MALUS je kontroverzní proprietarní nástroj, který svým zákazníkům umožňuje nechat AI, která dle tvrzení provozovatelů nikdy neviděla původní zdrojový kód, analyzovat dokumentaci, API a veřejná rozhraní jakéhokoliv open-source projektu a následně úplně od píky vygenerovat funkčně ekvivalentní software, ovšem pod libovolnou licencí.
Příspěvek na blogu Ubuntu upozorňuje na několik zranitelností v rozšíření Linuxu o mandatorní řízení přístupu AppArmor. Společně jsou označovány jako CrackArmor. Objevila je společnost Qualys (technické detaily). Neprivilegovaný lokální uživatel se může stát rootem. Chyba existuje od roku 2017. Doporučuje se okamžitá aktualizace. Problém se týká Ubuntu, Debianu nebo SUSE. Red Hat nebo Fedora pro mandatorní řízení přístupu používají SELinux.
Byla vydána nová verze 19 integrovaného vývojového prostředí (IDE) Qt Creator. Podrobný přehled novinek v changelogu.
Bitwig Studio (Wikipedie) bylo vydáno ve verzi 6. Jedná se o proprietární multiplatformní (macOS, Windows, Linux) digitální pracovní stanici pro práci s audiem (DAW).
Společnost Igalia představila novou linuxovou distribuci (framework) s názvem Moonforge. Jedná se o distribuci určenou pro vestavěné systémy. Vychází z projektů Yocto a OpenEmbedded.
Google Chrome 146 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 146.0.7680.71 přináší řadu novinek z hlediska uživatelů i vývojářů. Podrobný přehled v poznámkách k vydání. Opraveno bylo 29 bezpečnostních chyb. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře.
D7VK byl vydán ve verzi 1.5. Jedná se o fork DXVK implementující překlad volání Direct3D 3 (novinka), 5, 6 a 7 na Vulkan. DXVK zvládá Direct3D 8, 9, 10 a 11.
Bylo vydáno Eclipse IDE 2026-03 aneb Eclipse 4.39. Představení novinek tohoto integrovaného vývojového prostředí také na YouTube.
Ze systému Slavia pojišťovny uniklo přibližně 150 gigabajtů citlivých dat. Jedná se například o pojistné dokumenty, lékařské záznamy nebo přímou komunikaci s klienty. Za únik může chyba dodavatelské společnosti.
Sněmovna propustila do dalšího kola projednávání vládní návrh zákona o digitální ekonomice, který má přinést bezpečnější on-line prostředí. Reaguje na evropské nařízení DSA o digitálních službách a upravuje třeba pravidla pro on-line tržiště nebo sociální sítě a má i víc chránit děti.
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: