Protože je už po aprílu, můžou strahováci opět zveřejnit program další Virtuální Bastlírny, aniž by připravená témata působila dojmem, že jde o žert. Vězte tedy, že již v úterý 7. dubna od 20:00 proběhne VB, kde se setkají bastlíři, technici, učitelé i nadšenci do techniky a kde i vy se můžete zapojit do družného hovoru, jako by všichni seděli u pomyslného piva. Co mají bastlíři tento měsíc na srdci? Pravděpodobně by nás musel zasáhnout meteorit
… více »Byla vydána verze 26.1 aneb čtvrtletní aktualizace open source počítačového planetária Stellarium (Wikipedie, GitHub). Vyzkoušet lze webovou verzi Stellaria na Stellarium Web.
VOID (Video Object and Interaction Deletion) je nový open-source VLM model pro editaci videa, který dokáže z videí odstraňovat objekty včetně všech jejich fyzikálních interakcí v rámci scény (pády, kolize, stíny...) pomocí quadmaskingu (čtyřhodnotová maska, která člení pixely scény do čtyř kategorií: objekt určený k odstranění, překrývající se oblasti, objektem ovlivněné oblasti a pozadí scény) a dvoufázového inpaintingu. Za projektem stojí výzkumníci ze společnosti Netflix.
Design (GitHub) je 2D CAD pro GNOME. Instalovat lze i z Flathubu. Běží také ve webovém prohlížeči.
Příspěvek na blogu herního enginu Godot představuje aplikaci Xogot přinášející Godot na iPad a iPhone. Instalovat lze z App Storu. Za Xogotem stojí Miguel de Icaza (GitHub) a společnost Xibbon.
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.
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: