Jiří Eischmann se v příspěvku Fiasko jménem W Social na svém blogu věnuje evropské sociální síti W: "W Social je příkladem toho, že se problémy sociální sítí nedají řešit od exekutivního stolu. Když na začátku tohoto roku v Davosu oznámili vznik nové sociální sítě W Social, politici se mohli přetrhnout ve chvalozpěvech. Konečně evropská sociální síť a ještě s ověřením identity. … Jak se ukázalo, když v Davosu W Social oznamovali, neměli kromě
… více »Výrobce hardwarových kryptoměnových peněženek Trezor upozorňuje na bezpečnostní incident u společnosti Brevo, kterou využívá k odesílání newsletterů. Útočník na e-mailové adresy odeslal phishingový e-mail.
Clement "Clem" Lefebvre publikoval souhrn dění v Linux Mintu za srpen 2026. Aplikace XApp mají vlastní webovou stránku xapp-project.org. Představena byl čtečka EPUB s názvem Xepub a kalendář Clockenstein.
Byla vydána nová verze 3.2.6 svobodné aplikace pro úpravu a vytváření rastrové grafiky GIMP (GNU Image Manipulation Program). Přehled novinek v oznámení o vydání a v souboru NEWS na GitLabu. Nový GIMP je již k dispozici také na Flathubu.
Bylo vydáno Ubuntu 24.04.5 LTS, tj. páté opravné vydání Ubuntu 24.04 LTS s kódovým názvem Noble Numbat. Přehled novinek a oprav na poznámkách k vydání.
Švýcarsko testuje přechod z Microsoft 365 na FOSS, konkrétně balík openDesk (Wikipedie) od německé státní společnosti ZenDiS (Wikipedie), s cílem posílit digitální suverenitu.
V italském městě Pordenone probíhá LibreOffice Conference 2026. Zúčastnit se lze i online.
Svobodný (GPLv3) šachový engine Stockfish (Wikipedie) byl vydán ve verzi 19 (𝕏). Přehled novinek v příspěvku na blogu. Stockfish 19 je o 44 Elo silnější než Stockfish 18.
Byla vydána nová verze 1.13.0 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.
Organizátoři konference LinuxDays zveřejnili program letošního ročníku a spustili registraci návštěvníků. LinuxDays 2026 se uskuteční 3. a 4. října v areálu ČVUT v pražských Dejvicích, na Fakultě informačních technologií. Těšit se můžete na 70 přednášek a workshopů od 66 přednášejících. Konference bude rozdělena do pěti sálů s různou kapacitou. Vstup na LinuxDays je jako obvykle zdarma, stačí včas vyplnit registrační formulář. Opět je možné si na akci zakoupit oběd, ale je třeba to udělat předem, na místě už to nebude možné.
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: