Dle plánu certifikační autorita Let's Encrypt nově vydává také certifikáty s šestidenní platností (160 hodin) s možností vystavit je na IP adresu.
V programovacím jazyce Go naprogramovaná webová aplikace pro spolupráci na zdrojových kódech pomocí gitu Forgejo byla vydána ve verzi 14.0 (Mastodon). Forgejo je fork Gitei.
Just the Browser je projekt, 'který vám pomůže v internetovém prohlížeči deaktivovat funkce umělé inteligence, telemetrii, sponzorovaný obsah, integraci produktů a další nepříjemnosti' (repozitář na GitHubu). Využívá k tomu skrytá nastavení ve webových prohlížečích, určená původně pro firmy a organizace ('enterprise policies'). Pod linuxem je skriptem pro automatickou úpravu nastavení prozatím podporován pouze prohlížeč Firefox.
Svobodný multiplatformní herní engine Bevy napsaný v Rustu byl vydán ve verzi 0.18. Díky 174 přispěvatelům.
Miliardy korun na digitalizaci služeb státu nestačily. Stát do ní v letech 2020 až 2024 vložil víc než 50 miliard korun, ale původní cíl se nepodařilo splnit. Od loňského února měly být služby státu plně digitalizované a občané měli mít právo komunikovat se státem digitálně. Do tohoto data se povedlo plně digitalizovat 18 procent agendových služeb státu. Dnes to uvedl Nejvyšší kontrolní úřad (NKÚ) v souhrnné zprávě o stavu digitalizace v Česku. Zpráva vychází z výsledků víc než 50 kontrol, které NKÚ v posledních pěti letech v tomto oboru uskutečnil.
Nadace Wikimedia, která je provozovatelem internetové encyklopedie Wikipedia, oznámila u příležitosti 25. výročí vzniku encyklopedie nové licenční dohody s firmami vyvíjejícími umělou inteligenci (AI). Mezi partnery encyklopedie tak nově patří Microsoft, Amazon a Meta Platforms, ale také start-up Perplexity a francouzská společnost Mistral AI. Wikimedia má podobnou dohodu od roku 2022 také se společností Google ze skupiny
… více »D7VK byl vydán ve verzi 1.2. Jedná se o fork DXVK implementující překlad volání Direct3D 5, 6 a 7 na Vulkan. DXVK zvládá Direct3D 8, 9, 10 a 11.
Byla vydána verze 12.0.0 knihovny libvirt (Wikipedie) zastřešující různé virtualizační technologie a vytvářející jednotné rozhraní pro správu virtuálních strojů. Současně byl ve verzi 12.0.0 vydán související modul pro Python libvirt-python. Přehled novinek v poznámkách k vydání.
CreepyLink.com je nový zkracovač URL adres, 'díky kterému budou vaše odkazy vypadat tak podezřele, jak je to jen možné'. Například odkaz na abclinuxu.cz tento zkracovač převádí do podoby 'https://netflix.web-safe.link/logger_8oIlgs_free_money.php'. Dle prohlášení autora je CreepyLink alternativou ke zkracovači ShadyURL (repozitář na githubu), který dnes již bohužel není v provozu.
Na blogu Raspberry Pi byla představena rozšiřující deska Raspberry Pi AI HAT+ 2 s akcelerátorem Hailo-10 a 8 GB RAM. Na rozdíl od předchozí Raspberry Pi AI HAT+ podporuje generativní AI. Cena desky je 130 dolarů.
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?