Ve středu 29. dubna 2026 se v pražské kanceláři SUSE v Karlíně uskuteční 7. Mobile Linux Hackday, komunitní setkání zaměřené na Linux na mobilních zařízeních, kernelový vývoj i uživatelský prostor. Akce proběhne od 10:00 do večerních hodin. Hackday je určen všem zájemcům o praktickou práci s Linuxem na telefonech. Zaměří se na vývoj aplikací v userspace, například bankovní aplikace, zpracování obrazu z kamery nebo práci s NFC, i na úpravy
… více »LilyPond (Wikipedie) , tj. multiplatformní svobodný software určený pro sazbu notových zápisů, byl vydán ve verzi 2.26.0. Přehled novinek v aktualizované dokumentaci.
Byla vydána nová verze 11.0.0 otevřeného emulátoru procesorů a virtualizačního nástroje QEMU (Wikipedie). Přispělo 237 vývojářů. Provedeno bylo více než 2 500 commitů. Přehled úprav a nových vlastností v seznamu změn.
Společnost SpaceX amerického miliardáře Elona Muska oznámila, že si zajistila opci buď na akvizici startupu Cursor za 60 miliard dolarů (přes 1,2 bilionu Kč) do konce letošního roku, nebo na zaplacení deseti miliard dolarů za nové partnerství s touto firmou zabývající se generováním kódů. SpaceX se dále prosazuje na lukrativním trhu s vývojářskými nástroji pro umělou inteligenci (AI). Cursor, startup zabývající se prodejem modelů AI pro
… více »Díky AI modelu Claude Mythos Preview od společnost Anthropic bylo ve Firefoxu nalezeno a opraveno 271 zranitelností.
Byla vydána nová verze 2.54.0 distribuovaného systému správy verzí Git. Přispělo 137 vývojářů, z toho 66 nových. Přehled novinek v příspěvku na blogu GitHubu a v poznámkách k vydání.
Grafana (Wikipedie), tj. open source nástroj pro vizualizaci různých metrik a s ní související dotazování, upozorňování a lepší porozumění, byla vydána ve verzi 13.0. Přehled novinek v aktualizované dokumentaci a na YouTube. Stalo se tak na konferenci GrafanaCON 2026.
Na YouTube proběhl Framework [ Next Gen ] Event 2026. Společnost Framework představila nový Framework Laptop 13 Pro, vylepšení Framework Laptopu 16 a OCuLink Dev Kit pro připojení vysoce výkonných periferií jako jsou eGPU a bezdrátovou klávesnici s integrovaným touchpadem Framework Wireless Touchpad Keyboard.
Byl vydán Mozilla Firefox 150.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 150 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
Byl představen (reddit, 𝕏) webový prohlížeč Brave Origin. Jedná se webový prohlížeč Brave bez VPN, krypto peněženky a odměn, tj. bez funkcí, ze kterých je vývoj Brave financován. Stojí jednorázově 59,99 dolarů. Verze pro Linux je zdarma.
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: