Do 26. října do 18:00 běží na Steamu přehlídka nadcházejících her Festival Steam Next | říjen 2026 (YouTube) doplněná demoverzemi, přenosy a dalšími aktivitami. Demoverze lze hrát zdarma.
Čínská technologická společnost DeepSeek zveřejnila na GitHubu svůj framework DeepInfer, nástroj pro efektivní offline inferenci svého modelu DeepSeek-V4.1-Flash ve velkém měřítku. Software běží na Linuxu a nativně podporuje akcelerátory Nvidia ale i čipy Huawei Ascend 950. Jedná se pouze o samotný inferenční engine, ne kompletní produkční službu. Zdrojový kód je dostupný pod licencí Apache 2.0.
Německo-americká společnost Black Forest Labs představila FLUX 3 Image Klein, otevřený model s 5,6 miliardami parametrů pro tvorbu a úpravu obrázků. Dovede pracovat až s deseti referenčními snímky a zvládá generování v rozlišení až 4K, díky své menší velikosti ('klein' v němčině znamená 'malý') je model vhodný pro používání na běžných grafických kartách. Jedná se bohužel o cenzurovaný generativní model, z korpusu byl před trénováním
… více »Bylo vydáno OpenBSD 8.0. Se songem The Simps on AI.
Byla vydána nová verze 25.12.6 linuxové distribuce primárně určené pro routery a vestavěné systémy OpenWrt (Wikipedie). Opravena je řada zranitelností v základních síťových službách, které jsou ve výchozím nastavení aktivní a které lze zneužít na dálku. Důrazně je doporučena aktualizace.
Český projekt mapSTL.com promění vybrané místo na světě ve 3D mapu pro tisk, včetně měst, kopců a hor. Vytištěnou mapu můžete také pověsit na zeď jako obraz. STL i barevný 3MF stáhnete zdarma a bez registrace. Vyzkoušejte své oblíbené místo a podělte se o zpětnou vazbu.
Byl zveřejněn průběžně aktualizovaný program konference OpenAlt 2026 o otevřeném softwaru a datech, IT bezpečnosti, DIY a IoT. Konference proběhne o víkendu 7. a 8. listopadu v prostorách FIT VUT v Brně. Vstup je zdarma.
Dobry den, delam program na prohlizeni obrazku. Na zacatku mi nasledujici metoda nacte vsechny obrazky. V seznamu imageNames jsou jmena vsech obrazku v urcite slozce.
private void loadImages()
{
mediaTracker = new MediaTracker(this);
Toolkit toolkit = Toolkit.getDefaultToolkit();
for (String imageName : imageNames)
images.add(toolkit.getImage(imageName));
for (int i = 0; i < 10; i++)
mediaTracker.addImage(images.get(i), i);
try
{
for (int i = 0; i<10; i++)
mediaTracker.waitForID(i);
} catch (InterruptedException ex)
{
ex.printStackTrace();
}
}
Pres mediaTracker.addImage() a mediaTracker.waitForID() nactu a pridam pouze prvnich 10 obrazku - kdybych nacetl vsechny tak zbytecne zaplacam RAM a trvalo by to hoodne dlouho.
Potom mam metodu pro zobrazeni nasledujiciho obrazku po stisku sipky doprava:
private void drawNextImage()
{
if ((++imageIndex) == images.size())
imageIndex = 0;
// ic je Canvas do ktereho obrazek vykresluji
ic.drawLoadedImage(images.get(imageIndex));
...
mediaTracker.addImage(images.get(imageIndex+10), imageIndex+10);
try
{
mediaTracker.waitForID(imageIndex+10);
} catch (InterruptedException ex)
{
ex.printStackTrace();
}
if ((imageIndex - 10) >= 0)
mediaTracker.removeImage(images.get(imageIndex - 10), imageIndex - 10);
}
V promenne imageIndex je index aktualniho zobrazeneho obrazku. V te metode si tedy pripravim nasledujici jeste nenacteny obrazek, tzn ten na indexu imageIndex+10 a zaroven ten o 10 mist dozadu (pokud je to mozne) odstranim. Mam tedy v pameti nacteno vzdy jen male mnozstvi obrazku, ne vsechny.
Program testuji v adresari, kde mam 65 fotek, zadna asi 2MB. Prvnich 10 fotek je uz prednactenych, takze se vzdy po stisku sipky doprava zobrazi velmi rychle, u 11. fotky je uz poznat rozdil a vzdy kolem 30. fotky dostanu toto:
Exception in thread "Image Fetcher 1" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at java.awt.image.DataBufferInt. init (DataBufferInt.java:41)
at java.awt.image.Raster.createPackedRaster(Raster.java:458)
at java.awt.image.DirectColorModel.createCompatibleWritableRaster(DirectColorModel.java:1015)
at sun.awt.image.ImageRepresentation.createBufferedImage(ImageRepresentation.java:230)
at sun.awt.image.ImageRepresentation.setPixels(ImageRepresentation.java:484)
at sun.awt.image.ImageDecoder.setPixels(ImageDecoder.java:120)
at sun.awt.image.JPEGImageDecoder.sendPixels(JPEGImageDecoder.java:97)
at sun.awt.image.JPEGImageDecoder.readImage(Native Method)
at sun.awt.image.JPEGImageDecoder.produceImage(JPEGImageDecoder.java:119)
at sun.awt.image.InputStreamImageSource.doFetch(InputStreamImageSource.java:246)
at sun.awt.image.ImageFetcher.fetchloop(ImageFetcher.java:172)
at sun.awt.image.ImageFetcher.run(ImageFetcher.java:136)
Pak mohu jeste dolistovat k cca 40. fotce - to dava smysl, protoze 10 fotek dopredu je prednactenych a pote se fotky uz vubec nezobrazuji. Pro jednoduchost jeste neresim to ze nacitam fotky z indexu, ktery uz neexistuje (je vetsi nebo roven images.size())
Proto otazka - jak mam tu pamet uvolnovat, abych predesel OutOfMemoryError?
No prave kvuli tomu, aby se dany objekt obrazku z MediaTrackeru odstranil volam toto:
mediaTracker.removeImage(image, index);
K cemu pak ta metoda slouzi? V tom kodu Shower.java jsem nenasel nic co by mi s timto pomohlo, mel jste tam na mysli neco konktretniho?
Ok, zkusil jsem tu hranici 10 snizit na 1, takze nacitam pouze jeden obrazek dopredu. Takto to zvladlo 37 fotek (predtim 30) a na 38 zase ta chyba.
Nechal jsem hranici stale na 1 jeda a program spustil s -Xmx1024m coz by melo programu poskytnout giga pameti, jestli jsem to dobre pochopil - takto to zvladlo 56 fotek, 57 hodila moji oblibenou chybu. Jak je prosim mozny, ze takovy programek na prohlizeni obrazku s predbufferovanim jednoho obrazku sezere 1GB RAM? Jedine prijatelne vysvetleni je asi to, ze ty nactanene obrazky stale zustavaji v pameti, co myslite?
Doted jsem automatickou spravu pameti v Jave bral jakou velkou vyhodu oproti treba C++, ale nyni mi pekne komplikuje zivot... Nejake navrhy?
images nacitavas vsetky obrazky...
Tak jsem seznam objektu Image odstranil, obrazky nacitam az v pripade potreby podle seznamu imageNames a vypada to, ze to pomohlo. Ja ten problem porad daval za vinu MediaTrackeru a on az to mohl obycejny seznam objektu Image... zajimave.
Tookit.getImage() a Image.flush().
Tiskni
Sdílej: