10 June 2026

Redis Lua Script

En Redis existe ZSET y script Lua para ejecucion de metodos/transacciones atomica.

1. un ZSET es más parecido a:

Map<String, Long>
+
TreeMap<Long, Set<String>>

2. El script se ejecuta con Redis:

docker run -d \
--name redis-poc \
-p 6379:6379 \
redis:7

3. El output esperado:

=== INITIAL BALANCES ===
ACCOUNT_A = 1000
ACCOUNT_B = 500

=== LUA RESULT ===
SUCCESS
1000
900
500
600

=== FINAL BALANCES ===
ACCOUNT_A = 900
ACCOUNT_B = 600

=== MODIFIED ACCOUNTS ===
ACCOUNT_A
ACCOUNT_B

4. Codigo fuente:

09 June 2026

Introducing ReScript 12

Technical Reviewer

Introducing ReScript 12
Functional Programming for Web Applications
Nov 2026

05 June 2026

C Programming for System, Network, and Cloud Engineers

Technical Reviewer

C Programming for System, Network, and Cloud Engineers
Techniques for Processes, Memory, Network Applications, and Linux Namespaces

https://link.springer.com/book/10.1007/979-8-8688-1805-9

https://github.com/Apress/C-Programming-for-System-Network-and-Cloud-Engineers

01 June 2026

Simple State Machine

Simple state machine implementation based on (data) maps.

29 May 2026

English n00b

The principal parts of the human body are the head, the trunk, and the limbs.

26 May 2026

Scriptorium

A scriptorium (/skrɪpˈtɔːriəm/ ^ⓘ)^[1] was a writing room in medieval European monasteries for the copying and illuminating of manuscripts by scribes.

El término scriptorium,^[a] literalmente «un lugar para escribir»,

22 May 2026

Gradient, Gradient Boosting, XGBoost

Gradient
↓
Gradient Descent
↓
Decision Trees
↓
Gradient Boosting
↓
XGBoost

02 April 2026

Definición formal (la más importante)

Un protocolo ZKP para un lenguaje $L$ cumple:

Existe un prover $P$ y un verifier $V$

Se define así:

$$ \forall x \in L,\ \exists w:\ R(x, w) = 1 $$

Donde:

$x$ = instancia pública
$w$ = witness (secreto)
$R(x,w)$ = relación verificable (circuito)

Las 3 propiedades clave

1. Completitud

Si el prover es honesto:

$$ \Pr[V(x) = \text{accept}] = 1 $$

2. Solidez (Soundness)

Si el prover NO conoce el secreto:

$$ \Pr[V(x) = \text{accept}] \leq \epsilon $$

($\epsilon$ es muy pequeño)

3. Cero conocimiento (Zero-Knowledge)

$$ \text{View}_V(P(x,w)) \approx S(x) $$

El verificador no aprende nada nuevo

Forma práctica usada en ZKP modernos

$$ \text{Probar: } \exists w \ \text{tal que} \ C(x, w) = 0 $$

$C$ = circuito
$x$ = inputs públicos
$w$ = inputs privados

Ejemplo concreto

$$ \text{Demostrar que conoces } x \text{ tal que } H(x) = y $$

Sin revelar $x$

Versión tipo SNARK

$$ \pi = \text{Prove}(pk, x, w) $$ $$ \text{Verify}(vk, x, \pi) = \text{true} $$

$pk$ = proving key
$vk$ = verification key
$\pi$ = proof

Resumen

$$ \exists w:\ R(x,w)=1 $$

Demostrar que sabes $w$ sin revelarlo

QAP (Quadratic Arithmetic Programs)

1. Circuito a polinomios

$$ C(x, w) = 0 $$

$A_i(x)$
$B_i(x)$
$C_i(x)$

Vector:

$$ a = (a_1, a_2, ..., a_n) $$

2. Fórmula central del QAP

$$ \left( \sum_i a_i A_i(x) \right)\left( \sum_i a_i B_i(x) \right) - \left( \sum_i a_i C_i(x) \right) = H(x) \cdot Z(x) $$

3. Polinomio Z(x)

$$ Z(x) = (x - r_1)(x - r_2)\cdots(x - r_n) $$

Ejemplo completo

Demostrar que conoces $x$ tal que:

$$ x \cdot x = y $$

1. Circuito

$$ x \cdot x - y = 0 $$

2. Vector

$$ a = [1, x, y] $$

3. R1CS

$$ (A \cdot a)(B \cdot a) = (C \cdot a) $$

Con:

$A = [0,1,0]$
$B = [0,1,0]$
$C = [0,0,1]$

$$ x \cdot x = y $$

4. QAP

$$ (x)(x) - y = H(t)\cdot Z(t) $$

5. Z(t)

$$ Z(t) = (t - r_1) $$

6. Condición

$$ x^2 - y = 0 $$

Resumen final

Esto equivale a decir:

👉 “sé la raíz cuadrada de $y$” sin revelarla

01 April 2026

La expresión “caverna de Alibaba” en el contexto de ZKP (Zero-Knowledge Proofs) se refiere a un ejemplo clásico para explicar cómo alguien puede demostrar que sabe un secreto sin revelarlo. Es una analogía muy usada en criptografía.

La “Caverna de Alibaba” (concepto)

Imagina esto:

Hay una cueva en forma de círculo con dos caminos (A y B).
En el fondo hay una puerta secreta que solo se abre con una contraseña.
Una persona (Peggy) dice que conoce la contraseña.
Otra persona (Victor) quiere verificarlo sin que Peggy revele la contraseña.

Cómo funciona la prueba

Peggy entra a la cueva por A o B (sin que Victor vea cuál).
Victor entra después y le grita: “¡Sal por A!” o “¡Sal por B!”
Si Peggy realmente conoce la contraseña:
- Puede abrir la puerta secreta y salir por el camino que Victor pidió.
Si NO conoce la contraseña:
- Solo puede salir por donde entró → tiene 50% de probabilidad de acertar.

Repitiendo esto muchas veces, Victor gana confianza de que Peggy sí sabe el secreto, sin que nunca lo revele.

Qué representa en ZKP

Peggy = el prover
Victor = el verifier
La contraseña = el secreto
La puerta = una función difícil de invertir (criptográfica)

Este modelo captura las propiedades clave de los ZKP:

Completitud → si sabes el secreto, siempre puedes demostrarlo
Solidez (soundness) → si no lo sabes, es muy difícil engañar
Cero conocimiento → no revelas el secreto

Cómo se conecta con herramientas reales

Esto es solo una analogía. En sistemas reales como:

ZoKrates
Circom
Noir
Cairo

…la “puerta secreta” se transforma en:

circuitos aritméticos
constraints
polinomios (SNARKs/STARKs)

Intuición final

La caverna de Alibaba te enseña esto:

- Puedes probar conocimiento sin revelar información

- Eso es exactamente lo que hacen los ZKP modernos, pero con matemáticas en lugar de cuevas

09 March 2026

Ostrich algorithm

In computer science, the ostrich algorithm is a strategy of ignoring potential problems on the basis that they may be exceedingly rare. It is named after the ostrich effect which is defined as "to stick one's head in the sand and pretend there is no problem". It is used when it appears the situation may be more cost-effectively managed by allowing the problem to continue to occur rather than to attempt its prevention.

--wikipedia

The idea is taken from Tanenbaum book's Modern Operating Systems.

Funny way how it shows points of view of mathematicians against engineers.