Gemini CLI umožňuje používání AI Gemini přímo v terminálu. Vydána byla verze 0.10.0.
Konference OpenAlt 2025 proběhne již příští víkend 1. a 2. listopadu v Brně. Nabídne přibližně 80 přednášek a workshopů rozdělených do 7 tematických tracků. Program se může ještě mírně měnit až do samotné konference, a to s ohledem na opožděné úpravy abstraktů i případné podzimní virózy. Díky partnerům je vstup na konferenci zdarma. Registrace není nutná. Vyplnění formuláře však pomůže s lepším plánováním dalších ročníků konference.
Samsung představil headset Galaxy XR se 4K Micro-OLED displeji, procesorem Snapdragon XR2+ Gen 2, 16 GB RAM, 256 GB úložištěm, operačním systémem Android XR a Gemini AI.
Před konferencí Next.js Conf 2025 bylo oznámeno vydání nové verze 16 open source frameworku Next.js (Wikipedie) pro psaní webových aplikací v Reactu. Přehled novinek v příspěvku na blogu.
Sovereign Tech Fund oznámil finanční podporu následujících open source projektů: Scala, SDCC, Let's Encrypt, Servo, chatmail, Drupal, Fedify, openprinting, PHP, Apache Arrow, OpenSSL, R Project, Open Web Docs, conda, systemd a phpseclib.
Bylo vydáno OpenBSD 7.8. S předběžnou podporou Raspberry Pi 5. Opět bez písničky.
Valkey (Wikipedie) byl vydán v nové major verzi 9.0. Valkey je fork Redisu.
Byly publikovány informace o kritické zranitelnosti v knihovně pro Rust async-tar a jejích forcích tokio-tar, krata-tokio-tar a astral-tokio-tar. Jedná se o zranitelnost CVE-2025-62518 s CVSS 8.1. Nálezci je pojmenovali TARmageddon.
AlmaLinux přinese s verzí 10.1 podporu btrfs. XFS bude stále jako výchozí filesystém, ale instalátor nabídne i btrfs. Více informací naleznete v oficiálním oznámení.
Společnost OpenAI představila svůj vlastní webový prohlížeč ChatGPT Atlas. Zatím je k dispozici pouze na macOS.
Tento zápisek bude trochu stručnější. Nevím moc co o tomto lepidlu mezi Pythonem a Gammu napsat. Prostě jsem se rozhodl psát GUI v Pythonu, protože se mi tento jazyk líbí a píše se mi v něm dobře, tak vznikla nutnost vytvořit tuto mezivrstvu.
Při psaní šlo v podstatě jenom o implementační detaily, protože základ API byl jasný – něchtěl jsem se moc odlišit od libGammu. Jediné zásadní rozhodnutí (a dodnes nejsem přesvědčen jestli bylo správné nebo špatné) bylo ukládání všech dat do slovníků. Hlavně kvůli jednodušší implementaci, ale nakonec se to ukázalo být poměrně praktické i pro použití v programu.
Možná si kladete otázku proč jsem nepoužil swig nebo jiný generátor rozhraní. Asi to je jen mojí neschopností, ale opravdu jsem nepřišel na to, jak zabalit volání libGammu pomocí swigu tak, aby to bylo méně práce než to napsat ručně.
A na závěr jedna ukázka jak snadno se to dá použít .
import gammu sm = gammu.StateMachine() sm.ReadConfig() sm.Init() message = { 'Text': 'python-gammu testing message', 'SMSC': {'Location': 1}, 'Number': '123456789', } sm.SendSMS(message)
Tiskni
Sdílej: