Americká společnost Reflection AI světu představila Beam, open-weight model s 501 miliardami parametrů (z toho 23 miliard aktivních), určený především pro programování a práci autonomních agentů. Podle autorů jejich model nabízí výkon srovnatelný s většími modely při výrazně nižších nárocích na výpočetní výkon. Beam nyní ještě prochází závěrečným testováním, na stránkách Reflection AI se však lze zaregistrovat a získat předběžný přístup. Váhy modelu, dokumentace a nástroje pro vývojáře mají být zveřejněny v průběhu tohoto měsíce.
OpenCourant je komunitní fork OpenRadioss, tj. open source softwaru pro simulace havárií, nárazů a vysoce nelineárních dynamických dějů metodou konečných prvků. Společnost Siemens v loňském roce dokončila akvizici společnosti Altair Engineering, jež před čtyřmi lety uvolnila open source verzi OpenRadioss svého proprietárního softwaru Radioss. Minulý týden Siemens OpenRadioss pohřbil. Integroval jej do svého softwaru Simcenter, webovou stránku OpenRadioss přesměroval na Simcenter a repozitář OpenRadioss na GitHubu odstranil.
Pořadatelé devátého ročníku komunitního setkání správců nejen českých a slovenských sítí – CSNOG 2027, které se uskuteční 20. a 21. ledna, vyhlásili Call for Abstracts. Náměty na vystoupení mohou zájemci přihlašovat do 31. října na webu akce a vybírat mohou ze tří sekcí – správa sítí, legislativa a regulace a akademické projekty. Zveřejněny byly také Call of Partners určené sponzorům a partnerům setkání, kteří by například chtěli mít na
… více »Strata je open-source inferenční engine, který umožňuje lokálně provozovat rozsáhlý čínský model Qwen3.8-Flash-Next, který by jinak nejspíše vyžadoval serverovou infrastrukturu, na běžném herním počítači s alespoň 12 GB VRAM, 32 GB RAM a dostatkem místa na SSD. Nároky na paměť a rychlost generování se liší s použitou variantou modelu Qwen. Zdrojový kód je dostupný na GitHubu, pod licencí MIT.
Americký prezident Donald Trump oznámil vznik federální Jednotky pro superinteligenci (Super Intelligence Force), která má koordinovat postup vlády, technologických firem, náboženských organizací a dalších institucí v oblasti rychle se rozvíjející umělé inteligence (Trumpem oficiálně nazývanou superinteligencí). SIF, podřízená přímo Trumpovi, má pomoci Spojeným státům udržet v oblasti SI technologický náskok nad světem a
… více »Klient je e-mailový klient pro GNOME s nativní podporou Proton Mailu, PGP a spamfiltrem řízeným AI. Napsaný je v Go s GTK4 a libadwaita. Připojuje se přímo k Proton Mailu (bez Proton Bridge), ke Gmailu, k Seznam.cz a k libovolné schránce IMAP/SMTP. Každou novou zprávu nejdřív posoudí spamfiltr a teprve potom ji ukáže a ohlásí. Rozhraní je česky a anglicky.
Hra Doom nově běží také v SQL databázi CedarDB. Představen byl SQLDoom. Vyzkoušet lze online demo. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu.
Multiplatformní open source aplikace scrcpy (Wikipedie) pro zrcadlení připojeného zařízení se systémem Android na desktopu a umožňující ovládání tohoto zařízení z desktopu, byla vydána v nové verzi 5.0. S podporou hardwarového dekódování videa na desktopu.
Moderní linker mold, rychlejší alternativa k LLVM lld nebo wild, byl vydán v nové major verzi 3.0.0. Přepsán byl z C++ do Rustu.
Po osmi letech od vydání verze 2.0 byla vydána nová major verze 3.0 multiplatformního editoru tagů MusicBrainz Picard (Wikipedie). Přehled novinek, vylepšení a oprav v changelogu.
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: