Vim Classic byl vydán ve verzi 8.3. Drew DeVault oznámil tento fork editoru Vim (verze 8.2.0148, tj. těsně před zavedením Vim9 skriptování) v březnu letošního roku. Důvodem forku bylo, že vývojáři editorů Vim a Neovim začali při vývoji využívat LLM.
Open source konference DevConf.CZ 2026 proběhne 18. a 19. června v Brně na FIT VUT. Publikován byl program a spuštěna byla registrace.
Společnost JetBrains uvolnila verzi 2 svého open-source velkého jazykového modelu (LLM) pro vývojáře Mellum.
Probíhá konference Microsoft Build 2026. Microsoft představuje své novinky: kvantový čip Majorana 2, Surface Laptop Ultra a Surface RTX Spark Dev Box s NVIDIA RTX Spark, Intelligent Terminal, Coreutils for Windows (fork Rust Coreutils), AI modely MAI, AI agenta Scout, platformu pro agent-first zařízení Project Solara, …
Google Chrome 149 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 149.0.7827.53 přináší řadu novinek. Podrobný přehled v poznámkách k vydání. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře.
Pluto.jl, reaktivní notebook pro programovací jazyk Julia, dospěl do verze 1.0.
Byla vydána nová verze 12.0.0 vizuálního programovacího jazyka Snap! (Wikipedie) inspirovaného jazykem Scratch (Wikipedie). Přehled novinek na GitHubu.
Počítačovou hru Gravity Circuit (ProtonDB) lze do 14. června do 19:00 získat na Steamu zdarma. Napořád.
Nejnovější X.Org X server 21.1.23 a Xwayland 24.1.12 řeší 9 bezpečnostních chyb.
npm balíčky @redhat-cloud-services byly kompromitovány.
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: