Na YouTube byly zveřejněny videozáznamy přednášek z hackerské konference DEF CON 33, jež proběhla 7. až 10. srpna v Las Vegas.
Bun (Wikipedie), tj. běhové prostředí (runtime) a toolkit pro JavaScript a TypeScript, alternativa k Node.js a Deno, byl vydán ve verzi 1.3. Představení novinek také na YouTube. Bun je naprogramován v programovacím jazyce Zig.
V Lucemburku byly oznámeny výsledky posledního kola výzev na evropské továrny pro umělou inteligenci neboli AI Factories. Mezi úspěšné žadatele patří i Česká republika, potažmo konsorcium šesti partnerů vedené VŠB – Technickou univerzitou Ostrava. V rámci Czech AI Factory (CZAI), jak se česká AI továrna jmenuje, bude pořízen velmi výkonný superpočítač pro AI výpočty a vznikne balíček služeb poskytovaný odborníky konsorcia. Obojí bude sloužit malým a středním podnikům, průmyslu i institucím veřejného a výzkumného sektoru.
Byla vydána (𝕏) zářijová aktualizace aneb nová verze 1.105 editoru zdrojových kódů Visual Studio Code (Wikipedie). Přehled novinek i s náhledy a videi v poznámkách k vydání. Ve verzi 1.105 vyjde také VSCodium, tj. komunitní sestavení Visual Studia Code bez telemetrie a licenčních podmínek Microsoftu.
Ve Firefoxu bude lepší správa profilů (oddělené nastavení domovské stránky, nastavení lišt, instalace rozšíření, uložení hesla, přidání záložky atd.). Nový grafický správce profilů bude postupně zaváděn od 14.října.
Canonical vydal (email) Ubuntu 25.10 Questing Quokka. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Jedná se o průběžné vydání s podporou 9 měsíců, tj. do července 2026.
ClamAV (Wikipedie), tj. multiplatformní antivirový engine s otevřeným zdrojovým kódem pro detekci trojských koní, virů, malwaru a dalších škodlivých hrozeb, byl vydán ve verzi 1.5.0.
Byla vydána nová verze 1.12.0 dynamického programovacího jazyka Julia (Wikipedie) určeného zejména pro vědecké výpočty. Přehled novinek v příspěvku na blogu a v poznámkách k vydání. Aktualizována byla také dokumentace.
V Redisu byla nalezena a v upstreamu již opravena kritická zranitelnost CVE-2025-49844 s CVSS 10.0 (RCE, vzdálené spouštění kódu).
Ministr a vicepremiér pro digitalizaci Marian Jurečka dnes oznámil, že přijme rezignaci ředitele Digitální a informační agentury Martina Mesršmída, a to k 23. říjnu 2025. Mesršmíd nabídl svou funkci během minulého víkendu, kdy se DIA potýkala s problémy eDokladů, které některým občanům znepříjemnily využití možnosti prokázat se digitální občankou u volebních komisí při volbách do Poslanecké sněmovny.
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: