Konference LinuxDays 2026 proběhne již tento víkend 3. a 4. října v Praze v areálu ČVUT v Dejvicích na FIT. Konference LinuxDays 2026 znamená desítky přednášek a workshopů, zástup zajímavých osobností, místo pro setkání, spoustu nových nápadů a informací a stánky řady různých projektů: Fedora, openSUSE, vpsFree.cz, Mozilla, MacGyver - bastlíři SH, OpenAlt a mnoho dalších. Vstup je volný.
Microsoft oznámil, že WSL kontejnery (WSLC) aneb linuxové kontejnery ve Windows Subsystem for Linux (WSL) jsou již obecně dostupné. Současně popsal jejich architekturu.
openSUSE Leap 16.1 vstoupil do RC fáze. Nově lze instalovat jako standardní systém (Standard) nebo jako neměnný systém s atomickými aktualizacemi (Immutable). Samostatná neměnná distribuce openSUSE Leap Micro končí.
Byl vydán Mozilla Firefox 157.0. S nejvýraznější vizuální proměnou za poslední roky. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 157 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
Rodina produktů Raspberry Pi se rozšířila o Raspberry Pi Smart Display Module. Deska pro Raspberry Pi Compute Module 5 se zasouvá přímo do displejů dle specifikace Intel SDM. Cena desky je 30 dolarů.
Byla vydána nová verze 2.56.0 distribuovaného systému správy verzí Git. Přispělo 104 vývojářů, z toho 39 nových. Přehled novinek v příspěvku na blogu GitHubu a v poznámkách k vydání.
Hackerská skupina ShinyHunters oznámila průnik do informačních systémů FBI, prostřednictvím zero-day zranitelnosti v platformě Oracle PeopleSoft, kterou úřad využívá mimo jiné pro náborový portál FBIJobs.gov. Útočníci tvrdí, že získali až 3 TB dat o současných i bývalých zaměstnancích a uchazečích o práci. Jako důkaz zveřejnili vzorek přibližně 5 000 záznamů obsahující jména, adresy, telefonní čísla, data narození, čísla
… více »Doba kompilace linuxového jádra se díky rychlejšímu hardwaru a optimalizacím kbuildu snižuje k deseti sekundám. Nejnovější patche Lorenza Stoakse (vznikají i s pomocí SI) zkrátily na testovacím stroji dobu sestavení z dlouhých 22 vteřin na pouhých 15, a to bez použití RAMdisku. Testovací systém tvořily dva procesory AMD EPYC 9575F (oba dohromady poskytují celkem 128 jader a 256 vláken), čtyřiadvacet 64GB DDR5-6400 paměťových modulů a
… více »Před rokem a půl vývojáři postmarketOS informovali, že pro projekt hledají nové jméno. Včera bylo oznámeno: postmarketOS se nově jmenuje Nura.
Hra Factorio dorazila na Printables. Hned teď si můžete stáhnout 65 různých modelů a nechat celou mimozemskou planetu oživnout na svém stole.
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: