Elon Musk prohrál soudní spor se společností OpenAI, která se podle jeho žaloby odchýlila od původně uváděného cíle vyvíjet umělou inteligenci (AI) ku prospěchu lidstva. Porota včera po necelých dvou hodinách dospěla k jednomyslnému závěru, že Musk žalobu podal příliš pozdě. Musk byl jedním ze spoluzakladatelů společnosti OpenAI, která vznikla v roce 2015 a vyvinula populární chatovací systém ChatGPT. V roce 2018 na svůj post ve vedení
… více »Byla vydána nová verze 10.4 z Debianu vycházející linuxové distribuce DietPi pro (nejenom) jednodeskové počítače. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Opraveny jsou zranitelnosti Copy Fail a Dirty Frag. Přibyl nový obraz pro Orange Pi 5B.
Pokud je zranitelnost Linuxu v nepoužívaném jaderném modulu, lze ji jednoduše vyřešit zakázáním automatického načítání tohoto konkrétního zranitelného modulu. Projekt ModuleJail si klade za cíl zvýšit bezpečnost Linuxu zakázáním automatického načítání všech nepoužívaných jaderných modulů. Jedná se o skript, který dá všechny nepoužívané jaderné moduly na blacklist (/etc/modprobe.d/modulejail-blacklist.conf).
Odborníci z Penn State University zkoumají způsob ukládání informací na lepicí pásku. Principiálně by podle nich bylo možné kombinací odlepení a zpětného přilepení dosáhnout uložení informace, kterou opětovným odlepením dokážou přečíst. Výhodou je, že způsob uložení i přečtení je čistě mechanický. Zde o tom referují ve volně dostupném článku. Zajímavé bude sledovat zda se jim v rámci výzkumu podaří prokázat použitelnost i v jiné než
… více »Na GitHubu byl publikován reprodukovatelný návod, jak rozchodit Adobe Lightroom CC na Linuxu a Wine. Návod byl vytvořený pomocí AI Claude Code.
Pokud by někdo potřeboval Wayland kompozitor uvnitř počítačové hry Minecraft, aby mohl zobrazovat okna desktopových aplikací přímo v herním prostředí, může sáhnout po Waylandcraftu. Ukázka na YouTube.
Uroš Popović v krátkém článku vysvětluje, co jsou emulátor terminálu, TTY a shell a jaké jsou mezi nimi rozdíly. Jde o první díl seriálu na jeho novém webu Linux Field Guide věnovaném nízkoúrovňové práci s linuxovými systémy.
Byl vydán Debian 13.5, tj. pátá opravná verze Debianu 13 s kódovým názvem Trixie a Debian 12.14, tj. čtrnáctá opravná verze Debianu 12 s kódovým názvem Bookworm. Řešeny jsou především bezpečnostní problémy, ale také několik vážných chyb. Instalační média Debianu 13 a Debianu 12 lze samozřejmě nadále k instalaci používat. Po instalaci stačí systém aktualizovat.
CiviCRM (Wikipedie) bylo vydáno v nové verzi 6.14.0. Podrobnosti o nových funkcích a opravách najdete na release stránce. CiviCRM je robustní open-source CRM systém navržený speciálně pro neziskové organizace, spolky a občanské iniciativy. Projekt je napsán v jazyce PHP a licencován pod GNU Affero General Public License (AGPLv3). Český překlad má nyní 45 % přeložených řetězců a přibližuje se milníku 50 %. Potřebujeme vaši pomoc, abychom se dostali dál. Pokud máte chuť přispět překladem nebo korekturou, přidejte se na platformu Transifex.
Další lokální zranitelností Linuxu je ssh-keysign-pwn. Uživatel si může přečíst obsah souborů, ke kterým má právo ke čtení pouze root, například soubory s SSH klíči nebo /etc/shadow. V upstreamu již opraveno [oss-security mailing list].
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?