Představen byl Raspberry Pi Compute Module 5 Programming Jig. Jedná se o zařízení umožňující připravit Compute Module 5 do plně funkčního stavu bez nutnosti použití dalších vstupně / výstupních desek. Podporuje automatizaci pomocí nástroje rpi-sb-provisioner. Podrobnosti v dokumentaci.
Hackeři ve Francii ukradli data více než půl milionu daňových poplatníků. Je to jeden z největších hackerských útoků v dějinách země. O útoku z konce června informovala až teď daňová správa. Teprve od pondělí dotčeným občanům zasílá e-maily s instrukcemi, jak postupovat dál. Hackeři se sice nedostanou k penězům dotyčných, hrozí ale věrohodné podvody. Hackeři získali třeba celá jména, údaje o rodinných příslušnících nebo také údaje o
… více »Společnost Framework představila nový Framework Laptop 12 s Intel Core Series 3, Thunderbolt 4, Wi-Fi 7, volitelnou čtečkou otisků prstů a podsvícenou klávesnicí s open-source firmwarem ZMK. Objednat lze s předinstalovanou Fedorou 44 KDE Plasma.
Byl vydán Mozilla Firefox 154.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 154 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
Nové číslo časopisu Raspberry Pi zdarma ke čtení: Raspberry Pi Official Magazine 168 (pdf).
Open-source citační manažer Zotero (Wikipedie, GitHub) byl vydán v nové major verzi 10. Přehled novinek v příspěvku na blogu.
Interaktivní editor binárních dat GNU poke byl vydán ve verzi 5.0 (seznam změn).
Byla vydána verze 0.85 telnet a ssh klienta PuTTY (Wikipedie). Řešeno je 5 zranitelností.
Byly publikovány novinky z vývoje GIMPu. Pracuje se na novém formátu souborů. Stávající binární XCF bude nahrazen "zazipovaným XML". XCF zůstane plně podporován pouze pro načítání starých souborů.
Workshop o umělé inteligenci v Dartmouthu proběhl před 70 lety, od 18. června do 17. srpna 1956. Dvouměsíční soustředění 6–11 informatiků, iniciované Johnem McCarthym, položilo základy oboru umělé inteligence.
Nedávno som objavil jazyk resp celú technológiu, pre HPC a concurrent programming. Okrem lokálnej concurrency a delenia úloh na tasky (prípadne thready), umožňuje velmi jednoducho aj distribúciu výpočtov medzi viacero počítačov. A tiež podporuje beh kódu na GPGPU. Jazyk má aj kopec iných zaujímavých vlastností, ale tým sa budeme podrobnejšie venovať v neskorších článkoch.
Hlavnou platformou pre tento jazyk sú superpočítače Cray. Takže budete musieť rozbiť prasiatko a jeden si kúpiť. Tu je odkaz na eshop... Kto má známeho vo vatikáne alebo má na záhrade kaplnku, bude mať zľavu. Ale nie :D Chapel sa dá rozbehať aj na dostupneších platformách, vpodstate nám stačí trošku rýchlejši PC s linuxom, hlavne sa držme hesla "čím viac jadier, tým viac ADIDAS"
Zoznam hlavných platforiem:
Chapel je OSS, uvolený pod Apache 2.0 Licenciou.
stiahneme a rozbalíme si zdroják:
wget https://github.com/chapel-lang/chapel/releases/download/2.1.0/chapel-2.1.0.tar.gz -O ~/chapel-2.1.0.tar.gz mkdir -p ~/chapel-2.1.0 tar -xzf ~/chapel-2.1.0.tar.gz -C ~/chapel-2.1.0
Ešte pred inštaláciou si treba pripraviť balíčky na ktorých inštalácia závisí https://chapel-lang.org/docs/usingchapel/prereqs.html
Celá inštalácia sa nastavuje pomocou env variables. Na začiatok nám (pre Fish) stačí do config.fish pridať toto:
set -x PATH /usr/local/cuda/bin $PATH set -x LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/lib64 $LD_LIBRARY_PATH set -x CHPL_HOME ~/chapel-2.1.0 set -x CHPL_BIN_SUBDIR "$CHPL_HOME/util/chplenv/chpl_bin_subdir.py" set -x CHPL_LOCALE_MODEL "gpu" set -x CHPL_GPU "nvidia" set -x CHPL_LLVM "bundled" fish_add_path "$CHPL_HOME/bin/linux64-x86_64" fish_add_path "$CHPL_HOME/bin$CHPL_BIN_SUBDIR"
alebo pre Bash:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CHPL_HOME=~/chapel-2.1.0 export CHPL_BIN_SUBDIR="$CHPL_HOME/util/chplenv/chpl_bin_subdir.py" export CHPL_LOCALE_MODEL="gpu" export CHPL_GPU="nvidia" export CHPL_LLVM="bundled" export PATH="$CHPL_HOME/bin/linux64-x86_64:$PATH" export PATH="$CHPL_HOME/bin$CHPL_BIN_SUBDIR:$PATH"
potom už len stačí zadať:
cd $CHPL_HOME makea spustí sa kompilácia, Ak nemáte doma NVIDIA, alebo AMD kartu, môžete si to skompilovať bez podpory GPU. Toto sú len základné nastavenia, je ich omnoho viac. Viac vám poradí dokumentácia alebo AI. Všetky aktuálne nastavenia sa dajú pozrieť týmto príkazom:
$CHPL_HOME/util/printchplenv --all
spolu s chapelom sa nám skompiluje aj celý clang. Ak sa tomu chceme vyhnúť a použiť ten čo už máme v systéme, zmeníme export CHPL_LLVM="bundled" na CHPL_LLVM="system", ja som ale vykompiloval aj clang 18.x koli kompatibilte s najnovším CUDA frameworkom. Pokail vám bude hádzať chyby, nastavte si to na bundled.
Ak chceme podporu pre editory a IDEcka nainštalujeme si aj chpl-language-server a chplcheckcd $CHPL_HOME make chpl-language-server make chplcheck
Ako editory sú podporované VSCode, EMACS, Atom a Vim. Osobne používam VSCode s chapel pluginom, ale autocomplete a type hinting tam neni úplne dokonalý. Asi budem musieť skúsiť neovim, spacevim či spacemacs.
Pripravíme si súbor, hello.chpl a vložíme doň toto:
writeln("Hello from chappel");
čo vieme urobiť prikazom:
echo 'writeln("Hello from Chapel");' > hello.chpl
a spustíme:
chpl -o hello hello.chpl --fast; ./hellochpl je compiler jazyka -o je prepínač, za ktorý ide názov spustiteľnej binárky a zdrojový súbor. --fast je prepínač, ktorý by mal trošku zrýchliť kompiláciu. Ďalší príkaz v poradí (za bodkočiarkou) - ./hello je samotná (práve vygenerovaná) binárka.
Tiskni
Sdílej:
ale maximalni kudos za vyber tematu, tesim se na pokracovani