Greg Kroah-Hartman začal používat AI asistenta pojmenovaného gkh_clanker_t1000. V commitech se objevuje "Assisted-by: gkh_clanker_t1000". Na social.kernel.org publikoval jeho fotografii. Jedná se o Framework Desktop s AMD Ryzen AI Max a lokální LLM.
Ubuntu 26.10 bude Stonking Stingray (úžasný rejnok).
Webový prohlížeč Dillo (Wikipedie) byl vydán ve verzi 3.3.0. S experimentální podporou FLTK 1.4. S příkazem dilloc pro ovládání prohlížeče z příkazové řádky. Vývoj prohlížeče se přesunul z GitHubu na vlastní doménu dillo-browser.org (Git).
Byl publikován přehled dění a novinek z vývoje Asahi Linuxu, tj. Linuxu pro Apple Silicon. Vývojáři v přehledu vypíchli vylepšenou instalaci, podporu senzoru okolního světla, úsporu energie, opravy Bluetooth nebo zlepšení audia. Vývoj lze podpořit na Open Collective a GitHub Sponsors.
raylib (Wikipedie), tj. multiplatformní open-source knihovna pro vývoj grafických aplikací a her, byla vydána ve verzi 6.0.
Nové verze AI modelů. Společnost OpenAI představila GPT‑5.5. Společnost DeepSeek představila DeepSeek V4.
Nová čísla časopisů od nakladatelství Raspberry Pi zdarma ke čtení: Raspberry Pi Official Magazine 164 (pdf) a Hello World 29 (pdf).
Bylo oznámeno, že webový prohlížeč Opera GX zaměřený na hráče počítačových her je už také na Flathubu and Snapcraftu.
Akcionáři americké mediální společnosti Warner Bros. Discovery dnes schválili převzetí firmy konkurentem Paramount Skydance za zhruba 110 miliard dolarů (téměř 2,3 bilionu Kč). Firmy se na spojení dohodly v únoru. O část společnosti Warner Bros. Discovery dříve usilovala rovněž streamovací platforma Netflix, se svou nabídkou však neuspěla. Transakci ještě budou schvalovat regulační orgány, a to nejen ve Spojených státech, ale také
… více »Canonical vydal (email, blog, YouTube) Ubuntu 26.04 LTS Resolute Raccoon. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Vydány byly také oficiální deriváty Edubuntu, Kubuntu, Lubuntu, Ubuntu Budgie, Ubuntu Cinnamon, Ubuntu Kylin, Ubuntu Studio, Ubuntu Unity a Xubuntu. Jedná se o 11. vydání s dlouhodobou podporou (LTS).
, a praštěné ovládání.
import plotly
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, iplot
init_notebook_mode()
plotly.offline.init_notebook_mode()
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
z_data = pd.read_csv('data_3d.csv')
data = [
go.Surface(
z=z_data.as_matrix()
)
]
layout = go.Layout(
title='3D graf',
width=800,
height=650,
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
iplot(fig, filename='elevations-3d-surface', show_link=False)
Výsledek v příloze. Ovšem konkrétně řešení pro tebe jen tak nenavrhnu. To, co přesně chceš, víš jen ty.
Ale vsadil bych na Python stack.
virtualenv pyenv, kde pyenv je mnou zvolený název, do něj se přepnu pomocí příkazu source /cesta-k-pyenv/bin/activate a v konzoli mi svítí, že pracuju z tohoto prostředí a všechny py skripty budou spuštěny odtud (což se lze přesvědčit dotazem which python, který vrátí cestu do toho adresáře a ne systémovou). Abych jako ocas nemusel psát celou cestu k virtuálním prostředím, udělal jsem si aliasy v profilu bashe: alias pyenv='source /cesta-k-pyenv/bin/activate'. Takže v konzoli stačí zadat pyenv a jsem tam. Z virtuálního prostředí se ven dostanu zadáním deactivate.
Virtuální prostředí lze vytvořit i tak, aby vůbec neviděl pythonovské systémové věci a vše řídil jen na základě toho, co má v tom mnou definovaném adresáři. Abych nezapomněl, jakmile jsem v tom virtualenv, potřebné knihovny apod. instaluju normálně jako pip install balíček.
Jestli chceš ještě větší míru izolace a hlavně přenositelnosti, pak prosím, sáhni po Dockeru. S tím si vyhraješ dosyta.
Nevím, jestli rozumím dotazu. Jako přiložit knihovnu do adresáře podobně jako DLL u Win aplikací nebo JS u HTML? To asi ne, to není jeden soubor. :)Ano, dotaz jsi pochopil. Jdu se tedy učit s pythonem ;)
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
init_notebook_mode()
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
z_data = pd.read_csv('data_3d.csv')
data = [
go.Surface(
z=z_data.as_matrix()
)
]
layout = go.Layout(
title='3D graf',
width=800,
height=650,
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
iplot(fig, show_link=False)
Tiskni
Sdílej: