Byla vydána nová verze 1.48.0 sady nástrojů pro správu síťových připojení NetworkManager. Novinkám se v příspěvku na blogu NetworkManageru věnuje Fernando F. Mancera. Mimo jiné se v nastavení místo mac-address-blacklist nově používá mac-address-denylist.
Před 25 lety, 31. května 1999, započal vývoj grafického editoru Krita (Wikipedie). Tenkrát ještě pod názvem KImageShop a později pod názvem Krayon.
Farid Abdelnour se v příspěvku na blogu rozepsal o novinkám v nejnovější verzi 24.05.0 editoru videa Kdenlive (Wikipedie). Ke stažení brzy také na Flathubu.
David Revoy, autor mj. komiksu Pepper&Carrot, se rozepsal o své aktuální grafické pracovní stanici: Debian 12 Bookworm, okenní systém X11, KDE Plasma 5.27, …
Wayland (Wikipedie) byl vydán ve verzi 1.23.0. Z novinek lze vypíchnout podporu OpenBSD.
Craig Loewen na blogu Microsoftu představil novinky ve Windows Subsystému pro Linux (WSL). Vypíchnout lze GUI aplikaci pro nastavování WSL nebo správu WSL z Dev Home.
V sobotu 1. června lze navštívit Maker Faire Ostrava, festival plný workshopů, interaktivních činností a především nadšených a zvídavých lidí.
Webový server Caddy (Wikipedie) s celou řadou zajímavých vlastností byl vydán ve verzi 2.8 (𝕏). Přehled novinek na GitHubu.
Byla vydána verze 3.0 (@, 𝕏) svobodného softwaru HAProxy (The Reliable, High Performance TCP/HTTP Load Balancer; Wikipedie) řešícího vysokou dostupnost, vyvažování zátěže a reverzní proxy. Detailní přehled novinek v příspěvku na blogu společnosti HAProxy Technologies.
Společnost Framework Computer představila novou vylepšenou verzi svého modulárního notebooku Framework Laptop 13 s Intel Core Ultra Series 1, displej s lepším rozlišením a novou webovou kameru. Přímo do Česka jej zatím koupit nelze.
Některé programy, které vyvíjíme (Fotomon, Měření) , používají množství různé statistiky. Moje chápání statistiky je spíše klasické, ale existuje ještě jiný pohled na statistiku - Bayesiánská statistika. Rozhodl jsem se jí porozumět a naučit se ji prakticky používat.
Moje první kroky vedly na Wikipedii:
http://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesova_věta
Našel jsem tam přesně to, co jsem čekal: matematický formalismus, pod kterým si nedovedu nic představit (pravděpodobnost, že na Wikipedii najdu to, co hledám, ve formě stravitelné pro průměrného inženýra, už dnes dovedu pomocí bayesiánské statistiky docela dobře odhadnout). Ale je tam odkaz:
http://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesovská_statistika
Je tam příklad. Skvělé! Ale kdo tohle psal!? Velmi volně cituji:
Test na nemoc dá kladnou odpověď u 99% nemocných pacientů a u 5% zdravých pacientů. Nemocí trpí jen 0.1% populace. Jaká je pravděpodobnost?
He? WTF? Jaká pravděpodobnost? Co se po mě chce? Pravděpodobnost čeho? No nic, třeba to vyplyne z textu dále:
"Pravděpodobnost choroby je o 19% větší, než u těch, kdo se testu nepodrobili."
No nazdar, máme zde další skupinu: přibyli nám ještě netestovaní. Kam si je mám zařadit? Navíc to je formulováno tak nešťastně, že kdybych nevěděl, jak veliký je to nesmysl, mohl bych usuzovat, že provedení testu nějak ovliní, jestli člověk onemocní, nebo zůstane zdravý.
Jsem ztracen.
Několikrát jsem narazil na příklad s dvěma pytlíky s bílými a černými kuličkami, což mi celou problematiku ještě více zatemnilo. Tuhle míchanici současné a předchozí pravděpodobnosti, střídaní minulosti, přítomnosti a budoucno také nedokázal nikdo dostatečně jasně vysvětlit. Popis primitivní úlohy na tři listy formátu A4 zvyšuje WTF faktor nade všechny meze.
Začal jsem hledat v angličtině. Odfiltroval jsem všechny kuličky v pytlíku a nakonec jsem skvělý příklad objevil zde:
http://people.hofstra.edu/Stefan_Waner/RealWorld/tutorialsf3/frames6_6.html
Konečně mi docvaklo. Celý ten Bayesův vzorec je obyčejná trojčlenka. To mi mohli vysvětlit už v prváku na střední a nemusí se z toho dělat zbytečná věda. Jakmile jsem si to namaloval a pochopil, vypadá základ bayesovské statistiky prostince:
Pro praktické použití je třeba ještě pochopit jednu věc: bayesiánský vzorec je často uváděn ve zjednodušené formě a není jasné, jak z něj spočítat například toto:
Ve jmenovateli (část zlomku pod čarou) Bayesova vzorce figuruje takzvaná "úplná pravděpodobnost". V příkladu dopujících a nedopujících sportovců je to součet všech pozitivních výsledků, tj. 9,5% + 13,5%. V případě tří fabrik je to:
Sečteme jednotlivá procenta: celkem 2,9% ze všech výrobků na trhu jsou zmetky. Z fabriky A jich pochází: 50% * 2% / 2,9% = 34,4%
(Příklad jsem nalezl v dokumentu, který nyní není dostupný, googlujte "Bayes Krčková").
Možnost použít libovolný počet různých vstupních parametrů (zde fabriky A, B a C) je dobrá zpráva pro praktické použití v programech - dovoluje to snadno dekomponovat problém na několik samostatných částí.
Jakmile jsem pochopil princip, došlo mi, že bayesiánská statistika není nic složitého či nepochopitelného. Zkuste si to. Namalujte si třeba dva pytlíky s kuličkami - uvidíte sami.
Tiskni Sdílej:
Moje chápání statistiky je spíše klasické, ale existuje ještě jiný pohled na statistiku - Bayesiánská statistika.
WtF?
Nicméně, je jasné, že různé pohledy na statistiku nemohou nic změnit na platnosti Bayosova vzorce. Tj. i "frekventisté" platnost Bayosova vzorce samozřejmě uznávají.Presne tak, pokud tomu rozumim, tak rozdil mezi 'frekventistickou' a 'bayesovskou' interpretaci pravdepodobnosti je ciste zalezitost interpretacni, na vzorce a vysledky to nema vliv (podobne jako ruzne interpretace kvantove mechaniky). Proto je treba nemichat 'bayesovskou interpretaci' na jedne strane a bayesuv vzorec ci bayesovskouu inferenci, coz jsou elementarni veci z pravdepodobnosti a statistiky platne a pouzivane nezavisle na interpretaci.