Ministerstvo financí ve spolupráci s finanční správou dnes představilo beta verzi aplikace využívající umělou inteligenci pro předvyplnění daňového přiznání. Není třeba přepisovat údaje z různých potvrzení, ani hledat správné řádky, kam údaje napsat. Stačí nahrát dokumenty a využít AI.
Výrobce počítačových periferií Keychron zveřejnil repozitář se schématy šasi klávesnic a myší. Licence je restriktivní, zakazuje většinu komerčních užití a v podstatě jsou tak data vhodná pouze pro výukové účely, hlášení a opravy chyb, případně výrobu vlastního příslušenství.
Správce balíčků APT, používaný v Debianu a odvozených distribucích, byl vydán ve verzi 3.2 (seznam změn). Mezi novinkami figurují nové příkazy pro práci s historií, včetně vracení transakcí.
Společnost Anthropic oznámila Projekt Glasswing a s ní související AI model Claude Mythos Preview. Jedná se o iniciativu zaměřenou na kybernetickou bezpečnost, do které se zapojily velké technologické společnosti Amazon Web Services, Anthropic, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA a Palo Alto Networks. Anthropic věří, že nový AI model Claude Mythos Preview dokáže
… více »Firma Ojective Development vydala svůj nástroj pro monitorování a řízení odchozích síťových připojení Little Snitch i pro operační systém Linux. Linuxová verze se skládá ze tří komponent: eBPF program pro zachytávání provozu a webové rozhraní jsou uvolněny pod GNU GPLv2 a dostupné na GitHubu (převážně Rust a JavaScript), jádro backendu je proprietární pod vlastní licencí, nicméně zdarma k použití a redistribuci (cena přitom normálně … více »
Vojenské zpravodajství (VZ) se v březnu zapojilo do mezinárodní operace proti aktivitám hackerské skupiny APT28, která je spojovaná s ruskou vojenskou zpravodajskou službou GRU a která přes slabě zabezpečené routery prováděla kybernetické útoky na státní a další organizace v ČR i zahraničí. Operaci vedl americký Federální úřad pro vyšetřování (FBI) a jejím cílem bylo odebrat útočníkům přístup k napadeným zařízením a ty následně … více »
Tvůrcem nejpopulárnější kryptoměny bitcoin, který se skrývá za pseudonymem Satoši Nakamoto (Satoshi Nakamoto), je britský kryptograf Adam Back. Na základě vlastní investigativní práce to tvrdí americký deník The New York Times (NYT). Několik indicií podle autorů jasně ukazuje na to, že Back a Nakamoto jsou stejný člověk. Jde mimo jiné o podobný odborný a osobnostní profil či totožné chyby a manýry v psaném projevu.
Google Chrome 147 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 147.0.7727.55 přináší řadu novinek z hlediska uživatelů i vývojářů. Podrobný přehled v poznámkách k vydání. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře. Přehled novinek v Chrome DevTools 145 až 147 také na YouTube.
Vývojáři z Laboratoří CZ.NIC vydali nové verze aplikací Datovka (Datovka 4.29.0, Mobilní Datovka 2.6.2). V případě desktopové verze přibyly možnosti projít všechny uložené zprávy, zkontrolovat časy expirací časových razítek a přerazítkovat datové zprávy, které lze v ISDS přerazítkovat. Novinkou je také možnost vytahovat myší ze seznamu ZFO soubory datových zpráv, tento úkon jde udělat i pomocí tlačítek Ctrl+C. Nová verze Mobilní Datovky přináší jen drobné úpravy.
MicroPython (Wikipedie), tj. implementace Pythonu 3 optimalizovaná pro jednočipové počítače, byl vydán ve verzi 1.28.0. Z novinek lze vypíchnout novou třídu machine.CAN.
Zdravim.
Mam nasledujici problem. Mam ulozeny IP adresy v 5 tabulkach. Potreboval bych pomoci SQL dotazu vybrat vsechny IP adresy ze vsech tabulek, "zgrupovat" duplicitni zaznamy a zaroven spocitat, kolikrat se ktera IP adresa ve vsech tabulkach nachazela. Pro jednu tabulku jsem to resil naledovne - "SELECT IP, COUNT(*) as Pocet FROM tabulka GROUP BY IP", ale pro vice tabulek jsem bezradny.
dekuji za pomoc Petr
btw. "nalit" vsechny data do jedne tabulky se mi nechce, protoze v kazde tabulce je cca 0,5 mil zaznamu.
Diky, toto mi bohuzel nepomohlo - neslo o JOIN ale o UNION (kde je ale problem s funkci COUNT)
Vyresil jsem to tak, ze jsem vytvoril view do ktereho jsem vybral IP adresy ze vsech tabulek (pomoci UNION ALL) a nasledny COUNT a GROUP BY jsem udelal nad timto view.
Pokud by se nekomu podarilo nacpat vse do "jednoho" SQL dotazu, tak pro zajimovost prosim o zaslani. Alespon bych udelal benchmark co je rychlejsi 
Neznám strukturu tabulek, ale napadá mě toto:
SELECT
ip_address,
COUNT(1)
FROM
(SELECT
ip AS ip_address
FROM
ip1
UNION ALL
SELECT
ip
FROM
ip2)
GROUP BY
ip_address
/
Pokud tě zajímají hlubší statistiky, například groupovat i po tabulkách (postupné součty), jde to udělat takto:
SELECT
ip_address,
table_type,
COUNT(1)
FROM
(SELECT
ip AS ip_address,
1 AS table_type
FROM
ip1
UNION ALL
SELECT
ip,
2
FROM
ip2)
GROUP BY
ip_address,
table_type
/
Postupné součty:
SELECT
table_type,
ip_address,
COUNT(1)
FROM
(SELECT
ip AS ip_address,
1 AS table_type
FROM
ip1
UNION ALL
SELECT
ip,
2
FROM
ip2)
GROUP BY ROLLUP (
table_type,
ip_address)
/
Na databázích, které nepodporují GROUP BY ROLLUP, se to musí trošku vochcat:
SELECT
table_type,
ip_address,
COUNT(1)
FROM
(SELECT ip AS ip_address, 1 AS table_type FROM ip1
UNION ALL
SELECT ip, 2 FROM ip2)
GROUP BY
table_type,
ip_address
UNION ALL
SELECT
table_type,
NULL,
COUNT(1)
FROM
(SELECT ip AS ip_address, 1 AS table_type FROM ip1
UNION ALL
SELECT ip, 2 FROM ip2)
GROUP BY
table_type
UNION ALL
SELECT
NULL,
NULL,
COUNT(1)
FROM
(SELECT ip AS ip_address, 1 AS table_type FROM ip1
UNION ALL
SELECT ip, 2 FROM ip2)
/
Z toho je vidět, že se musí ty tabulky probrousit několikrát, což není dvakrát cool. Ale naštěstí Oracle i DB2 je v klidu. 
Co se výkonu týče, byl bych úplně vklidu. Zrovna dneska jsem třeba dopsal SELECT, který brousí tabulky s několika miliony záznamů. Je to celkem zajímavý report, tak mě to bavilo.
A výsledková sada je u klienta do 30 sekund. Ani jsem neřešil indexy
protože by to stejně při tak malém množství vyšlo na FULL SCAN. 
Dobrá, tak vážně. Pokud s datovou strukturou nemůžeš pohnout, zajímal bych se o materializované pohledy. Jak jsem to pochopil, spíš se u tebe jedná o nějaké logy, takže spíš pod tlakem smažíš nové záznamy. Materializovaný pohled umí být FAST REFRESH ON COMMIT, což by mělo jít na MySQL nějak očurat (ano, fackuju se) triggerem. Kdyžtak kdykoli můžeš ty logy odlejt někam do historie, udělat z nich agregát a k němu pak připočítávat (tabulka IP_AVG obsahuje ten agregát tabulky IP1) (sakra, já jsem dneska nějakej dobrej; asi bych toho měl už nechat…):
SELECT
NVL(x.ip, y.ip) AS ip,
NVL(x.cnt, 0) + NVL(y.cnt, 0) AS cnt
FROM
(SELECT
ip,
COUNT(1) AS cnt
FROM
ip2
GROUP BY
ip) x
FULL OUTER JOIN
(SELECT
ip,
cnt
FROM
ip_avg) y
ON (x.ip = y.ip)
/
Až na ten FULL OUTER JOIN se mi to líbí.
A ten jde obejít takto:
SELECT
ip,
SUM(cnt)
FROM
(SELECT
ip,
COUNT(1) AS cnt
FROM
ip2
GROUP BY
ip
UNION ALL
SELECT
ip,
cnt
FROM
ip_avg)
GROUP BY
ip
/
Jo. A místo NVL() jde použít NULLIF(). 
A mimochodem: díky za zpříjemnění večera. Už jsem se bál, že se budu nudit.

P.S.: Jako obvykle: v příloze je skript na hraní; tak hodně štěstí!
Tiskni
Sdílej: