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.
Meta převezme sociální síť pro umělou inteligenci (AI) Moltbook. Tvůrci Moltbooku – Matt Schlicht a Ben Parr – se díky dohodě stanou součástí Meta Superintelligence Labs (MSL). Meta MSL založila s cílem sjednotit své aktivity na poli AI a vyvinout takovou umělou inteligenci, která překoná lidské schopnosti v mnoha oblastech. Fungovat by měla ne jako centralizovaný nástroj, ale jako osobní asistent pro každého uživatele.
Byla vydána betaverze Fedora Linuxu 44 (ChangeSet), tj. poslední zastávka před vydáním finální verze, která je naplánována na úterý 14. dubna.
Open source router Turris Omnia NG Wired je v prodeji. Jedná se o Turris Omnia NG bez Wi-Fi. Je připraven pro zamontování do racku.
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: