Byly zpracovány a na YouTube zveřejněny videozáznamy z konference LinuxDays 2025.
Na konferenci LinuxDays 2025 byl oficiálně představen nový router Turris Omnia NG.
Přímý přenos (YouTube) z konference LinuxDays 2025, jež probíhá tento víkend v Praze v prostorách FIT ČVUT. Na programu je spousta zajímavých přednášek.
V únoru loňského roku Úřad pro ochranu osobních údajů pravomocně uložil společnosti Avast Software pokutu 351 mil. Kč za porušení GDPR. Městský soud v Praze tuto pokutu na úterním jednání zrušil. Potvrdil ale, že společnost Avast porušila zákon, když skrze svůj zdarma dostupný antivirový program sledovala, které weby jeho uživatelé navštěvují, a tyto informace předávala dceřiné společnosti Jumpshot. Úřad pro ochranu osobních údajů
… více »Google Chrome 141 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 141.0.7390.54 přináší řadu novinek z hlediska uživatelů i vývojářů. Podrobný přehled v poznámkách k vydání. Opraveno bylo 21 bezpečnostních chyb. Za nejvážnější z nich (Heap buffer overflow in WebGPU) bylo vyplaceno 25 000 dolarů. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře.
eDoklady mají kvůli vysoké zátěži technické potíže. Ministerstvo vnitra doporučuje vzít si sebou klasický občanský průkaz nebo pas.
Novým prezidentem Free Software Foundation (FSF) se stal Ian Kelling.
Na čem pracují vývojáři webového prohlížeče Ladybird (GitHub)? Byl publikován přehled vývoje za září (YouTube).
Vyšla kniha Počítačové programy a autorské právo. Podle internetových stránek nakladatelství je v knize "Významný prostor věnován otevřenému a svobodnému softwaru, jeho licencím, důsledkům jejich porušení a rizikům „nakažení“ proprietárního kódu režimem open source."
Red Hat řeší bezpečnostní incident, při kterém došlo k neoprávněnému přístupu do GitLab instance používané svým konzultačním týmem.
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:
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 puzzlesPřevedený 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: