita da Skype per il suo funzionamento, le problematiche relative al login, alla ricerca degli utenti, all’istituzione e chiusura di chiamata. Io e la mia collega Mariana Esposito (colgo l’occasione per ringraziarla della collaborazione) abbiamo inoltre effettuato delle ricerche per descrivere i Codec Audio/Video utilizzati da Skype per la compressione delle conversazioni in maniera adattativa. Durante le conversazioni, Skype può infatti variare dinamicamente il codec utilizzato per adeguarsi agli eventuali cambiamenti delle condizioni del canale trasmissivo, garantendo una migliore qualità, se la banda disponibile aumenta, oppure una maggiore compressione, se la banda disponibile diminuisce.

Sperando di fare cosa gradita a coloro che leggeranno quest’articolo, ecco di seguito il link al materiale sviluppato:

download: Codifiche Audio-Video: Skype (233.81KB)
added: 17/07/2008
clicks: 599
description: Relazione sul noto software VoIP presentata per l\'esame di Reti di Calcolatori II.

download: Codifiche Audio-Video: Skype Presentation (636.5KB)
added: 17/07/2008
clicks: 472
description: Presentazione della relazione sul noto client VoIP sviluppata per l\'esame di Reti di Calcolatori II

Counting Sort, Bucket Sort e Heap Sort – Algoritmi di ordinamento

Giuseppe Di Luca — Wed, 02 Jul 2008 11:31:34 +0000

Un breve articolo per rendere disponibile a voi il materiale sviluppato per l’esame di Algoritmi e Strutture Dati. Esso consiste nell’implementazione (in linguaggio C) dei tre algoritmi di ordinamento, Counting, Bucket e Heap Sort. Inoltre nella relazione sono state analizzate le prestazioni dei tre algoritmi ed è stata effettuata un’analisi comparativa.

Il materiale è stato sviluppato in gruppo da me e i miei colleghi Vincenzo Ciriello e Vincenzo Di Paolo (il bragol che scrive di tanto in tanto anche sul mio blog).

Sperando di fare cosa gradita a coloro che leggeranno questo articolo, i link al materiale sono i seguenti:

download: Counting Sort, Bucket Sort, Heap Sort - Doc (431.71KB)
added: 02/07/2008
clicks: 716
description: Documentazione implementativa dettagliata sugli algoritmi.

download: Counting Sort, Bucket Sort, Heap Sort - Source (5.96KB)
added: 02/07/2008
clicks: 289
description: Codice sorgente C, comprensivo di Makefile, per gli algoritmi implementati.

Utilizzo degli indici nei DBMS relazionali – Oracle 10g + MySQL

Giuseppe Di Luca — Sat, 28 Jun 2008 14:14:26 +0000

Mi è venuta di nuovo voglia di scrivere qualcosa.

Era già da tempo che programmavo una cosa del genere, e credo che ora sia giunto il momento: voglio pubblicare su questo blog i lavori che nel corso del tempo ho svolto per gli esami universitari in collaborazione con i miei più cari amici. Non si sa mai, fra voi che leggete potrebbe esserci qualcuno interessato, anche solo per prendere qualche spunto.

Il primo documento che desidero pubblicare riguarda l’esame di Basi di Dati II, svolto martedì scorso con esito positivo! ;-)

Io e il mio amico Vincenzo Ciriello abbiamo svolto un elaborato che, come ben potete comprendere dal titolo di questo articolo, riguarda l’utilizzo degli indici nei DBMS relazionali. In particolare il documento si articola in 4 parti. Nella prima svisceriamo l’argomento e dunque trattiamo tutti i tipi di indici definibili (primari, secondari, di cluster, bitmap, join index…). La seconda e la terza parte trattano delle implementazioni di indici rese disponibili rispettivamente dai DBMS Oracle 10g e MySQL 6. L’ultima parte, infine, tratta di un esperimento effettuato creando un’applicazione JAVA interfacciata al DBMS Oracle 10g al fine di mettere in risalto, in particolari circostanze, i pregi e i difetti dovuti all’utilizzo degli indici nei DBMS relazionali.

download: Utilizzo degli indici nei DBMS relazionali (441.49KB)
added: 28/06/2008
clicks: 493
description: Relazione presentata per l\'esame di Basi di Dati II.