Programovací jazyk Python byl vydán v nové major verzi 3.14.0. Podrobný přehled novinek v changelogu.
Bylo oznámeno, že Qualcomm kupuje Arduino. Současně byla představena nová deska Arduino UNO Q se dvěma čipy: MPU Qualcomm Dragonwing QRB2210, na kterém může běžet Linux, a MCU STM32U585 a vývojové prostředí Arduino App Lab.
Multiplatformní open source voxelový herní engine Luanti byl vydán ve verzi 5.14.0. Podrobný přehled novinek v changelogu. Původně se jedná o Minecraftem inspirovaný Minetest v říjnu loňského roku přejmenovaný na Luanti.
Byla vydána nová stabilní verze 6.10 (YouTube) multiplatformního frameworku a GUI toolkitu Qt. Podrobný přehled novinek v poznámkách k vydání.
Netwide Assembler (NASM) byl vydán v nové major verzi 3.00. Přehled novinek v poznámkách k vydání v aktualizované dokumentaci.
Linuxová distribuce Frugalware (Wikipedie) ke konci roku 2025 oficiálně končí.
Byla vydána nová verze 3.0.6 svobodné aplikace pro úpravu a vytváření rastrové grafiky GIMP (GNU Image Manipulation Program). Přehled novinek v oznámení o vydání a v souboru NEWS na GitLabu. Nový GIMP bude brzy k dispozici také na Flathubu.
Americký výrobce čipů AMD uzavřel s americkou společností OpenAI smlouvu na několikaleté dodávky vyspělých mikročipů pro umělou inteligenci (AI). Součástí dohody je i předkupní právo OpenAI na přibližně desetiprocentní podíl v AMD.
Byla vydána nová verze 10.1 sady aplikací pro SSH komunikaci OpenSSH. Uživatel je nově varován, když se nepoužívá postkvantovou výměnu klíčů.
CREATE TABLE admiralmarkets.m1_chfjpy ( datetime timestamp without time zone NOT NULL, open double precision, high double precision, low double precision, close double precision, volume integer, CONSTRAINT m1_chfjpy_pkey PRIMARY KEY (datetime) ) WITH ( OIDS=FALSE ); ALTER TABLE admiralmarkets.m1_chfjpy OWNER TO matlab;No a ten můj dotaz který jsem vymyslel je následující:
SELECT w.time_in_hours, avg( case when r1=1 then open end ) as open, max(m2) as High, min(m1) as Low, avg( case when r2=1 then close end) as Close, sum(w.volume) as volume, count(*) as bar_count, max(case when r1=1 then datetime end) as time_open, max(case when m2=High then datetime end) as time_high, max(case when m1=Low then datetime end) as time_low, max(case when r2=1 then datetime end ) as time_close --w.time_in_hours+1*interval '1 hour' as time_end --- skewness-- --(sqrt(count(*)*(count(*)-1)))/(count(*)-2) as s0 FROM ( SELECT datetime, High, Low, Open, Close, volume, datetime- extract (minute FROM datetime) * INTERVAL '1 minute' as time_in_hours, min(low) over (partition BY datetime-extract (minute FROM datetime) * INTERVAL '1 minute' ) as m1, max(high) over (partition BY datetime-extract (minute FROM datetime) * INTERVAL '1 minute' ) as m2, rank() over (partition BY datetime-extract (minute FROM datetime) * INTERVAL '1 minute' ORDER BY datetime) as r1, rank() over (partition BY datetime-extract (minute FROM datetime) * INTERVAL '1 minute' ORDER BY datetime desc ) as r2 FROM admiralmarkets.m1_usdjpy ) as w GROUP BY 1Explain analyse dalo následující výsledek:
"GroupAggregate (cost=576914.91..659539.99 rows=200 width=84) (actual time=4357.579..6267.656 rows=17391 loops=1)" " -> WindowAgg (cost=576914.91..605316.25 rows=1032776 width=44) (actual time=4357.530..5175.552 rows=1032776 loops=1)" " -> Sort (cost=576914.91..579496.85 rows=1032776 width=44) (actual time=4357.523..4566.744 rows=1032776 loops=1)" " Sort Key: ((m1_usdjpy.datetime - (date_part('minute'::text, m1_usdjpy.datetime) * '00:01:00'::interval))), m1_usdjpy.datetime" " Sort Method: external sort Disk: 90824kB" " -> WindowAgg (cost=381803.08..410204.42 rows=1032776 width=44) (actual time=2841.311..3573.644 rows=1032776 loops=1)" " -> Sort (cost=381803.08..384385.02 rows=1032776 width=44) (actual time=2841.305..3024.597 rows=1032776 loops=1)" " Sort Key: ((m1_usdjpy.datetime - (date_part('minute'::text, m1_usdjpy.datetime) * '00:01:00'::interval))), m1_usdjpy.datetime" " Sort Method: external sort Disk: 82752kB" " -> WindowAgg (cost=186691.25..215092.59 rows=1032776 width=44) (actual time=1334.691..2102.177 rows=1032776 loops=1)" " -> Sort (cost=186691.25..189273.19 rows=1032776 width=44) (actual time=1334.668..1564.490 rows=1032776 loops=1)" " Sort Key: ((m1_usdjpy.datetime - (date_part('minute'::text, m1_usdjpy.datetime) * '00:01:00'::interval)))" " Sort Method: external merge Disk: 62568kB" " -> Seq Scan on m1_usdjpy (cost=0.00..19980.76 rows=1032776 width=44) (actual time=0.039..534.610 rows=1032776 loops=1)" "Total runtime: 6313.651 ms"Nejsem databázový expert.., takže kdybyste to někdo uměl zjednodušit.. nebo vymyslet něco chytřejšího... Tak díky moc. M.P.
CREATE OR REPLACE FUNCTION trunc_15min(timestamp) returns timestamp as $$
select to_timestamp(extract(epoch from $1)::integer/(15*60)*(15*60));
$$ language sql;
A pak agreguji obvyklým způsobem:
postgres=# select * from foo; t | v ----------------------------+---- 2015-03-24 17:32:19.318676 | 10 2015-03-24 17:32:21.266594 | 20 2015-03-24 17:32:23.55099 | 30 2015-03-24 17:47:34.406007 | 30 2015-03-24 18:02:38.235613 | 30 (5 rows) Time: 0.409 ms postgres=# select trunc_15min(t), sum(v), avg(v) from foo group by 1; trunc_15min | sum | avg ---------------------+-----+--------------------- 2015-03-24 18:00:00 | 30 | 30.0000000000000000 2015-03-24 17:30:00 | 60 | 20.0000000000000000 2015-03-24 17:45:00 | 30 | 30.0000000000000000 (3 rows) Time: 1.789 ms
Tiskni
Sdílej: