Byla vydána (𝕏) nová verze 26.1 open source firewallové a routovací platformy OPNsense (Wikipedie). Jedná se o fork pfSense postavený na FreeBSD. Kódový název OPNsense 26.1 je Witty Woodpecker. Přehled novinek v příspěvku na fóru.
Deník TO spustil vlastní zpravodajský webový portál ToHledej.CZ s internetovým vyhledávačem a bezplatnou e-mailovou schránkou. Dle svého tvrzení nabízí 'Zprávy, komentáře, analýzy bez cenzury' a 'Mail bez šmírování a Velkého bratra'. Rozložením a vizuálním stylem se stránky nápadně podobají portálu Seznam.cz a nejspíše je cílem být jeho alternativou. Z podmínek platformy vyplývá, že portál využívá nespecifikovaný internetový vyhledávač třetí strany.
Computer History Museum (Muzeum historie počítačů) zpřístupnilo své sbírky veřejnosti formou online katalogu. Virtuálně si tak můžeme prohlédnout 'rozsáhlou sbírku archivních materiálů, předmětů a historek a seznámit se s vizionáři, inovacemi a neznámými příběhy, které revolučním způsobem změnily náš digitální svět'.
Ruský hacker VIK-on si sestavil vlastní 32GB DDR5 RAM modul z čipů získaných z notebookových 16GB SO-DIMM RAM pamětí. Modul běží na 6400 MT/s a celkové náklady byly přibližně 218 dolarů, což je zhruba třetina současné tržní ceny modulů srovnatelných parametrů.
Národní identitní autorita (NIA), která ovlivňuje přihlašování prostřednictvím NIA ID, MEP, eOP a externích identit (např. BankID), je částečně nedostupná.
Byla vydána nová verze 1.16.0 klienta a serveru VNC (Virtual Network Computing) s názvem TigerVNC (Wikipedie). Z novinek lze vypíchnout nový server w0vncserver pro sdílení Wayland desktopu. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu. Binárky na SourceForge. TigerVNC je fork TightVNC.
Byla vydána nová verze 4.6 (𝕏, Bluesky, Mastodon) multiplatformního open source herního enginu Godot (Wikipedie, GitHub). Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu.
Rozsáhlá modernizace hardwarové infrastruktury Základních registrů měla zabránit výpadkům digitálních služeb státu. Dnešnímu výpadku nezabránila.
Čínský startup Kimi představil open-source model umělé inteligence Kimi K2.5. Nová verze pracuje s textem i obrázky a poskytuje 'paradigma samosměřovaného roje agentů' pro rychlejší vykonávání úkolů. Kimi zdůrazňuje vylepšenou schopnost modelu vytvářet zdrojové kódy přímo z přirozeného jazyka. Natrénovaný model je dostupný na Hugging Face, trénovací skripty však ne. Model má 1 T (bilion) parametrů, 32 B (miliard) aktivních.
V Raspberry Pi OS lze nově snadno povolit USB Gadget Mode a díky balíčku rpi-usb-gadget (CDC-ECM/RNDIS) mít možnost se k Raspberry Pi připojovat přes USB kabel bez nutnosti konfigurování Wi-Fi nebo Ethernetu. K podporovaným Raspberry Pi připojeným do USB portu podporujícího OTG.
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: