CAR ve CDR'ın kökeni

trendalicious, bir sosyal "bookmark"lama servisi olan del.icio.us için geliştirilmiş olan ve gerçek zamanlı web sitesi popülaritesini ölçüp yansıtan bir sistem. Son 60 dakika içinde en az iki kişi tarafından yollanmış URLler görüntüleniyor ve bunlar da güncel URL mesajlarının toplam sayısına göre derecelendiriliyorlar.

trendalicious'u yapan Will Glozer, aynı zamanda CafeSpot'un da programcısı. Kendisi ile yapılan bir röportajı buradan okumak mümkün. CafeSpot'un development blog'u da işin perde arkasını yansıtıyor.

Bu güncel, ilginç ve popüler web siteleri hangi platform ve dil ile mi hazırlanmış? Güzel bir soru... ;-) (ve daha güzel bir cevap!)

Kaynak: Planet Lisp, Lemonodor.

İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nden Vehbi Sinan Tunalıoğlu ile birlikte, ilc 2007'ye katıldık. Katıldığımız konuşmalardan izlenimleri, yaptığımız fikir alışverişlerini kısaca özetleyeyim.

Daniel Weinreb, buradan erişilebilecek şekilde, Common Lisp gerçekleştirimleri (implementasyonları) ile ilgili bir inceleme yapmış. İncelemeye konu olan Common Lisp gerçekleştirimlerinin sorumluları kendi gerçekleştirimlerini anlatmışlar. "Nedir bu Lisp? Ortada bir sürü Lisp var, hangisini seçmeliyim?" diyenler için özellikle az bilinen Common Lisp gerçekleştirimlerini de içermesi açısından güzel bir kaynak.

Bill Clementson son blog girdilerinden birinde birkaç gün önce gerçekleştirdikleri etkinlikte sunum yapan ve bir başarı öyküsü aktaran Ken Dickey'e yer vermiş.

Avustralya kökenli başarılı bir start-up olan Memetrics'in öyküsünü çarpıcı bir dille anlatan Dickey, eXtreme Programming metodolojisi ve Common Lisp'ten faydalanarak geliştirdikleri sistemi anlatan güzel bir sunum hazırlamış.

Keskin rekabetten ve gizli silahların gücünden hoşlananlar için incelenesi bir örnek. Afiyet olsun.

Öyle bir veri tabanı düşünün ki şu sorunuza doğru cevaplar veriyor: "Barack Obama nerede doğmuştu? (Nerede dünyaya gelmişti diye de yazabilirsiniz) Doğduğu yere 15 km uzaklıktaki şehirler ve kasabalar hangileri idi? 2000 yılında bu yerleşim yerlerindeki ortalama fakirlik seviyesi ne idi?"

Bunu tek bir ilişkisel veri tabanı ile kolayca yapabilir misiniz? Yahut daha doğru soru: Neden tek bir veri tabanı olsun ve bu neden ilişkisel olsun? Buyrun semantik web ve RDF kullanın. Nasıl mı?