Nizozemská vláda ve snaze šetřit a zvyšovat efektivitu s využitím umělé inteligence (AI) hodlá zrušit asi 25.000 pracovních míst ve státní správě. Cílem je postupně dosáhnout ročních úspor až 3,5 miliardy eur (85,2 miliardy Kč). Na konci loňského roku ve státní správě pracovalo rekordních 160.000 lidí. „Nemůžeme pokračovat v tom, co jsme dělali dosud,“ uvedl státní tajemník pro efektivní fungování vlády Eric van den Burg. „Proto
… více »Příspěvek na blogu PRUSA 3D představuje fotoaparát CAIM1 (Counter Artificial Intelligence Machine 1). Uměle vytvořený obsah je každým dnem těžší rozeznat od skutečných záběrů či fotografií, což podrývá důvěryhodnost žurnalistiky, archivních materiálů i každodenní tvorby obsahu. Fotoaparát CAIM1 byl vyvinut právě k tomu, aby ověřoval původ fotografií a videí přímo během jejich pořizování. Uvnitř fotoaparátu se nachází hardwarová Web3 peněženka se zabezpečovacím čipem Tropic Square TROPIC01.
Jonathan Thomas oznámil vydání nové verze 4.1 video editoru OpenShot (Wikipedie). Zdrojové kódy OpenShotu jsou k dispozici na GitHubu. Ke stažení je i balíček ve formátu AppImage. Stačí jej stáhnout, nastavit právo na spouštění a spustit.
Při běžné migraci virtuálního stroje mezi hypervizory se jeho MAC adresa přesune na jiný leaf switch. EVPN tuto změnu distribuuje pomocí BGP Type-2 route a MAC mobility sequence number. Problém nastává, pokud útočník podvrhne zdrojovou MAC adresu jiného zařízení. Leaf může změnu interpretovat jako legitimní přesun MAC a rozšířit ji přes BGP do celé fabric. Výsledkem může být přesměrování provozu určeného původnímu zařízení. Autor článku rozebírá možnosti detekce pomocí sledování MAC moves, BGP route reflektorů a kontroly na přístupové vrstvě.
Vývojáři desktopového prostředí Enlightenment (Wikipedie) a souvisejících knihoven Enlightenment Foundation Libraries (EFL) vydali nové verze. Enlightenment byl vydán ve verzi 0.28.0 a Enlightenment Foundation Libraries ve verzi 1.29.
Cloudflare zjistil, že některé odpovědi modelu GLM-5.3 obsahovaly části dat z předchozích požadavků jiných zákazníků. Příčinou byla kombinace chybné konfigurace a chyby v inference enginu SGLang. Model podporoval kontextové okno 1 048 576 tokenů, ale GPU KV cache pool měl kapacitu pouze 681 280 tokenů. Při překročení kapacity docházelo k nesprávnému zpracování odmítnutého požadavku. Decode část systému následně pracovala se starými
… více »Vývojáři Knot Resolver vysvětlují, jak změnili rozhodování o tom, které DNS záznamy ponechat v cache a které odstranit. Článek obsahuje skutečná měření: devět hodin DNS provozu při 2 000 QPS, srovnání cache o velikosti 25 MB a 40 GB a také porovnání s BIND 9, kromě algoritmů obsahuje konkrétní doporučení pro konfiguraci a diagnostiku.
Největší kryptoměnová burza světa Binance se stala terčem útoku, při kterém podvodníci odcizili během několika minut kryptoměny v hodnotě přibližně 6,3 miliardy dolarů. Jedná se o největší kryptoměnovou krádež v historii, přibližně čtyřikrát větší než loňský útok na burzu Bybit. Binance se podařilo ve spolupráci s partnery zmrazit aspoň aktiva v hodnotě zhruba 3 miliard dolarů a slíbila, že veškeré ztráty pokryje z vlastních prostředků.
Zranitelnost CVE-2026-98432 s CVSS 9.8 odhalila AI od společnosti Anthropic. Jedná se o kritickou chybu v implementaci MPTCP (multipath TCP). Debian vydal patche 16.10. a 22.10., ale např. Ubuntu je zatím bez opravy. Více informací na The Hacker News.
Na Slovensku vznikla úplne nová rally hra, ktorá je zadarmo a funguje vo Windowse, Linuxe či na Macu. Greenie Rally má viac ako 50 tratí a vozidiel, šampionáty či turnaje. Má retro feeling a imituje automobilové hry z prelomu tisícročí. Vyskúšate prejsť všetky mapy na Škode 130RS?
Aneb malé povídání o n-gramech a Rku. Honzíkovi slibuji, že to bude mít větší hodnotu a lepší formátovaní než minule!
O co nám dnes půjde? Na vstupu máme titulky (anglické) z kompletní první série seriálu Southpark a budeme zjišťovat, jestli se v textu neobjevují nějaké opakující se patterny. K analýze nám poslouží tradičně jazyk R a jeho knihovny textcat, tau a k zobrazení výsledků pak wordcloud.
Jako první si někde obstaráme textové soubory s titulky, které budeme analyzovat. Ty umístíme do jednoho adresáře, v našem případě nazvaném "southpark", a s tím již pracujeme v R. Dále načteme potřebné knihovny a vytvoříme korpus, který bude obsahovat náš adresář.
library(textcat)
library(tau)
library(wordcloud)
korpus <- Corpus(DirSource("southpark", encoding="UTF-8"), readerControl = list(language = "en"))
Dále si do proměnné ngramy uložíme výsledek funkce textcnt, které předáváme v parametru n řád n-gramu. Postupně jsem to provedl pro n=1, 2, 3 a 4.
ngramy <- textcnt(korpus, method = "string",n=3)
Abychom mohli výsledek zobrazit jako wordcloud, musíme jej převézt z formátu textcnt na dataframe. To řeší následující příkaz:
df <- data.frame(word = names(ngramy), freq=unclass(ngramy))
Zbytek již je opakování z minula:
pal2 <- brewer.pal(8,"Dark2")
png("wordcloud_ngram.png", width=1024,height=768)
wordcloud(df$word,df$freq, scale=c(10,.2),min.freq=3,
max.words=150, random.order=FALSE, rot.per=.15, colors=pal2)
dev.off()
V prvním kroku nám vyjde úplně normální wordcloud, který je dosti nevypovídající - nebyla použita žádná stopwords, a tak převládají členy "a" a "the".
V dalším kroku pro n=2 je výsledek již zajímavější. Mezi nejčastějšími spojeními dvou slov se nám již objeví "south park", ale pořád to hyzdí nicneříkající "have to", "are you" a podobné.
U n=3 začíná být výsledek již opravdu zajímavý. Mezi nejčastějšími tříslovnými výrazy se objevují věci jako "oh my god", což je klasická Cartmanovská hláška, popřípadě "Terrance and Phillip" podle které Southpark zcela jistě identifikujeme a "Kathie Lee Gifford", která prostě musí zemřít!
A máme tady zlatý hřeb večera - n=4! Zde dominuje především asi nejvíce WTF věta "hut hut hut hut", u které doteď nevím co znamená. Southpark se dá rozeznat podle "my god they killed" a "a big fat ass". Pro n-gram pro čtyři slova je problematická především malá délka vstupního textu, kvůli čemuž máme velmi málo výsledků a nejsou příliš reprezentativní.
Jako bonus jsem spočítal a vykreslil do grafu vzdálenost slov "killed", "kenny" a "bastards" v jednotlivých epizodách. Výsledek zde:
Měření dopadlo úspěšně a nebyl při něm nikdo zraněn. Na pár příkladech jsme si předvedli, jak analyzovat text z pohledu výskytů sousloví. Největší smysl dávají asi 3-gramy, u kterých jde relativně dobře poznat, jaký text byl analyzován. U kratších spojení narážíme na přílišnou obecnost, zde by bylo potřeba implementovat zakázaná slova. U delších je pak problém v krátkosti textu. Pokud byste si chtěli něco podobného zkusit a nechtěli si při tom složitě instalovat R a hledat, které RStudio je nejlepší, vyzkoušejte online Voyant-tools. O kostičku se hlaste v komentářích!
Tiskni
Sdílej:
Zde dominuje především asi nejvíce WTF věta "hut hut hut hut", u které doteď nevím co znamená.Že by More crap?