Apple oznámil, že iPhone a iPad jako první a jediná zařízení pro koncové uživatele splňují požadavky členských států NATO na zabezpečení informací. Díky tomu je možné je používat pro práci s utajovanými informacemi až do stupně „NATO Restricted“, a to bez nutnosti instalovat speciální software nebo měnit nastavení. Žádné jiné běžně dostupné mobilní zařízení tak vysokou úroveň státní certifikace dosud nezískalo.
Americký provozovatel streamovací platformy Netflix odmítl zvýšit nabídku na převzetí filmových studií a streamovací divize konglomerátu Warner Bros. Discovery (WBD). Netflix to ve čtvrtek oznámil v tiskové zprávě. Jeho krok po několikaměsíčním boji o převzetí otevírá dveře k akvizici WBD mediální skupině Paramount Skydance, a to zhruba za 111 miliard dolarů (2,28 bilionu Kč).
Americká společnosti Apple přesune část výroby svého malého stolního počítače Mac mini z Asie do Spojených států. Výroba v závodě v Houstonu by měla začít ještě v letošním roce, uvedla firma na svém webu. Apple také plánuje rozšířit svůj závod v Houstonu o nové školicí centrum pro pokročilou výrobu. V Houstonu by měly vzniknout tisíce nových pracovních míst.
Vědci Biotechnologické společnosti Cortical Labs vytvořili biopočítač nazvaný CL1, který využívá živé lidské mozkové buňky vypěstované z kmenových buněk na čipu. Po úspěchu se hrou PONG se ho nyní snaží naučit hrát DOOM. Neurony přijímají signály podle toho, co se ve hře děje, a jejich reakce jsou převáděny na akce jako pohyb nebo střelba. V tuto chvíli systém hraje velmi špatně, ale dokáže reagovat, trochu se učit a v reálném čase se hrou
… více »Pro testování byl vydán 4. snapshot Ubuntu 26.04 LTS (Resolute Raccoon).
Ben Sturmfels oznámil vydání MediaGoblinu 0.15.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání. MediaGoblin (Wikipedie) je svobodná multimediální publikační platforma a decentralizovaná alternativa ke službám jako Flickr, YouTube, SoundCloud atd. Ukázka například na LibrePlanet.
TerminalPhone (png) je skript v Bashi pro push-to-talk hlasovou a textovou komunikaci přes Tor využívající .onion adresy.
Před dvěma lety zavedli operátoři ochranu proti podvrženým hovorům, kdy volající falšuje čísla anebo se vydává za někoho jiného. Nyní v roce 2026 blokují operátoři díky nasazeným technologiím v průměru 3 miliony pokusů o podvodný hovor měsíčně (tzn., že k propojení na zákazníka vůbec nedojde). Ochrana před tzv. spoofingem je pro zákazníky a zákaznice všech tří operátorů zdarma, ať už jde o mobilní čísla nebo pevné linky.
Společnost Meta (Facebook) předává React, React Native a související projekty jako JSX nadaci React Foundation patřící pod Linux Foundation. Zakládajícími členy React Foundation jsou Amazon, Callstack, Expo, Huawei, Meta, Microsoft, Software Mansion a Vercel.
Samsung na akci Galaxy Unpacked February 2026 (YouTube) představil své nové telefony Galaxy S26, S26+ a S26 Ultra a sluchátka Galaxy Buds4 a Buds4 Pro. Telefon Galaxy S26 Ultra má nový typ displeje (Privacy Display) chránící obsah na obrazovce před zvědavými pohledy (YouTube).
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?