Český telekomunikační úřad zahajuje novou etapu využívání vysokofrekvenčního rádiového spektra v pásmu 26 GHz. Toto pásmo bude od 1. 7. 2026 otevřeno pro provoz moderních bezdrátových sítí, zejména sítí páté generace (5G), pevných bezdrátových přístupových sítí (FWA) a lokálních či průmyslových sítí určených například pro výrobní areály, logistická centra nebo technologické kampusy. Současně s otevřením pásma 26 GHz přistoupil ČTÚ ke zpřístupnění informací o využívání rádiových kmitočtů v tomto pásmu.
Logitech představil myš Signature Comfort Plus M850 L s polstrovanou opěrkou dlaně pro větší pohodlí a sadu s touto myší a klávesnicí s integrovanou opěrkou dlaní Signature Comfort Plus Combo MK880.
Gaël Duval se rozepsal o novinkách a plánech Murena a /e/OS. Počet uživatelů telefonů Murena a mobilního operačního systému /e/OS bez aplikací a služeb od Googlu se blíží 100 000. Ambicí je, aby se /e/OS stal třetí mobilní platformou v Evropě i na světě, s potenciálem dostat se i na PC. Blíží se vydání nové verze 4 s funkcemi zálohování a obnova, import e-mailů z Gmailu a rozpoznávání hlasu. Murena Workspace přinese videohovory, elektronický podpis a správu zařízení (MDM).
Dnes a zítra probíhá Ubuntu Summit 26.04. Na programu je řada zajímavých přednášek. Sledovat je lze na YouTube. Úvodní slovo měli Mark Shuttleworth a Jon Seager.
Lazygit byl vydán ve verzi 0.62.0. Jedná se o TUI (Text User Interface) nadstavbu nad gitem.
Jiří Eischmann se v příspěvku na svém blogu o rozepsal o tom, kam se vyhledávání v jeho očích posledních 10 let posunulo, jaké má zkušenosti s AI vyhledáváním, proč na něm nechce záviset a jaké vyhledávací služby ho v poslední době zaujaly.
Wayland kompozitor Labwc byl vydán ve verzi 0.20.0. Labwc je inspirován správcem oken Openbox. Postavený je na wlroots.
AlmaLinux OS byl vydán ve verzích 9.8 s kódovým jménem Olive Jaguar a 10.2 s kódovým jménem Lavender Lion. Podrobnosti v poznámkách k vydání (9.8 a 10.2). Opraveny byly zranitelnosti Copy Fail (CVE-2026-31431), Dirty FRAG, Fragnesia (CVE-2026-46300), nginx Rift (CVE-2026-42945) a SSH Keysign Pwn (CVE-2026-46333).
Seznam.cz vykázal za rok 2025 tržby v celkové hodnotě 6,454 miliardy korun. Oproti roku 2024 nárůst o 3,68 %. Zisk před zdaněním oproti předcházejícímu roku poklesl, a to o 11,21 % na 1,330 miliardy korun. Vlastní velké jazykové modely SeLLMa najdou dnes uživatelé téměř na všech seznamáckých službách. Na všechny obsahové služby byla zavedena technologie text-to-speech, díky níž si mohou uživatelé přehrát články v audio verzi namluvené
… více »Vláda představila strategické digitalizační projekty. Roadmapa zahrnuje celkem 55 projektů napříč státní správou, z toho 22 prioritních projektů vycházejících přímo z programového prohlášení vlády a 33 projektů založených na platné legislativě. Portfolio pokrývá oblasti financí, zdravotnictví, digitální identity, dat, registrů, dopravy, krizového řízení, sociálních agend i kybernetické bezpečnosti.
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: