Byly zpracovány a na YouTube zveřejněny videozáznamy jednotlivých přednášek z letošního Installfestu.
Od 21. do 23. března proběhnou Arduino Days 2024. Sledovat bude možné oficiální streamy. Zúčastnit se lze i lokálních akcí. V Česku jsou aktuálně registrovány dvě: v Praze na Matfyzu a v Poličce v městské knihovně.
Letošní ročník konference LinuxDays se uskuteční o víkendu 12. a 13. října, opět se potkáme v pražských Dejvicích na FIT ČVUT. Také během letošního ročníku nás budou čekat desítky přednášek, workshopy, stánky a spousta doprovodného programu. Aktuální dění můžete sledovat na Twitteru, Facebooku nebo na Mastodonu, přidat se můžete také do telegramové diskusní skupiny.
Byla vydána nová major verze 2.0.0 a krátce na to opravné verze 2.0.1 open source online editoru Etherpad (Wikipedie) umožňujícího společné úpravy v reálném čase.
Matematický software GNU Octave byl vydán ve verzi 9.1.0. Podrobnosti v poznámkách k vydání. Nově je preferovaný grafický backend Qt a preferovaná verze Qt 6. V tomto vydání byly přepracovány funkce pro převod čísel z desítkové soustavy. Jako obvykle jsou zahrnuta také výkonnostní vylepšení a zlepšení kompatibility s Matlabem.
Společnost PINE64 stojící za telefony PinePhone nebo notebooky Pinebook publikovala na svém blogu březnový souhrn novinek. Vypíchnout lze, že pracují na virtuálním asistentu PineVox a zatím bezejmenných sluchátkách na lícní kosti (bone conduction).
Hyprland, kompozitor pro Wayland zaměřený na dláždění okny a zároveň grafické efekty, je již dva roky starý. Při té příležitosti byla vydána verze 0.37.0 (a záhy opravná 0.37.1 řešící chybu ve vykreslování oken). Nově závisí na knihovně hyprcursor, která poskytuje škálovatelné kurzory myši.
Geolokační služba Mozilla Location Service, kterou používá množství svobodného softwaru (často přes Geoclue), letos skončí. Data budou dostupná pouze do 10. dubna 2024, API klíče třetích stran budou odstraněny 12. června. Příčinou je údajné porušení patentů firmy Skyhook v roce 2019, následná dohoda omezila rozvoj MLS.
O víkendu probíhá v Praze na Karlově náměstí 13 konference Installfest 2024. Na programu je celá řada zajímavých přednášek a workshopů.
Některé programy, které vyvíjíme (Fotomon, Měření) , používají množství různé statistiky. Moje chápání statistiky je spíše klasické, ale existuje ještě jiný pohled na statistiku - Bayesiánská statistika. Rozhodl jsem se jí porozumět a naučit se ji prakticky používat.
Moje první kroky vedly na Wikipedii:
http://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesova_věta
Našel jsem tam přesně to, co jsem čekal: matematický formalismus, pod kterým si nedovedu nic představit (pravděpodobnost, že na Wikipedii najdu to, co hledám, ve formě stravitelné pro průměrného inženýra, už dnes dovedu pomocí bayesiánské statistiky docela dobře odhadnout). Ale je tam odkaz:
http://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesovská_statistika
Je tam příklad. Skvělé! Ale kdo tohle psal!? Velmi volně cituji:
Test na nemoc dá kladnou odpověď u 99% nemocných pacientů a u 5% zdravých pacientů. Nemocí trpí jen 0.1% populace. Jaká je pravděpodobnost?
He? WTF? Jaká pravděpodobnost? Co se po mě chce? Pravděpodobnost čeho? No nic, třeba to vyplyne z textu dále:
"Pravděpodobnost choroby je o 19% větší, než u těch, kdo se testu nepodrobili."
No nazdar, máme zde další skupinu: přibyli nám ještě netestovaní. Kam si je mám zařadit? Navíc to je formulováno tak nešťastně, že kdybych nevěděl, jak veliký je to nesmysl, mohl bych usuzovat, že provedení testu nějak ovliní, jestli člověk onemocní, nebo zůstane zdravý.
Jsem ztracen.
Několikrát jsem narazil na příklad s dvěma pytlíky s bílými a černými kuličkami, což mi celou problematiku ještě více zatemnilo. Tuhle míchanici současné a předchozí pravděpodobnosti, střídaní minulosti, přítomnosti a budoucno také nedokázal nikdo dostatečně jasně vysvětlit. Popis primitivní úlohy na tři listy formátu A4 zvyšuje WTF faktor nade všechny meze.
Začal jsem hledat v angličtině. Odfiltroval jsem všechny kuličky v pytlíku a nakonec jsem skvělý příklad objevil zde:
http://people.hofstra.edu/Stefan_Waner/RealWorld/tutorialsf3/frames6_6.html
Konečně mi docvaklo. Celý ten Bayesův vzorec je obyčejná trojčlenka. To mi mohli vysvětlit už v prváku na střední a nemusí se z toho dělat zbytečná věda. Jakmile jsem si to namaloval a pochopil, vypadá základ bayesovské statistiky prostince:
Pro praktické použití je třeba ještě pochopit jednu věc: bayesiánský vzorec je často uváděn ve zjednodušené formě a není jasné, jak z něj spočítat například toto:
Ve jmenovateli (část zlomku pod čarou) Bayesova vzorce figuruje takzvaná "úplná pravděpodobnost". V příkladu dopujících a nedopujících sportovců je to součet všech pozitivních výsledků, tj. 9,5% + 13,5%. V případě tří fabrik je to:
Sečteme jednotlivá procenta: celkem 2,9% ze všech výrobků na trhu jsou zmetky. Z fabriky A jich pochází: 50% * 2% / 2,9% = 34,4%
(Příklad jsem nalezl v dokumentu, který nyní není dostupný, googlujte "Bayes Krčková").
Možnost použít libovolný počet různých vstupních parametrů (zde fabriky A, B a C) je dobrá zpráva pro praktické použití v programech - dovoluje to snadno dekomponovat problém na několik samostatných částí.
Jakmile jsem pochopil princip, došlo mi, že bayesiánská statistika není nic složitého či nepochopitelného. Zkuste si to. Namalujte si třeba dva pytlíky s kuličkami - uvidíte sami.
Tiskni Sdílej:
Moje chápání statistiky je spíše klasické, ale existuje ještě jiný pohled na statistiku - Bayesiánská statistika.
WtF?
Nicméně, je jasné, že různé pohledy na statistiku nemohou nic změnit na platnosti Bayosova vzorce. Tj. i "frekventisté" platnost Bayosova vzorce samozřejmě uznávají.Presne tak, pokud tomu rozumim, tak rozdil mezi 'frekventistickou' a 'bayesovskou' interpretaci pravdepodobnosti je ciste zalezitost interpretacni, na vzorce a vysledky to nema vliv (podobne jako ruzne interpretace kvantove mechaniky). Proto je treba nemichat 'bayesovskou interpretaci' na jedne strane a bayesuv vzorec ci bayesovskouu inferenci, coz jsou elementarni veci z pravdepodobnosti a statistiky platne a pouzivane nezavisle na interpretaci.