Protože je už po aprílu, můžou strahováci opět zveřejnit program další Virtuální Bastlírny, aniž by připravená témata působila dojmem, že jde o žert. Vězte tedy, že již v úterý 7. dubna od 20:00 proběhne VB, kde se setkají bastlíři, technici, učitelé i nadšenci do techniky a kde i vy se můžete zapojit do družného hovoru, jako by všichni seděli u pomyslného piva. Co mají bastlíři tento měsíc na srdci? Pravděpodobně by nás musel zasáhnout meteorit
… více »Byla vydána verze 26.1 aneb čtvrtletní aktualizace open source počítačového planetária Stellarium (Wikipedie, GitHub). Vyzkoušet lze webovou verzi Stellaria na Stellarium Web.
VOID (Video Object and Interaction Deletion) je nový open-source VLM model pro editaci videa, který dokáže z videí odstraňovat objekty včetně všech jejich fyzikálních interakcí v rámci scény (pády, kolize, stíny...) pomocí quadmaskingu (čtyřhodnotová maska, která člení pixely scény do čtyř kategorií: objekt určený k odstranění, překrývající se oblasti, objektem ovlivněné oblasti a pozadí scény) a dvoufázového inpaintingu. Za projektem stojí výzkumníci ze společnosti Netflix.
Design (GitHub) je 2D CAD pro GNOME. Instalovat lze i z Flathubu. Běží také ve webovém prohlížeči.
Příspěvek na blogu herního enginu Godot představuje aplikaci Xogot přinášející Godot na iPad a iPhone. Instalovat lze z App Storu. Za Xogotem stojí Miguel de Icaza (GitHub) a společnost Xibbon.
Na čem pracují vývojáři webového prohlížeče Ladybird (GitHub)? Byl publikován přehled vývoje za březen (YouTube).
ESP-IDF (Espressif IoT Development Framework), tj. oficiální vývojový framework pro vývoj aplikací na mikrokontrolérech řady ESP32, byl vydán v nové verzi 6.0. Detaily na portálu pro vývojáře.
DeepMind (Alphabet) představila novou verzi svého multimodálního modelu, Gemma 4. Modely jsou volně k dispozici (Ollama, Hugging Face a další) ve velikostech 5-31 miliard parametrů, s kontextovým oknem 128k až 256k a v dense i MoE variantách. Modely zvládají text, obrázky a u menších verzí i audio. Modely jsou optimalizované pro běh na desktopových GPU i mobilních zařízeních, váhy všech těchto modelů jsou uvolněny pod licencí Apache 2.0. Návod na spuštění je už i na Unsloth.
Cursor (Wikipedie) od společnosti Anysphere byl vydán ve verzi 3. Jedná se o multiplatformní proprietární editor kódů s podporou AI (vibe coding).
Průkopnická firma FingerWorks kolem roku 2000 vyvinula vícedotykové trackpady s gesty a klávesnice jako TouchStream LP. V roce 2005 ji koupil Apple, výrobu těchto produktů ukončil a dotykové technologie využil při vývoji iPhone. Multiplatformní projekt Apple Magic TouchstreamLP nyní implementuje funkcionalitu TouchStream LP na současném Apple Magic Trackpad, resp. jejich dvojici. Diskuze k vydání probíhá na Redditu.
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: