Nové číslo časopisu Raspberry Pi zdarma ke čtení: Raspberry Pi Official Magazine 160 (pdf).
Izrael od února zakáže dětem používat v prostorách základních škol mobilní telefony. Podle agentury AFP to uvedlo izraelské ministerstvo školství, které zdůraznilo negativní dopady, které na žactvo používání telefonů má. Izrael se tímto krokem přidává k rostoucímu počtu zemí, které dětem ve vzdělávacích zařízeních přístup k telefonům omezují.
Internetová společnost Google ze skupiny Alphabet pravděpodobně dostane příští rok pokutu od Evropské komise za nedostatečné dodržování pravidel proti upřednostňování vlastních služeb a produktů ve výsledcích vyhledávání. V březnu EK obvinila Google, že ve výsledcích vyhledávání upřednostňuje na úkor konkurence vlastní služby, například Google Shopping, Google Hotels a Google Flights. Případ staví Google proti specializovaným
… více »Byl oznámen program a spuštěna registrace na konferenci Prague PostgreSQL Developer Day 2026. Konference se koná 27. a 28. ledna a bude mít tři tracky s 18 přednáškami a jeden den workshopů.
Na webu československého síťařského setkání CSNOG 2026 je vyvěšený program, registrace a další informace k akci. CSNOG 2026 se uskuteční 21. a 22. ledna příštího roku a bude se i tentokrát konat ve Zlíně. Přednášky, kterých bude více než 30, budou opět rozdělené do tří bloků - správa sítí, legislativa a regulace a akademické projekty. Počet míst je omezený, proto kdo má zájem, měl by se registrovat co nejdříve.
Máirín Duffy a Brian Smith v článku pro Fedora Magazine ukazují použití LLM pro diagnostiku systému (Fedora Linuxu) přes Model Context Protocol od firmy Anthropic. I ukázkové výstupy v samotném článku obsahují AI vygenerované nesmysly, např. doporučení přeinstalovat balíček pomocí správce balíčků APT z Debianu místo DNF nativního na Fedoře.
Projekt D7VK dospěl do verze 1.0. Jedná se o fork DXVK implementující překlad volání Direct3D 7 na Vulkan. DXVK zvládá Direct3D 8, 9, 10 a 11.
Byla vydána nová verze 2025.4 linuxové distribuce navržené pro digitální forenzní analýzu a penetrační testování Kali Linux (Wikipedie). Přehled novinek se seznamem nových nástrojů v oficiálním oznámení na blogu.
Národní úřad pro kybernetickou a informační bezpečnost (NÚKIB) zveřejnil Národní politiku koordinovaného zveřejňování zranitelností (pdf), jejímž cílem je nejen zvyšování bezpečnosti produktů informačních a komunikačních technologií (ICT), ale také ochrana objevitelů zranitelností před negativními právními dopady. Součástí je rovněž vytvoření „koordinátora pro účely CVD“, jímž je podle nového zákona o kybernetické … více »
Vývojáři KDE oznámili vydání balíku aplikací KDE Gear 25.12. Přehled novinek i s náhledy a videi v oficiálním oznámení.
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: