reader online di epub:
http://idpf.org/sites/default/files/cloud-reader/index.html
Esempi scaricabili:
http://idpf.github.io/epub3-samples/samples.html
http://idpf.github.io/epub3-samples/
EDUPUB: https://github.com/IDPF/edupub
progetto git a cui contribuire:
https://github.com/idpf/epub3-samples
overwiev: http://www.idpf.org/epub/301/spec/epub-overview.html
test reader: http://www.epubtest.org/testsuite/
test epub3: http://validator.idpf.org
Documenti da leggere per forza: http://www.idpf.org/accessibility/guidelines/content/xhtml/toc.php
Monthly Archives: April 2015
Variatore di tensione
Necessito di fare sto circuitino per il proiettore di diapositive convertito in videoproiettore:
Elenco del materiale necessario per ogni singolo alimentatore:
– n.2 condensatori da 47.000 pF (picofarad)
– n.1 resistenza da 100 ohm/5 watt (meglio abbondare con i Watt)
– n.1 transistor BDX53C
– n.1 dissipatore di calore per il transistor (si scalda parecchio)
– pasta dissipante
– n.1 potenziometro lineare da 4,7 Kohm
– n.1 basetta forata
– n.1 scatolina delle dimensioni adatte a contenere il circuito
– saldatore
– stagno per saldature
fonte;
http://www.tuttoslot.it/tecnica/variatore.htm
Ma dove andranno quei soldi?
http://www.www2015.it/registrations/
Super e molto interessante conferenza sugli standard HTML5 e l’uso del web.
Costo minimo per partecipare ai 3 giorni: 580 euro.
Con gli sponsor che hanno non riescono a fare una conferenza OPEN?!?! bho..
quando il web è un lusso..
AH. MA SOLO IN ITALIA!
perchè se poi guardate gli altri appuntamenti del W3C.. http://www.w3.org/
Sono gratuiti o a 50 euro la cena post talk.. ma in che paese sono nata!!?!
Licenza dei contenuti
A parte dove espressamente indicato tutti i contenuti del sito sono da considerarsi di proprietà di Digitigrafo.it, che li rilascia in licenza CC 4.0 BY-NC-SA
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Privacy policy http://digitigrafo.it
(ultimo aggiornamento in data 20/04/15)
In questa pagina si descrivono le modalità di gestione del sito in riferimento al trattamento dei dati personali degli utenti che lo consultano.
Si tratta di un’informativa che è resa anche ai sensi dell’art. 13 del d.lg. n. 196/2003 – Codice in materia di protezione dei dati personali a coloro che interagiscono con i servizi web accessibili per via telematica a partire dall’indirizzo:
www.digitigrafo.it – www.digitigrafo.com
P3P – Platform for Privacy Preferences (P3P) Project
http://www.w3.org/P3P/usep3p.html
Il gruppo di lavoro in realtà pare fermo dal 2007 in attesa di supporto da parte dei browser..
vedremo, comunque la privacy policy del garante della privacy italiano incoraggia ad usarlo.
http://www.w3.org/P3P/details.html
Come vedere i siti che hanno la p3p:
http://www.privacyfinder.org/
strumenti da provare x mostrare grafici
http://jlord.us/sheetsee.js/
http://sbstjn.github.io/timesheet.js/
fonte da : http://www.smashingmagazine.com/smashing-newsletter-issue-133/
3 passaggi per la UX, user experience
- The research phase is where you immerse yourself in the project to get the background you’ll need to make design decisions later in the project. During this phase you will try to learn as much about your client’s business, objectives, users and competitors as possible.
- The design phase is where you work out how what you are designing will work and how it will fit together. This phase will define its scope, its features and functionality and how it behaves.
- The validation phase is where you identify whether what you came up with in the design phase actually works with its intended audience. This phase is typically followed by further rounds of design and testing to solve the problems you inevitably find when you test with users.
legge europea sui cookies
Il nostro sito utilizza un cookie per sapere se lo hai già visitato oppure no. Continuando la visita ci autorizzi a procedere. Sappi che può disattivare i cookies dal tuo browser se non li gradisci.
Dall’8 maggio 2015 tutti i siti web europei per legge sono obbligati a dichiarare il loro utilizzo.
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firefox: https://support.mozilla.org/it/kb/Attivare%20e%20disattivare%20i%20cookie
chrome: https://support.google.com/chrome/answer/95647?hl=it
Inoltre esistono estensioni per i browser che ti aiutano a gestire la tua privacy (www.ghostery.com), pensaci.
___
Sei proprietario di un sito web? come mettersi a norma entro l’8 maggio 2015:
- Analisi dei cookie e tracker del tuo sito
- Creazione di una pagina con l’informativa su cookies e privacy, possibilmente aderente alle p3p del w3c
- Inserimento nel footer di un link a quest’ultima.
- Installazione di un plugin per il tuo CMS che mostri un pop up informativo alla prima visualizzazione del sito
- Configurazione di questo plugin
__
Altre informazioni sulla privacy:
http://www.garanteprivacy.it/web/guest/home/docweb/-/docweb-display/docweb/3118884
http://www.garanteprivacy.it/home/doveri
http://www.youronlinechoices.com/uk/protecting-your-privacy
Website Cookie Testing & Test Cases for Testing Web Application Cookies
Modelli per la compilazione della privacy:
http://www.privacy.it/modelli.html
Semantic Lifting of OpenStreetMap Data
promemoria, ho partecipato ma arrivata al 3* step, poi son dovuta scappare, ma è stato molto moolto interessante;
Incollo dal sito di SOD15 http://www.spaghettiopendata.org/:
Tipo di attività:
Hackathon 28/03/2015
Livello di difficoltà:
Avanzato
Durata:
120 minuti
Gli utenti di OpenStreetMap possono esportare dati in formato XML. Per integrare questi dati con altri provenienti da sorgenti diverse occorre eseguire diverse operazioni. In breve
1) identificare il significato dei metadati utilizzati da ciascuna sorgente per descrivere i dati
2) mappare i metadati su una o piu’ ontologie
3) collegare i record delle diverse sorgenti al fine di integrare le descrizioni di entità identiche (luoghi, edifici, punti di interesse)
La sessione consiste nelle fasi:
1) acquisire i dati di OSM di un’area di interesse,
2) mappare i dati su un’ontologia in formato RDF attraverso trasformazioni XSLT
3) importare i dati RDF in un triple store e interrogare la base dati attraverso query SPARQL
4) linkare i dati con altri data set RDF
5) visualizzare il risultato su una mappa
Chi vuole partecipare attivamente deve aver installato di base sul proprio pc Java. Gli altri tool consigliati sono indicati per ciascuna fase
————————————— Fase 1 – Acquisizione dei dati da OpenStreetMap—————————-
Si seleziona un area di interesse da OpenStreetMap e con jOSM scarichiamo i dati OSM/XML
————————————— Fase 2 – Mapping da XML a RDF (Semantic Lifting ) ————————
Usiamo un file XSLT che legge il file OSM XML e mappa in RDF fermate dell’autobus, scuole, chiese, musei e ristoranti. Vengono usate per lo piu’ classi e proprietà definite in schema.org. Il file XSL è facilmente modificabile per mappare altre tipologie di oggetti. La URL del file è
https://raw.githubusercontent.com/fusepoolP3/p3-transformer-configs/mast…
Per questa fase occore avere il parser XSLT a cui dare in pasto i dati OSM/XML e il foglio di stile XSL di cui sopra. Quello consigliato è Saxon, versione opensource, scaricabile da http://sourceforge.net/projects/saxon/files/Saxon-HE/
—————————————— Fase 3 – Import dei dati RDF in un triple store Jena ————————-
A questo punto avremo un data set RDF con istanze delle classi di oggetti che avremo mappato con le relative coordinate geografiche e altre informazioni come un etichetta o nome, il link alla pagina del nodo o way su openstreetmap.
Vedremo in dettaglio cosa sono le URI, gli identificativi usati per nella comunità Semantic Web e Linked Data per dare un nome agli oggetti. Importeremo i dati RDF in un triple store Jena e scriveremo alcune query SPARQL
Jena con il server Fuseki ( versione 2 ) puo essere scaricato al link https://jena.apache.org/documentation/fuseki2/index.html
——————————————- Fase 4 – Interlinking dei dati con altri dataset ——————————–
Proveremo a collegare alcuni degli oggetti estratti da OSM con altri disponibili in altre banche dati attraverso endpoint SPARQL. Lo scopo è quello di connettere identificativi diversi di oggetti uguali nella realtà, ad esempio i comuni
presenti all’interno di una regione, allo scopo di integrare le informazioni. Vedremo anche come esplorare un endpoint SPARQL per vedere se contiene dati interessanti e quali vocabolari sono utilizzati. Alcuni di questi sono
DBpedia ( http://dbpedia.org/sparql )
Agenzia per l’Italia Digitale ( http://spcdata.digitpa.gov.it:8899/sparql )
Per riconoscere se due descrizioni corrispondono allo stesso oggetto occorre confrontare i dati. In RDF cio’ si traduce nel confrontare le proprietà di ciascun oggetto della nostra base dati con quelle degli oggetti nella base dati remota.
Utilizzeremo un componente sviluppato nell’ambito del progetto Fusepool P3 scaricabile al link https://github.com/fusepoolP3/p3-silkdedup
L’applicazione è basata sul tool open source Silk ( http://wifo5-03.informatik.uni-mannheim.de/bizer/silk/ )
Vedremo le problematiche di questa specifica attività, dalla definizione delle regole per confrontare oggetti, al problema della dipendenza del tempo di esecuzione dal prodotto del numero degli oggetti da confrontare.
—————————————— Fase 5 – Visualizzazione dei dati su una mappa ————————-
Visualizziamo i dati RDF su una mappa Google .. 🙂 ovviamente su una mappa OSM. L’applicazione prototipo che useremo è basata su leaflet.js e Jena e permette la ricerca di eventi o oggetti all’interno di un raggio.
Il codice dell’applicazione è disponibile su Github al link https://github.com/fusepoolP3/p3-spatialsearch-demo
Per concludere vedremo quali ulteriori passi occorre fare per pubblicare i nostri dati RDF come Linked Data e come tutto cio’ puo’ essere reso piu semplice utilizzando una Linked Data Platform come quella presentata nell’hackathon
“Riuso di dati LOD ovvero Linked Open Data – [Fusepool P3 Project]”
Disclaimer: partecipo al progetto Fusepool P3.
1) identificare il significato dei metadati utilizzati da ciascuna sorgente per descrivere i dati
2) mappare i metadati su una o piu’ ontologie
3) collegare i record delle diverse sorgenti al fine di integrare le descrizioni di entità identiche (luoghi, edifici, punti di interesse)
La sessione consiste nelle fasi:
1) acquisire i dati di OSM di un’area di interesse,
2) mappare i dati su un’ontologia in formato RDF attraverso trasformazioni XSLT
3) importare i dati RDF in un triple store e interrogare la base dati attraverso query SPARQL
4) linkare i dati con altri data set RDF
5) visualizzare il risultato su una mappa
Chi vuole partecipare attivamente deve aver installato di base sul proprio pc Java. Gli altri tool consigliati sono indicati per ciascuna fase
————————————— Fase 1 – Acquisizione dei dati da OpenStreetMap—————————-
Si seleziona un area di interesse da OpenStreetMap e con jOSM scarichiamo i dati OSM/XML
————————————— Fase 2 – Mapping da XML a RDF (Semantic Lifting ) ————————
Usiamo un file XSLT che legge il file OSM XML e mappa in RDF fermate dell’autobus, scuole, chiese, musei e ristoranti. Vengono usate per lo piu’ classi e proprietà definite in schema.org. Il file XSL è facilmente modificabile per mappare altre tipologie di oggetti. La URL del file è
https://raw.githubusercontent.com/fusepoolP3/p3-transformer-configs/mast…
Per questa fase occore avere il parser XSLT a cui dare in pasto i dati OSM/XML e il foglio di stile XSL di cui sopra. Quello consigliato è Saxon, versione opensource, scaricabile da http://sourceforge.net/projects/saxon/files/Saxon-HE/
—————————————— Fase 3 – Import dei dati RDF in un triple store Jena ————————-
A questo punto avremo un data set RDF con istanze delle classi di oggetti che avremo mappato con le relative coordinate geografiche e altre informazioni come un etichetta o nome, il link alla pagina del nodo o way su openstreetmap.
Vedremo in dettaglio cosa sono le URI, gli identificativi usati per nella comunità Semantic Web e Linked Data per dare un nome agli oggetti. Importeremo i dati RDF in un triple store Jena e scriveremo alcune query SPARQL
Jena con il server Fuseki ( versione 2 ) puo essere scaricato al link https://jena.apache.org/documentation/fuseki2/index.html
——————————————- Fase 4 – Interlinking dei dati con altri dataset ——————————–
Proveremo a collegare alcuni degli oggetti estratti da OSM con altri disponibili in altre banche dati attraverso endpoint SPARQL. Lo scopo è quello di connettere identificativi diversi di oggetti uguali nella realtà, ad esempio i comuni
presenti all’interno di una regione, allo scopo di integrare le informazioni. Vedremo anche come esplorare un endpoint SPARQL per vedere se contiene dati interessanti e quali vocabolari sono utilizzati. Alcuni di questi sono
DBpedia ( http://dbpedia.org/sparql )
Agenzia per l’Italia Digitale ( http://spcdata.digitpa.gov.it:8899/sparql )
Per riconoscere se due descrizioni corrispondono allo stesso oggetto occorre confrontare i dati. In RDF cio’ si traduce nel confrontare le proprietà di ciascun oggetto della nostra base dati con quelle degli oggetti nella base dati remota.
Utilizzeremo un componente sviluppato nell’ambito del progetto Fusepool P3 scaricabile al link https://github.com/fusepoolP3/p3-silkdedup
L’applicazione è basata sul tool open source Silk ( http://wifo5-03.informatik.uni-mannheim.de/bizer/silk/ )
Vedremo le problematiche di questa specifica attività, dalla definizione delle regole per confrontare oggetti, al problema della dipendenza del tempo di esecuzione dal prodotto del numero degli oggetti da confrontare.
—————————————— Fase 5 – Visualizzazione dei dati su una mappa ————————-
Visualizziamo i dati RDF su una mappa Google .. 🙂 ovviamente su una mappa OSM. L’applicazione prototipo che useremo è basata su leaflet.js e Jena e permette la ricerca di eventi o oggetti all’interno di un raggio.
Il codice dell’applicazione è disponibile su Github al link https://github.com/fusepoolP3/p3-spatialsearch-demo
Per concludere vedremo quali ulteriori passi occorre fare per pubblicare i nostri dati RDF come Linked Data e come tutto cio’ puo’ essere reso piu semplice utilizzando una Linked Data Platform come quella presentata nell’hackathon
“Riuso di dati LOD ovvero Linked Open Data – [Fusepool P3 Project]”
Disclaimer: partecipo al progetto Fusepool P3.