Bylo vydáno Eclipse IDE 2025-09 aneb Eclipse 4.37. Představení novinek tohoto integrovaného vývojového prostředí také na YouTube.
T-Mobile od 15. září zpřístupňuje RCS (Rich Communication Services) zprávy i pro iPhone.
Společnost ARM představila platformu Arm Lumex s Arm C1 CPU Cluster a Arm Mali G1-Ultra GPU pro vlajkové chytré telefony a počítače nové generace.
Unicode Consortium, nezisková organizace koordinující rozvoj standardu Unicode, oznámila vydání Unicode 17.0. Přidáno bylo 4 803 nových znaků. Celkově jich je 159 801. Přibylo 7 nových Emoji.
Apple představil (YouTube) telefony iPhone 17 Pro a iPhone 17 Pro Max, iPhone 17 a iPhone Air, sluchátka AirPods Pro 3 a hodinky Watch Series 11, Watch SE 3 a Watch Ultra 3.
Realtimová strategie Warzone 2100 (Wikipedie) byla vydána ve verzi 4.6.0. Podrobný přehled novinek, změn a oprav v ChangeLogu na GitHubu. Nejnovější verzi Warzone 2100 lze již instalovat také ze Snapcraftu a Flathubu.
Polské vývojářské studio CD Projekt Red publikovalo na Printables.com 3D modely z počítačové hry Cyberpunk 2077.
Organizátoři konference LinuxDays 2025 vydali program a zároveň otevřeli registrace. Akce se uskuteční 4. a 5. října na FIT ČVUT v pražských Dejvicích, kde vás čekají přednášky, workshopy, stánky a spousta šikovných lidí. Vstup na akci je zdarma.
Uživatelé komunikátoru Signal si mohou svá data přímo v Signalu bezpečně zálohovat a v případě rozbití nebo ztráty telefonu následně na novém telefonu obnovit. Zálohování posledních 45 dnů je zdarma. Nad 45 dnů je zpoplatněno částkou 1,99 dolaru měsíčně.
Server Groklaw, zaměřený na kauzy jako právní spory SCO týkající se Linuxu, skončil před 12 lety, resp. doména stále existuje, ale web obsahuje spam propagující hazardní hry. LWN.net proto v úvodníku připomíná důležitost zachovávání komunitních zdrojů a upozorňuje, že Internet Archive je také jen jeden.
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: