Byla vydána nová verze 9.5 multiplatformní digitální pracovní stanice pro práci s audiem (DAW) Ardour. Přehled novinek, vylepšení a oprav v poznámkách k vydání a na YouTube.
Dnes a zítra probíhá vývojářská konference Google I/O 2026. Sledovat lze na YouTube a na síti 𝕏 (#GoogleIO).
Canonical vydal Ubuntu Core 26. Vychází z Ubuntu 26.04 LTS a podporováno bude 15 let. Ubuntu Core je minimální neměnný operační systém určený pro vestavěné systémy.
Bylo vydáno OpenBSD 7.9. Po dlouhé době opět se songem: Diamond in the Rough.
Byl vydán Mozilla Firefox 151.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 151 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
Elon Musk prohrál soudní spor se společností OpenAI, která se podle jeho žaloby odchýlila od původně uváděného cíle vyvíjet umělou inteligenci (AI) ku prospěchu lidstva. Porota včera po necelých dvou hodinách dospěla k jednomyslnému závěru, že Musk žalobu podal příliš pozdě. Musk byl jedním ze spoluzakladatelů společnosti OpenAI, která vznikla v roce 2015 a vyvinula populární chatovací systém ChatGPT. V roce 2018 na svůj post ve vedení
… více »Byla vydána nová verze 10.4 z Debianu vycházející linuxové distribuce DietPi pro (nejenom) jednodeskové počítače. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Opraveny jsou zranitelnosti Copy Fail a Dirty Frag. Přibyl nový obraz pro Orange Pi 5B.
Pokud je zranitelnost Linuxu v nepoužívaném jaderném modulu, lze ji jednoduše vyřešit zakázáním automatického načítání tohoto konkrétního zranitelného modulu. Projekt ModuleJail si klade za cíl zvýšit bezpečnost Linuxu zakázáním automatického načítání všech nepoužívaných jaderných modulů. Jedná se o skript, který dá všechny nepoužívané jaderné moduly na blacklist (/etc/modprobe.d/modulejail-blacklist.conf).
Odborníci z Penn State University zkoumají způsob ukládání informací na lepicí pásku. Principiálně by podle nich bylo možné kombinací odlepení a zpětného přilepení dosáhnout uložení informace, kterou opětovným odlepením dokážou přečíst. Výhodou je, že způsob uložení i přečtení je čistě mechanický. Zde o tom referují ve volně dostupném článku. Zajímavé bude sledovat zda se jim v rámci výzkumu podaří prokázat použitelnost i v jiné než
… více »Na GitHubu byl publikován reprodukovatelný návod, jak rozchodit Adobe Lightroom CC na Linuxu a Wine. Návod byl vytvořený pomocí AI Claude Code.
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: