Byla vydána (Mastodon, 𝕏) třetí RC verze GIMPu 3.2. Přehled novinek v oznámení o vydání. Podrobně v souboru NEWS na GitLabu.
Apple představil iPhone 17e a iPad Air s čipem M4.
Byla vydána verze 1.0 editoru kódů Gram. Jedná se o fork editoru Zed bez telemetrie a umělé inteligence.
Byla oznámena spolupráce GrapheneOS s Motorolou. Podrobnosti v tiskové zprávě. GrapheneOS (Wikpedie) je varianta Androidu zaměřující se na bezpečnost a soukromí.
Armbian, tj. linuxová distribuce založená na Debianu a Ubuntu optimalizovaná pro jednodeskové počítače na platformě ARM a RISC-V, ke stažení ale také pro Intel a AMD, byl vydán ve verzi 26.2.1. Přehled novinek v Changelogu.
Volí se dvě místa v Radě openSUSE. Seznamte se se čtyřmi kandidáty. Členové projektu openSUSE mohou hlasovat od 1. do 8. března. Výsledky budou oznámeny 9. března.
Společnost OpenAI uzavřela dohodu s americkým ministerstvem obrany o poskytování technologií umělé inteligence (AI) pro utajované sítě americké armády. Firma to oznámila několik hodin poté, co prezident Donald Trump nařídil vládě, aby přestala využívat služby společnosti Anthropic.
Technologická společnost Anthropic v noci na dnešek oznámila, že se obrátí na soud kvůli rozhodnutí ministerstva obrany označit ji za bezpečnostní riziko dodavatelského řetězce poté, co nevyhověla jeho požadavkům týkajícím se používání umělé inteligence (AI). Prezident Donald Trump krátce před tím uvedl, že nařídil federálním úřadům postupně ukončit využívání jejích AI technologií. Spor mezi firmou vyvíjející chatbot Claude a
… více »Zemřel Rob Grant, spolutvůrce kultovního sci-fi seriálu Červený trpaslík.
Apple oznámil, že iPhone a iPad jako první a jediná zařízení pro koncové uživatele splňují požadavky členských států NATO na zabezpečení informací. Díky tomu je možné je používat pro práci s utajovanými informacemi až do stupně „NATO Restricted“, a to bez nutnosti instalovat speciální software nebo měnit nastavení. Žádné jiné běžně dostupné mobilní zařízení tak vysokou úroveň státní certifikace dosud nezískalo.
class TNode:
term, subNodes, data = None, (), None
def __init__(self, data):
self.data=data #vlastni pismeno
self.subNodes=() #ntice poduzli
self.term=None #ukoncovaci terminal
class tri:
#############################
def __init__(self):
"""
Inicializace
"""
self.root=self.addNode('#')
############################
def add(self, word):
"""
Prida slovo do slovniku
"""
curNode=self.root
for letter in word:
notInTree=True
for i in curNode.subNodes:
if i.data==letter:
notInTree=False
index=i
break
if notInTree:
temp=list(curNode.subNodes)
temp.append(self.addNode(letter))
curNode.subNodes=tuple(temp)
index=curNode.subNodes[-1]
curNode=index
Ovsem i pri pouziti teto struktury, nactu-li vice nez 350 000 slov tak se pamet zabrana programem vysplha na nejakych cca 100MB.
Napadlo by nejake vhodne efektivni reseni? Jenom doplnim ze s pythonem vice mene zacinam, ale s timto problemem jsem stravil uz mnoho drahoceneho casu, tak mne to nedalo abych se nezeptal.
Dekuji za odpoved
Pepa H.
Tiskni
Sdílej: