Po 9 týdnech vývoje od vydání Linuxu 7.2 oznámil Linus Torvalds vydání Linuxu 7.3. Podrobný přehled novinek a vylepšení na Linux Kernel Newbies nebo LWN.net: první a druhá polovina začleňovacího okna.
Memtest86+ (Wikipedie), svobodný nástroj pro kontrolu operační paměti, byl vydán ve verzi 9.00. S podporou architektury AArch64 (ARM64).
Společnost Fairphone stojící za stejnojmennými mobilními telefony představila (pdf) bezdrátová špuntová sluchátka Fairbuds 2. Opravitelná, s vyměnitelnými bateriemi a tříletou zárukou. Cena 119 eur.
O víkendu 17. a 18. října lze na brněnském výstavišti navštívit s jednou vstupenkou dvě akce: Maker Faire Brno, festival inovací, kreativity a kutilství, a GameDev Connect, akci určenou pro všechny současné a hlavně budoucí herní vývojáře.
Canonical vydal (email) Ubuntu 26.10 Stonking Stingray. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Jedná se o průběžné vydání s podporou 9 měsíců, tj. do července 2027.
České Radiokomunikace (CRA) ve čtvrtek odstřelily rozhlasový vysílač Liblice B, dosud nejvyšší stavbu v Česku. O demolici dvou 355 metrů vysokých stožárů rozhodly z důvodu jejich nevyužívání, už v úterý přitom zhasly a demontovaly jejich osvětlení.
Microsoft Defender nově podporuje linuxové desktopy.
Oficiální Epic Games Launcher je v nové preview verzi poprvé dostupný i pro Linux (FAQ). Pracuje se na novém Easy Anti-Cheatu pro Linux (EAC Linux v2) a podpoře hry Fortnite na Linuxu.
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: