Czkawka a Krokiet, grafické aplikace pro hledání duplicitních a zbytečných souborů, byly vydány ve verzi 11.0. Podrobný přehled novinek v příspěvku na Medium. Od verze 7.0 je vedle frontendu Czkawka postaveného nad frameworkem GTK 4 vyvíjen nový frontend Krokiet postavený nad frameworkem Slint. Frontend Czkawka je už pouze v udržovacím módu. Novinky jsou implementovány ve frontendu Krokiet.
Jiří Eischmann na svém blogu publikoval článek Úvod do MeshCore: "Doteď mě radioamatérské vysílání úplně míjelo. Když jsem se ale dozvěděl, že existují komunity, které svépomocí budují bezdrátové sítě, které jsou nezávislé na Internetu a do značné míry taky elektrické síti a přes které můžete komunikovat s lidmi i na druhé straně republiky, zaujalo mě to. Když o tom přede mnou pořád básnili kolegové v práci, rozhodl jsem se, že to zkusím taky.
… více »Byla vydána verze 0.5.20 open source správce počítačových her na Linuxu Lutris (Wikipedie). Přehled novinek v oznámení na GitHubu. Instalovat lze také z Flathubu.
Peter Steinberger, autor open source AI asistenta OpenClaw, nastupuje do OpenAI. OpenClaw bude převeden pod nadaci a zůstane otevřený a nezávislý.
Společnost Backblaze zveřejnila statistiky spolehlivosti pevných disků používaných ve svých datových centrech za rok 2025. Ke konci roku 2025 vlastnila 349 462 pevných disků. Průměrná AFR (Annualized Failure Rate), tj. pravděpodobnost, že disk během roku selže, byla 1,36 %. V roce 2024 to bylo 1,57 %. V roce 2023 to bylo 1,70 %. V roce 2022 to bylo 1,37 %.
Nástroj sql-tap je proxy mezi aplikací a databází, které zachytává všechny SQL dotazy a zobrazuje je v terminálovém rozhraní. Zde lze téměř v reálném čase zkoumat dotazy, sledovat transakce a spouštět SQL příkaz EXPLAIN. Podporované databázové systémy jsou pouze PostgreSQL a MySQL. Zdrojový kód je dostupný na GitHubu, pod licencí MIT.
Byla vydána nová verze 9.2 textového editoru Vim (Vi IMproved). Přináší vylepšené doplňování, podporu schránky ve Waylandu, podporu XDG Base Directory (konfigurace v $HOME/.config/vim), vylepšené Vim9 skriptování nebo lepší zvýrazňování změn. Vim zůstává charityware. Nadále vybízí k podpoře dětí v Ugandě. Z důvodu úmrtí autora Vimu Brama Moolenaara a ukončení činnosti jím založené charitativní organizace ICCF Holland projekt Vim navázal spolupráci s charitativní organizaci Kuwasha.
Byl představen editor MonoSketch, webová aplikace pro tvorbu diagramů, technických nákresů, flowchartů a různých dalších vizualizací, to vše jenom z ASCII znaků. Všechny operace běží pouze v prohlížeči uživatele a neprobíhá tedy žádné nahrávání dat na server. Zdrojový kód aplikace (drtivá většina Kotlin, žádné C#) je dostupný na GitHubu pod licencí Apache 2.0.
Byla vydána nová verze 3.7.0 multiplatformního svobodného frameworku pro zpracování obrazu G'MIC (GREYC's Magic for Image Computing, Wikipedie). Přehled novinek i s náhledy nových filtrů na PIXLS.US.
Všem na AbcLinuxu vše nejlepší k Valentýnu aneb Dni lásky ke svobodnému softwaru (I love Free Software Day, Mastodon, 𝕏).
Stojím před problémem portace aplikace z MySQL na SQLite. Prográmek je napsán v Pythonu, a protože využívá DB-API 2.0 interface, portace kódu byla většinou procházka růžovým sadem...
Co ale čert nechtěl, prográmek používá SQL funkci std() pro výpočet směrodatné odchylky. Ta je sice definována v MySQL, ale SQLite takovou funkcí bohužel nedisponuje.
Musel jsem tedy zameditovat, jak tento problém elegantně vyřešit. Nejdříve jsem zkoušel další select a výpočet směrodatné odchylky iterováním vracenými daty. Toto řešení se ukázalo jako velice neefektivní (a v podstatě nepoužitelné) právě kvůli nízké rychlosti, na které má největší podíl právě nutnost dotazu navíc.
Meditace tedy pokračovaly. Elementálové byli tentokráte nakloněni a dovedli mě až k testovacímu skriptu userfunctions.py v adresáři s pysqlite. Zde mi padla do oka funkce create_aggregate objektu Connection a já zvolal Heuréka!
Nyní už stačilo jen rozšířit agregační třídu o algoritmus pro výpočet rozptylu a pak odmocnit pro získání směrodatné odchylky. Kód pro přidání funkce std() do SQLite je tedy následující:
class AggrSTD:
"""Trida pro vypocet smerodatne odchylky"""
def __init__(self):
"""konstruktor - inicializace promennych"""
self.cnt = 0
self.sum = 0.0
self.sum2 = 0.0
def step(self, val):
"""krok vypoctu - je volana pro vsechna data vyhovujici podminkam dotazu"""
self.cnt += 1
self.sum += val
self.sum2 += val*val
def finalize(self):
"""vraci hodnotu ziskanou agregaci - smerodatnou odchylku"""
if self.cnt < 2: return 0.0
std = sqrt((self.sum2 - self.sum * self.sum/self.cnt)/(self.cnt-1.0))
return std
# nyni funkci zaregistrujeme
# con je instance objektu vraceneho metodou sqlite.connect()
# parametry jsou:
# - nazev funkce (tak jak bude volana v SQL dotazu)
# - pocet argumentu
# - trida, ktera definuje, jak bude vypocet probihat
con.create_aggregate("std", 1, AggrSTD)
Tímto jsme nadefinovali třídu, která rozšíří množinu standardních funkcí SQLite o výpočet směrodatné odchylky - funkce std(). Sám jsem byl překvapen, jak rychle nyní výpočet probíhá.
Teď už se můžeme databáze v klidu dotazovat např.:
SELECT std(nazev_soupce) FROM nazev_tabulky WHERE podminka;a SQLite nám bude rozumět.
Tiskni
Sdílej: