Na čem pracují vývojáři webového prohlížeče Ladybird (GitHub)? Byl publikován přehled vývoje za březen (YouTube).
ESP-IDF (Espressif IoT Development Framework), tj. oficiální vývojový framework pro vývoj aplikací na mikrokontrolérech řady ESP32, byl vydán v nové verzi 6.0. Detaily na portálu pro vývojáře.
DeepMind (Alphabet) představila novou verzi svého multimodálního modelu, Gemma 4. Modely jsou volně k dispozici (Ollama, Hugging Face a další) ve velikostech 5-31 miliard parametrů, s kontextovým oknem 128k až 256k a v dense i MoE variantách. Modely zvládají text, obrázky a u menších verzí i audio. Modely jsou optimalizované pro běh na desktopových GPU i mobilních zařízeních, váhy všech těchto modelů jsou uvolněny pod licencí Apache 2.0. Návod na spuštění je už i na Unsloth.
Cursor (Wikipedie) od společnosti Anysphere byl vydán ve verzi 3. Jedná se o multiplatformní proprietární editor kódů s podporou AI (vibe coding).
Průkopnická firma FingerWorks kolem roku 2000 vyvinula vícedotykové trackpady s gesty a klávesnice jako TouchStream LP. V roce 2005 ji koupil Apple, výrobu těchto produktů ukončil a dotykové technologie využil při vývoji iPhone. Multiplatformní projekt Apple Magic TouchstreamLP nyní implementuje funkcionalitu TouchStream LP na současném Apple Magic Trackpad, resp. jejich dvojici. Diskuze k vydání probíhá na Redditu.
Byla vydána nová verze 10.3 sady aplikací pro SSH komunikaci OpenSSH. Přináší řadu bezpečnostních oprav, vylepšení funkcí a oprav chyb.
Cloudflare představil open source redakční systém EmDash. Jedná se o moderní náhradu WordPressu, která řeší bezpečnost pluginů. Administrátorské rozhraní lze vyzkoušet na EmDash Playground.
Bratislava OpenCamp 2026 zverejnil program a spustil registráciu. Štvrtý ročník komunitnej konferencie o otvorených technológiách prinesie 19 prednášok na rôzne technologické témy. Konferencia sa uskutoční v sobotu 25. apríla 2026 v priestoroch FIIT STU v Bratislave.
Na iVysílání lze zhlédnout všechny díly kultovního sci-fi seriálu Červený trpaslík.
Společnost Valve aktualizovala přehled o hardwarovém a softwarovém vybavení uživatelů služby Steam. Podíl uživatelů Linuxu dosáhl v březnu 5,33 % (Windows -4,28 %, OSX +1,19 %, Linux +3,10 %). Nejčastěji používané linuxové distribuce jsou Arch Linux, Linux Mint a Ubuntu. Při výběru jenom Linuxu vede SteamOS Holo s 24,48 %. Procesor AMD používá 67,48 % hráčů 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: