Canonical vydal (email, blog, YouTube) Ubuntu 24.04 LTS Noble Numbat. Přehled novinek v poznámkách k vydání a také příspěvcích na blogu: novinky v desktopu a novinky v bezpečnosti. Vydány byly také oficiální deriváty Edubuntu, Kubuntu, Lubuntu, Ubuntu Budgie, Ubuntu Cinnamon, Ubuntu Kylin, Ubuntu MATE, Ubuntu Studio, Ubuntu Unity a Xubuntu. Jedná se o 10. LTS verzi.
Na YouTube je k dispozici videozáznam z včerejšího Czech Open Source Policy Forum 2024.
Fossil (Wikipedie) byl vydán ve verzi 2.24. Jedná se o distribuovaný systém správy verzí propojený se správou chyb, wiki stránek a blogů s integrovaným webovým rozhraním. Vše běží z jednoho jediného spustitelného souboru a uloženo je v SQLite databázi.
Byla vydána nová stabilní verze 6.7 webového prohlížeče Vivaldi (Wikipedie). Postavena je na Chromiu 124. Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu. Vypíchnout lze Spořič paměti (Memory Saver) automaticky hibernující karty, které nebyly nějakou dobu používány nebo vylepšené Odběry (Feed Reader).
OpenJS Foundation, oficiální projekt konsorcia Linux Foundation, oznámila vydání verze 22 otevřeného multiplatformního prostředí pro vývoj a běh síťových aplikací napsaných v JavaScriptu Node.js (Wikipedie). V říjnu se verze 22 stane novou aktivní LTS verzí. Podpora je plánována do dubna 2027.
Byla vydána verze 8.2 open source virtualizační platformy Proxmox VE (Proxmox Virtual Environment, Wikipedie) založené na Debianu. Přehled novinek v poznámkách k vydání a v informačním videu. Zdůrazněn je průvodce migrací hostů z VMware ESXi do Proxmoxu.
R (Wikipedie), programovací jazyk a prostředí určené pro statistickou analýzu dat a jejich grafické zobrazení, bylo vydáno ve verzi 4.4.0. Její kódové jméno je Puppy Cup.
IBM kupuje společnost HashiCorp (Terraform, Packer, Vault, Boundary, Consul, Nomad, Waypoint, Vagrant, …) za 6,4 miliardy dolarů, tj. 35 dolarů za akcii.
Byl vydán TrueNAS SCALE 24.04 “Dragonfish”. Přehled novinek této open source storage platformy postavené na Debianu v poznámkách k vydání.
Oznámeny byly nové Raspberry Pi Compute Module 4S. Vedle původní 1 GB varianty jsou nově k dispozici také varianty s 2 GB, 4 GB a 8 GB paměti. Compute Modules 4S mají na rozdíl od Compute Module 4 tvar a velikost Compute Module 3+ a předchozích. Lze tak provést snadný upgrade.
F=inline(" pin(1).*x^2 + pin(2).*x + pin(3) ","x","pin");
pak nastavime prvopocatecni odhad (musi byt vzdy, u slozitejsich funkci na tom bude zaviset kvalita fitu, ale u takovehle jednoduche muze byt prvni odhad cokoliv krome nuly):
pin=[1 1 1];
a fit se provede:
[fcomp,p,kvg,iter,corp,covp,covr,stdresid,Z,r2]=leasqr(datax,datay,pin,F);
koeficienty polynomu jsou v promenne p. Jak vykreslit, a v ktere promenne jsou residua fitu, jiz necham na laskavem ctenari (pouzijte help plot, help leasqr).
Tak a abclinuxu ma dalsi clanek :)
Nejmensi usili je prave pouzit nejakou fitovaci metoduJe to nejmensi usili pro vas, protoze to uz znate. Pokud byste to neznal, tak nastudovat si teorii o aproximaci a pak i pouziti rozhodne neni mensi usili nez zkusmo nastreli jednoduchou funkci, kterou autor zna a po par iteracich mit vysledek, ktery je vyhovujici. Je to debata o nicem ...
Vetsinou mam pochopeni pro zacinajici autory
Pokud to není jen shoda jmen, což podle tématu a formy článků nevypadá (potom by to byla opravdu obrovská náhoda), tak bych spíše doporučoval si zjistit, kdo daný autor je a potom psát nějaké soudy.
Ja autora neznam a jeho jmeno mi nic nerika.
Njn, já jsem si až dodnes myslel, že k3b je počítačový software a nikoliv diskutér na abíčku .
Podle urovne clanku jsem jen usoudil
Těžko říct, co bylo původním záměrem autora. Jestli pobavit, tak alespoň u mě se to 100% podařilo. (Při představě, že někdo ručně mění koeficienty podle toho jak ne/pasuje graf.) Je to možná tím, že já nemám rád články, které nenechávají čtenáři žádný prostor. Cílová skupina článků o Rku je (podle mě) ta skupina lidí, která rozhodně ví, co je to metoda nejmenších čtverců (ví to samozřejmě i autor), a nejspíše zná jiný software (nejčastěji asi matlab) a cílem je jim nabídnout alternativu z OSS. Alespoň tak to vidím já. Já Rko neznám. Vím, že existuje, ale na grafy a fitování jsem vždy používal GNUplot. Opravdu nepotřebuju vědět, jakou metodu mám použít, ale je pro mě dobré vědět, že existuje další nástroj, ve které ji mohu použít.
library(mgcv)
model.zavislosti <- gam(zmerena.data ~ s(data.na.x)
Ocekavanou hodnotu pak v neznamych bodech dostanu:
predpovezene.hodnoty <- predict(model.zavislosti, data.na.x.kde.mne.zajima.predpoved)
sigmoidni.model <- nls(zmerena.data ~ SSlogis(data.na.x, a, b, c))
summary(sigmoidni.model)
?nls
pokud chcete kreslit predikovane cary
?plot
?predict
Pokud se chcete naucit s Rkem trochu zachazet a potrebujete to cesky (jinak built-in manuals, google):
navody Pavla Drozda.
Kurzu, navodu, kucharek,... je na R na internetu plno, mirenych od uplnych zacatecniku po lidi s pozadavky na ruzne specialni typy analyz.
Jde k tomu nějak přidat požadavek, aby funkce byla neklesající?kdyz mi jde jen o prepocet a nepotrebuju znat parametry funkce ktera jsou za tim
library(mgcv) model.zavislosti <- gam(zmerena.data ~ s(data.na.x)
Ocekavanou hodnotu pak v neznamych bodech dostanu:
predpovezene.hodnoty <- predict(model.zavislosti, data.na.x.kde.mne.zajima.predpoved)
Tiskni Sdílej: