Erin Catto, autor open source 2D fyzikálního enginu Box2D (Wikipedie), představil nový 3D fyzikální engine Box3D. Engine je již používán ve hře The Legend of California.
Byla vydána nová verze 4.0.0 multiplatformního svobodného frameworku pro zpracování obrazu G'MIC (GREYC's Magic for Image Computing, Wikipedie). Přehled novinek i s náhledy nových filtrů na PIXLS.US.
Český statistický úřad (ČSÚ): Průměrná hrubá měsíční mzda ICT specialistů v roce 2025 meziročně vzrostla o 6 % na téměř 100 tisíc korun. Nejlépe placeni byli vývojáři softwaru. Dlouhodobým trendem zůstává nízké zastoupení žen, a to jak mezi specialisty, tak studenty těchto oborů.
Ochranný svaz autorský (OSA) připravuje žalobu na společnost Suno, která umožňuje generování hudby pomocí umělé inteligence (AI). ČTK to sdělil předseda představenstva OSA Roman Strejček. Suno podle něj bez souhlasu využívá k trénování svých modelů hudbu autorů, které svaz zastupuje. Nedávný investigativní materiál magazínu The Atlantic ukázal, že firmy jako Suno nebo Udio k trénování modelů používají rozsáhlé databáze obsahující miliony skladeb. V databázích, které časopis zveřejnil, lze dohledat i písně řady českých a slovenských umělců.
Byl publikován přehled dění a novinek z vývoje Asahi Linuxu, tj. Linuxu pro Apple Silicon. Vyřešen byl problém s macOS 27 Golden Gate. Vývoj lze podpořit na Open Collective a GitHub Sponsors.
EU dnešním dnem zavedla clo ve výši 3 eur na balíky nízké hodnoty dovážené ze zemí mimo EU. To zahrnuje širokou škálu výrobků běžně nakupovaných on-line, jako jsou oděvy, hračky, elektronika a další spotřební zboží v hodnotě až 150 EUR.
Vyšel Redmine 7.0, jeden z nejlepších open source ticketovacích systémů. Došlo k migraci na Rails 8, vylepšení UI/UX, Workflow, byla přidána podpora náhledu pro Microsoft Office a LibreOffice dokumenty, došlo k výkonnostním optimalizacím a přibylo spoustu dalších oprav a novinek. Více informací v oficiálním oznámení.
Nové číslo časopisu Raspberry Pi zdarma ke čtení: Raspberry Pi Official Magazine 166 (pdf).
Blíží se prázdniny a než se rozutečete k moři, je na čase se opět sejít na Virtuální Bastlírně - pravidelném setkání elektroniků, ajťáků, bastlířů a obecně nadšenců do techniky. Co si pro vás strahovští bastlíři připravili tentokrát? Určitě proberou blížící se Linux Days i další události. U softwaru se chvíli zdrží a poví si kupříkladu o tom, jak se zbavit Bambu Cloudu, ale nepřijít o možnost ovládat tiskárnu na dálku. Řeč dojde i na AI,
… více »Vývojáři postmarketOS vydali verzi 26.06 tohoto operačního systému pro chytré telefony vycházejícího z optimalizovaného a nakonfigurovaného Alpine Linuxu s vlastními balíčky. Přehled novinek v příspěvku na blogu. Na výběr jsou 4 uživatelská rozhraní: GNOME, KDE Plasma Mobile, Phosh a Sxmo.
return super().find_class(module, name) AttributeError: Can't get attribute 'array_constructor' on module 'numpy' from '/usr/lib64/python3.10/site-packages/numpy/__init__.py' Error loading data: 'NoneType' object is not callable Error loading puzzle from lib/games/Medium/tmprPirlZ: Unpickled data is None. AttributeError: Can't get attribute 'array_constructor' on module 'numpy' from '/usr/lib64/python3.10/site-packages/numpy/__init__.py' for module: numpy, name: array_constructorOriginální kód:
AbcLinuxu.cz
ITBiz.cz
HDmag.cz
AbcPráce.cz
class MyUnpickler(pickle.Unpickler):
def find_class(self, module, name):
# help unpickle find the correct module (since sys.path is different
# from when we generated the puzzles)
if module == 'sudoku':
return getattr(sudoku, name)
return pickle.Unpickler.find_class(self, module, name)
def loadPuzzles(num, difficulty='Any'):
indexfile = os.path.join(DATA_DIR, difficulty + ".index")
index = file(indexfile).readlines()
puzzlepaths = random.sample(index, num)
puzzles = []
g = sudoku_maker.SudokuGenerator()
for path in puzzlepaths:
path = path.strip()
infile = os.path.join(DATA_DIR, path)
puz = MyUnpickler(file(infile)).load()
d = g.assess_difficulty(puz.grid)
puzzles.append((puz, d))
return puzzles
Převedený kód:
class MyUnpickler(pickle.Unpickler):
def find_class(self, module, name):
if module == 'Numeric':
# Redirect to numpy
module = 'numpy'
elif module == 'sudoku':
return getattr(sudoku, name)
elif module == 'numpy':
if name == 'array_constructor':
# Handle the specific case for array_constructor
# You can return np.array or a custom function if needed
return np.array # or whatever function you need to return
# Add a fallback for unknown classes
try:
return super().find_class(module, name)
except AttributeError as e:
print(f"AttributeError: {e} for module: {module}, name: {name}")
# Optionally log the entire traceback
import traceback
traceback.print_exc()
def load_my_data(file):
# Check if the input is a string (file path) or a file object
if isinstance(file, str):
with open(file, 'rb') as f:
return MyUnpickler(f).load()
#return pickle.Unpickler(f).load()
else:
try:
return MyUnpickler(file).load()
except Exception as e:
print(f"Error loading data: {e}")
return None
def loadPuzzles(num, difficulty='Any'):
indexfile = os.path.join(DATA_DIR, difficulty + ".index")
with open(indexfile, 'r') as file:
index = file.read().strip().splitlines() # Read lines into a list
puzzlepaths = random.sample(index, num)
puzzles = []
g = sudoku_maker.SudokuGenerator()
for path in puzzlepaths:
path = path.strip()
infile = os.path.join(DATA_DIR, path)
try:
with open(infile, 'rb') as f: # Open the file in binary mode
puz = load_my_data(f) # Use the file object here
if puz is None:
raise ValueError("Unpickled data is None.")
d = g.assess_difficulty(puz.grid)
puzzles.append((puz, d))
except Exception as e:
print(f"Error loading puzzle from {infile}: {e}")
# Continue to the next puzzle instead of returning None
return puzzles # Return the list of puzzles, which may be empty if none were loaded
import pickletools
with open("tmpzVugvu",'rb') as fh: pickletools.dis(fh)
je tam skutence Numeric array:
5036: s SETITEM 5037: S STRING 'grid' 5045: p PUT 362 5050: c GLOBAL 'Numeric array_constructor' 5077: p PUT 363 5082: ( MARK 5083: ( MARK 5084: I INT 9 5087: I INT 9 5090: t TUPLE (MARK at 5083) 5091: p PUT 364 5096: S STRING 'b' 5101: p PUT 365 5106: S STRING '\x02\x00\x00\x00\x00\x07\x01\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x06\x05\x03\t\x00\x00\x00\x00\t\x04\x02\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x02\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x00\x07\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x01\t\x03\x05\x00\x00\x00\x00\x03\x05\x07\x04\x00\x00\x00\t\x00\x00\x00\x06\x07\x00\x00\x00\x00\x04' 5426: p PUT 366Podle retezce 'grid' zjistis, ze v sudoku.py je trida SudokuGrid, ktera vyrabi self.grid = Numeric.array(self.grid,typecode='b'). Zaroven je to jedine misto v puvodnim kodu, kde se modul Numeric pouziva. Zadruhe, ChatGPT je k h*vnu, protoze tvoje podminka:
if module == 'Numeric':
# Redirect to numpy
module = 'numpy'
elif module == 'sudoku':
return getattr(sudoku, name)
elif module == 'numpy':
if name == 'array_constructor':
# Handle the specific case for array_constructor
# You can return np.array or a custom function if needed
return np.array # or whatever function you need to return
# Add a fallback for unknown classes
nedava smysl.
['Hard/tmppJClrx']
Numeric array_constructor:
[[2 9 0 0 0 0 0 0 6]
[0 8 0 0 2 6 0 3 0]
[0 3 0 5 0 0 2 0 0]
[5 0 3 0 4 0 0 2 0]
[1 0 0 0 7 0 0 0 5]
[0 7 0 0 8 0 4 0 3]
[0 0 9 0 0 8 0 7 0]
[0 5 0 4 6 0 0 9 0]
[8 0 0 0 0 0 0 5 4]]
Impossible!
Puzzle was:
Solution:
Grid
4 9 8 6 7 2 3 1 5
2 6 3 4 5 1 9 8 7
7 1 5 3 8 9 2 4 6
3 5 7 8 2 6 1 9 4
8 4 1 9 3 7 6 5 2
6 2 9 1 4 5 7 3 8
5 8 6 2 9 3 4 7 1
9 7 2 5 1 4 8 6 3
1 3 4 7 6 8 5 2 9
Puzzle foobared in following state:
Error loading puzzle from lib/games/Hard/tmppJClrx: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
Numeric.py
import numpy as np
def array_constructor(pole, typecode, hex_string, typ=True):
# Převod hexadecimálního řetězce na bajty
byte_array = bytes(hex_string, 'latin1')
# Vytvoření NumPy pole z bajtového pole
numpy_array = np.frombuffer(byte_array, dtype=np.uint8)
# Zkontrolujte, zda má pole dostatečný počet prvků pro 9x9
if numpy_array.size < 81:
raise ValueError("Hex string does not contain enough data for a 9x9 array.")
# Přetvoření pole na rozměry 9x9
numpy_array_reshaped = numpy_array[:81].reshape(9, 9)
print ("Numeric array_constructor:")
print (numpy_array_reshaped)
return numpy_array_reshaped
'''
if grid:
if type(grid)==str:
'''
if grid is not False: # Změna podmínky
if isinstance(grid, str):
class DifficultyRating:
def count_values(self, dct):
kk = list(dct.keys()) # Převod dict_keys na seznam, puvodne kk=dct.keys()
kk.sort() # Nyní můžete použít sort()
return [len(dct[k]) for k in kk]
Tiskni
Sdílej:
