Lazygit byl vydán ve verzi 0.62.0. Jedná se o TUI (Text User Interface) nadstavbu nad gitem.
Jiří Eischmann se v příspěvku na svém blogu o rozepsal o tom, kam se vyhledávání v jeho očích posledních 10 let posunulo, jaké má zkušenosti s AI vyhledáváním, proč na něm nechce záviset a jaké vyhledávací služby ho v poslední době zaujaly.
Wayland kompozitor Labwc byl vydán ve verzi 0.20.0. Labwc je inspirován správcem oken Openbox. Postavený je na wlroots.
AlmaLinux OS byl vydán ve verzích 9.8 s kódovým jménem Olive Jaguar a 10.2 s kódovým jménem Lavender Lion. Podrobnosti v poznámkách k vydání (9.8 a 10.2). Opraveny byly zranitelnosti Copy Fail (CVE-2026-31431), Dirty FRAG, Fragnesia (CVE-2026-46300), nginx Rift (CVE-2026-42945) a SSH Keysign Pwn (CVE-2026-46333).
Seznam.cz vykázal za rok 2025 tržby v celkové hodnotě 6,454 miliardy korun. Oproti roku 2024 nárůst o 3,68 %. Zisk před zdaněním oproti předcházejícímu roku poklesl, a to o 11,21 % na 1,330 miliardy korun. Vlastní velké jazykové modely SeLLMa najdou dnes uživatelé téměř na všech seznamáckých službách. Na všechny obsahové služby byla zavedena technologie text-to-speech, díky níž si mohou uživatelé přehrát články v audio verzi namluvené
… více »Vláda představila strategické digitalizační projekty. Roadmapa zahrnuje celkem 55 projektů napříč státní správou, z toho 22 prioritních projektů vycházejících přímo z programového prohlášení vlády a 33 projektů založených na platné legislativě. Portfolio pokrývá oblasti financí, zdravotnictví, digitální identity, dat, registrů, dopravy, krizového řízení, sociálních agend i kybernetické bezpečnosti.
Vyjádřeni Software Freedom Conservancy (SFC) k porušování licence AGPLv3 společností Bambu Lab v jejich softwaru Bambu Studio pro 3D tisk. Bambu Studio vychází z PrusaSliceru. Ten zase z Slic3ru. Spuštěn byl projekt baltobu, který kombinuje několik strategií pro řešení problému. SFC zastřeší vývoj svobodné náhrady proprietární knihovny libbambu_networking pomocí reverzního inženýrství a reimplementace, forku OrcaSliceru pro Bambu Lab tiskárny od Paweła Jarczaka a forku celého Bambu Studia pod názvem Viscose.
Správce souborů GNOME Commander (Wikipedie) byl přepsán do Rustu a vydán v nové verzi 2.0.0.
Sway (Wikipedie), dlaždicový (tiling) správce oken pro Wayland kompatibilní s i3, byl vydán ve verzi 1.12. Do vývoje se zapojilo 50 vývojářů. Přehled novinek na GitHubu. Sway 1.12 závisí na wlroots 0.20.0.
Papež Lev XIV. ve své první encyklice Magnifica Humanitas (Skvělé lidství), která se věnuje umělé inteligenci (AI), varoval před dezinformacemi, které AI manipulací s obsahem vytváří. Moc mají podle něj sociální sítě ovládané hrstkou soukromníků. Upozornil také roli digitálních platforem v obchodování s lidmi, které podle něj musí být uznáno jako současná forma otroctví. Papež se také poprvé omluvil za roli, kterou Vatikán sehrál při legitimizaci otroctví, a za to, že jej po staletí neodsoudil.
Dneska si jako správné novomediální *** ukážeme, jak jednoduše udělat naprosto zbytečný (ale vypadá to fakt pěkně) word cloud s pomocí programu R project.
Co k tomu potřebujeme:
Jako první si pustíme R konzoli a nainstalujeme potřebné balíčky.
# instalace knihoven
install.packages("Rfacebook")
install.packages("tm")
install.packages("wordcloud")
# nacteni knihoven
library(Rfacebook)
library(tm)
library(wordcloud)
Jakmile si seženeme facebook token, ze stránky https://developers.facebook.com/tools/explorer, můžeme se zvesela pustit do načítání dat z Facebooku pomocí R. Nám bude stačit načíst 300 komentářů z jakékoliv Facebook stránky. A trochu si je předpřipravíme.
# nacteni tokenu do promenne
token <- "token_pro_graph_api"
# nacteni prispevku stranky do promenne
page <- getPage("biooo.cz", token=token, n=300)
# vytvoreni korpusu, ktery bude obsahovat pouze sloupec se zpravami
corpus <- Corpus(VectorSource(page$message))
# slova z korpusu zmenšíme, odstraníme interpunkci a čísla
corpus <- tm_map(corpus, tolower)
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
V další fázi vytvoříme z předpřipraveného korpusu matici slov a spočteme jejich frekvenci.
ap.tdm <- TermDocumentMatrix(corpus) ap.m <- as.matrix(ap.tdm) ap.v <- sort(rowSums(ap.m), decreasing=TRUE) ap.d <- data.frame(word = names(ap.v), freq=ap.v)
Již se zdárně blížíme k cíli, teď si načteme do proměnné předpřipravenou paletu barev:
require(RColorBrewer) pal <- brewer.pal(8,"Dark2")
Nyní stačí již jen nastavit soubor výstupu a spustit samotné vytvoření word cloudu!
png("wordcloud.png",width=1024,height=1024)
wordcloud(ap.d$word,ap.d$freq, scale=c(10,.2),min.freq=3,max.words=150, random.order=FALSE, rot.per=.15, colors=pal)
dev.off()
TADÁ! Máme náš první word cloud.
Spousta věcí! Především:
Přece absolutně k ničemu!
P.S. Hlavně to neukazujte markeťákům, nebo vám utrhají ruce!
Zdroj: https://gist.github.com/josefslerka/2344144
Tiskni
Sdílej: