Chris Kühl (CEO), Christian Brauner (CTO) a Lennart Poettering (Chief Engineer) představili svou společnost Amutable. Má přinést determinismus a ověřitelnou integritu do linuxových systémů.
Byla vydána (𝕏) nová verze 26.1 open source firewallové a routovací platformy OPNsense (Wikipedie). Jedná se o fork pfSense postavený na FreeBSD. Kódový název OPNsense 26.1 je Witty Woodpecker. Přehled novinek v příspěvku na fóru.
Deník TO spustil vlastní zpravodajský webový portál ToHledej.CZ s internetovým vyhledávačem a bezplatnou e-mailovou schránkou. Dle svého tvrzení nabízí 'Zprávy, komentáře, analýzy bez cenzury' a 'Mail bez šmírování a Velkého bratra'. Rozložením a vizuálním stylem se stránky nápadně podobají portálu Seznam.cz a nejspíše je cílem být jeho alternativou. Z podmínek platformy vyplývá, že portál využívá nespecifikovaný internetový vyhledávač třetí strany.
Computer History Museum (Muzeum historie počítačů) zpřístupnilo své sbírky veřejnosti formou online katalogu. Virtuálně si tak můžeme prohlédnout 'rozsáhlou sbírku archivních materiálů, předmětů a historek a seznámit se s vizionáři, inovacemi a neznámými příběhy, které revolučním způsobem změnily náš digitální svět'.
Ruský hacker VIK-on si sestavil vlastní 32GB DDR5 RAM modul z čipů získaných z notebookových 16GB SO-DIMM RAM pamětí. Modul běží na 6400 MT/s a celkové náklady byly přibližně 218 dolarů, což je zhruba třetina současné tržní ceny modulů srovnatelných parametrů.
Národní identitní autorita (NIA), která ovlivňuje přihlašování prostřednictvím NIA ID, MEP, eOP a externích identit (např. BankID), je částečně nedostupná.
Byla vydána nová verze 1.16.0 klienta a serveru VNC (Virtual Network Computing) s názvem TigerVNC (Wikipedie). Z novinek lze vypíchnout nový server w0vncserver pro sdílení Wayland desktopu. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu. Binárky na SourceForge. TigerVNC je fork TightVNC.
Byla vydána nová verze 4.6 (𝕏, Bluesky, Mastodon) multiplatformního open source herního enginu Godot (Wikipedie, GitHub). Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu.
Rozsáhlá modernizace hardwarové infrastruktury Základních registrů měla zabránit výpadkům digitálních služeb státu. Dnešnímu výpadku nezabránila.
Čínský startup Kimi představil open-source model umělé inteligence Kimi K2.5. Nová verze pracuje s textem i obrázky a poskytuje 'paradigma samosměřovaného roje agentů' pro rychlejší vykonávání úkolů. Kimi zdůrazňuje vylepšenou schopnost modelu vytvářet zdrojové kódy přímo z přirozeného jazyka. Natrénovaný model je dostupný na Hugging Face, trénovací skripty však ne. Model má 1 T (bilion) parametrů, 32 B (miliard) aktivních.
def berlekamp_massey_algorithm(seq):
n = len(seq)
b, c = [0]*n, [0]*n
b[0], c[0] = 1, 1
L, m, i = 0, -1, 0
for j in range(n):
d = seq[j]
for k in range(1, L+1):
d ^= c[k] & seq[j-k]
if d == 1:
t = c.copy()
p = [0]*n
for k in range(n-j+m):
p[k] = b[k+j-m] ^ t[k]
if L <= j//2:
L = j + 1 - L
m = j
b, c = t, p
else:
for k in range(n-j+m):
c[k] = b[k+j-m] ^ p[k]
return L, b[:L+1], c[:L+1]
def generate_lfsr_output(poly, seq_len):
n = len(poly)
state = [0]*(n-1) + [1]
output = []
for i in range(seq_len):
out = state[-1]
for j in range(n-1):
if poly[j+1]:
out ^= state[j]
state = [out] + state[:-1]
output.append(out)
return output
def main():
seq = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]
L, b, c = berlekamp_massey_algorithm(seq)
print(f"Shortest LFSR length: {L}")
print("LFSR polynomial coefficients (backward):")
print(b[::-1])
generated_seq = generate_lfsr_output(b[::-1], len(seq))
print("Generated sequence:")
print(generated_seq)
print("Verification result:")
print(seq == generated_seq)
if __name__ == '__main__':
main()
Výstup vypadá takto
Shortest LFSR length: 4 Polynomial: x^4 + x^3 + x^1 LFSR polynomial coefficients (backward): [1, 1, 0, 1, 0] original sequence: [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1] Generated sequence: [1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0] Verification result: False
def berlekamp_massey(sequence):
n = len(sequence)
s = list(map(int, sequence))
k = 0
for k in range(n):
if s[k] == 1:
break
f = {k + 1, 0}
l = k + 1
g = {0}
a = k
b = 0
for n in range(k + 1, n):
d = 0
for item in f:
d ^= s[item + n - l]
if d == 0:
b += 1
else:
if 2 * l > n:
f ^= set([a - b + item for item in g])
b += 1
else:
temp = f.copy()
f = set([b - a + item for item in f]) ^ g
l = n + 1 - l
g = temp
a = b
b = n - l + 1
degree = max(f)
c = [0] * (degree + 1)
for exp in f:
c[degree - exp] = 1
return f, c, l
def get_polynomial_string(f):
result = ''
lis = sorted(f, reverse=True)
for i in lis:
if i == 0:
result += '1'
else:
result += 'x^%s' % str(i)
if i != lis[-1]:
result += ' + '
return result
def generate_lfsr_output(poly, seq_len, seq):
n = len(poly)
state = seq[:n-1][::-1]
output = []
for i in range(seq_len):
out = state[0]
for j in range(1, n):
if poly[j]:
out ^= state[j-1]
state = [out] + state[:-1]
output.append(out)
return output[::-1]
def main():
seq = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]
seq2 = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
f, c, L = berlekamp_massey(seq)
print("Shortest LFSR length: {}".format(L))
print("Polynomial: {}".format(get_polynomial_string(f)))
print("LFSR polynomial coefficients (backward): {}".format(c))
generated_seq = generate_lfsr_output(c[::-1], len(seq), seq2)
print("original sequence:")
print(seq)
print("Generated sequence:")
print(generated_seq)
print("Verification result:")
print(seq == generated_seq)
if __name__ == '__main__':
main()
berlekamp_massey je pravděpodobně dobře, myslím, že je problém v generování LFSR, počátečním stavu, nebo tvaru polynomu.
Tiskni
Sdílej: