Ardour 6.0 llega tras meses de desarrollo con un nuevo teclado virtual MIDI y muchas mejoras internas

Ardour 6.0

Aunque posteriormente he usado mucho otro software, al enterarme de este lanzamiento no he podido evitar sonreír. Lo que ha llegado es Ardour 6.0, la última versión importante de este espacio de trabajo de audio digital (DAW) de código abierto que usé por primera vez allá por 2006. Por entonces no tenía la imagen y era tan intuitivo como lo son los secuenciadores más modernos, pero ya hice mis cositas junto a un amigo y mis recuerdos son positivos.

En el momento de escribir estas líneas, la página del proyecto está caída, por lo que no podemos acceder a ella y ver la lista de novedades que tarde o temprano volverá a estar disponible en este enlace. Tampoco podemos descargar el software porque está caído todo el sitio web. Me parece poco probable que esté caído porque muchos hayan querido actualizar a Ardour 6.0 pero, si tenemos en cuenta que no han mencionado ninguna tarea de mantenimiento, todo parece indicar que les está fallando la empresa de hosting.

Ardour 6.0: pocos cambios por fuera, mucho mejor por dentro

Ardour 6.0 tiene muchos cambios internos para mejorar su arquitectura. Entre otras cosas, ahora ofrece lo siguiente:

  • Proporciona compensación de latencia completa en toda la pila.
  • Soporte global de velocidad variable.
  • Monitoreo de cue.
  • Mejoras importantes del flujo de trabajo MIDI.
  • Mejorada la administración de complementos.
  • Mejoras de back-end ALSA para ingenieros de audio de Linux.
  • Nuevo teclado MIDI virtual.
  • Soporte de formato de grabación nativo para FLAC.
  • Mejor usuario HiDPI en el soporte de interfaz.
  • Muchas otras correcciones y mejoras generales.
  • También hay un trabajo de preparación realizado en Ardor 6.0 para admitir una interfaz web experimental en el futuro.

Como hemos mencionado, ahora mismo la web del proyecto está caída, por lo que no se puede instalar Ardour 6.0 desde allí. Sí existe un repositorio desde donde podremos instalarlo, para lo que tendremos que abrir un terminal y escribir lo siguiente:

sudo add-apt-repository ppa:dobey/audiotools
sudo apt update && sudo apt install ardour

Si os lo estáis preguntando, no hay ninguna versión disponible como paquetes Flatpak ni Snap. Sí se puede instalar desde los repositorios oficiales de muchas distribuciones Linux, pero aún habrá que esperar unos días (o más) para que Ardour 6.0 aparezca como actualización.

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Java cumple 25 años. Una breve historia de la plataforma

Java cumple 25 años

«Rompí con mi novia la programadora. Ella no se de Java» El chiste lo escuché por primera vez en un programa de radio dirigido al público en general. Eso demuestra que la popularidad de este lenguaje de programación que acaba de cumplir 25 años excede el ámbito de la informática.

El término Java se utiliza la mayoría de las veces para referirse a la plataforma Java, es decir un conjunto de herramientas para el desarrollo rápido de aplicaciones multiplataforma, así como para el lenguaje de programación de propósito general creado por la empresa Sun para desarrollar programas para esta plataforma.

La diferencia de Java con respecto a otros lenguajes de programación es que está diseñado para que el código escrito pueda ejecutarse en cualquier sistema en el que pueda funcionar una máquina virtual de Java (JVM).

En realidad. Java no nació para ser usado en la programación de computadoras. En los 90 la industria de los medios apostaba por la televisión interactiva y los desarrolladores pensaban que sería útil para su uso en decodificadores y lo que después se conocería como televisores inteligentes. Sin embargo, las empresas de televisión por cable no se interesaron. Fueron los desarrolladores de Internet quienes vieron su potencial y Netscape, el navegador pionero, lo incorporó.

Java cumple 25 años. Un poco de historia

Los comienzos del proyecto hay que rastrearlos a 1991 cuando James Gosling, Mike Sheridan, y Patrick Naughton formaron dentro de la empresa Sun Microsystem el llamado Green Team (equipo verde). Sus objetivos eran ambiciosos, pretendían crear un lenguaje de programación que fuera

Simple, robusto, portátil, independiente de la plataforma, seguro, de alto rendimiento, multihilo, de arquitectura neutra, orientado a los objetos, interpretado y dinámico.

Originalmente al futuro lenguaje se lo llamo Greentalk y sus archivos llevaban la extensión .gt pero posteriormente se optó por el nombre Oak (Roble). El roble es considerado como un símbolo de fuerza y elegido como árbol nacional en muchos países como Francia, Alemania, Rumania y Estados Unidos. También, era marca registrada de otra empresa.

¿Por qué se terminó llamando Java?

Cuando los desarrolladores supieron que no podían llamarlo Oak barajaron otros nombres. Querían una palabra que reflejara la esencia del nuevo lenguaje: revolucionario, dinámico, vivo, genial, único, fácil de deletrear y divertido de decir.

Probaron con dynamic (dinámico), revolutionary (revolucionario), Silk (seda), Jolt (sacudida) y DNA (ADN). Finalmente, eligieron un nombre que se le ocurrió a Gosling mientras tomaba café. Java no es un acrónimo, alude a la Isla de Indonesia donde se producen algunas de las mejores variedades de esa infusión.

En 1995 se liberó la primera versión de prueba del kit para desarrolladores y, ese mismo año la revista TIme lo nombró como uno de los diez productos del año. Hoy el lenguaje se usa para la creación de aplicaciones de escritorio, móviles, web y embebidas. Muchos programas populares de código abierto están escritos usando Java.

La controversia sobre sus licencias

La mayoría de los componentes de la plataforma Java están disponibles bajo licencias abiertas, y, los que no lo están fueron reemplazados por proyectos alternativos que si son de código abierto. Sin embargo, esto no es garantía. Oracle (que compró Sun Microsystem) está demandando a Google por la reimplementación de las interfaces de programación de aplicaciones Java en Android. Del resultado de ese juicio dependerá que los reemplazos se puedan seguir utilizando.

Usando aplicaciones Java en Linux

Muchas aplicaciones Java incluyen un pequeño módulo que permiten utilizarlas sin necesidad de instalar componentes adicionales. Sin embargo, para ejecutar la mayoría es necesario instalar un entorno de ejecución de Java. Gran parte de las distribuciones Linux incluyen en sus repositorios un paquete llamado OpenJDK que puede instalarse en la forma habitual.

También se puede instalar el entorno de ejecución oficial de Oracle desde su página. Pero es de licencia privativa y tiene restricciones para su uso comercial.

En ambos casos solo hay que posar el puntero del ratón sobre la aplicación y con el botón derecho elegir abrirla con el entorno Java elegido.

Programando en Java

Para hacer programas en Java solo necesitamos tener instalado el ya citado paquete OpenJDK y un entorno integrado de desarrollo como NetBeans, Eclipse o Intellij Idea. Todos ellos pueden instalarse fácilmente en nuestra distribución Linux mediante repositorios y los paquetes FlatPak y Snap.

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MAUI: ¿qué es este interesante proyecto?

Logo de MAUI

MAUI es una nueva palabra que tal vez no te suene (o tal vez sí si conoces el proyecto Nitrux), pero que debería. Es un interesante proyecto que rescata la «olvidada» convergencia que tanto aclamaba Canonical y que finalmente no llegó. Pero, además de eso, MAUI va un paso más allá de una simple convergencia, al menos como se entendía hasta el momento.

Este MAUI Project pretende impulsar la creación de aplicaciones convergentes basándose en la tecnología de KDE, es decir, con bibliotecas Qt. Forma parte de Nitrux o NXOS, la famosa distro basada en Ubuntu y que usa el entorno de escritorio NX Desktop, también basado a su vez en Plasma 5.

Ya llevan tiempo desarrollando apps con un aspecto visual bastante atractivo (como el aspecto visual de las GUIs que encuentras en Plasma) y que son convergentes. De esa forma, se pretende cubrir un gran número de dispositivos y plataformas, tanto dispositivos móviles como también PC. Y eso no solo incluye a Android y GNU/Linux como podrías pensar, también Microsoft Windows, iOS y macOS.

Eso sería fantástico, ofreciendo sincronización a través de todos los dispositivos, con independencia del tipo, para que un usuario pueda usarlas donde necesite. Por el momento, está en una fase de desarrollo temprana, pero puedes ya probar algunos de sus avances. Y lo cierto, aunque les queda un largo camino que recorrer, ya son prometedores.

Aún tienen algunos defectos que pulir, por ejemplo, no todos los sistemas operativos ofrecen las mismas libertades. El caso de iOS limita bastante el sistema de archivos, lo que hace que no funcionen del todo bien. Con cada nueva versión y lanzamiento, los desarrolladores van agregando mejoras que permiten lidiar con esas dificultades y hacen que sean más usables y mejores.

¿Te imaginas qué significaría un proyecto así 100% funcional? Eso significaría un impacto enorme que cambiaría muchas cosas del panorama actual del software…

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MAUI: ¿qué es este interesante proyecto?

Logo de MAUI

MAUI es una nueva palabra que tal vez no te suene (o tal vez sí si conoces el proyecto Nitrux), pero que debería. Es un interesante proyecto que rescata la «olvidada» convergencia que tanto aclamaba Canonical y que finalmente no llegó. Pero, además de eso, MAUI va un paso más allá de una simple convergencia, al menos como se entendía hasta el momento.

Este MAUI Project pretende impulsar la creación de aplicaciones convergentes basándose en la tecnología de KDE, es decir, con bibliotecas Qt. Forma parte de Nitrux o NXOS, la famosa distro basada en Ubuntu y que usa el entorno de escritorio NX Desktop, también basado a su vez en Plasma 5.

Ya llevan tiempo desarrollando apps con un aspecto visual bastante atractivo (como el aspecto visual de las GUIs que encuentras en Plasma) y que son convergentes. De esa forma, se pretende cubrir un gran número de dispositivos y plataformas, tanto dispositivos móviles como también PC. Y eso no solo incluye a Android y GNU/Linux como podrías pensar, también Microsoft Windows, iOS y macOS.

Eso sería fantástico, ofreciendo sincronización a través de todos los dispositivos, con independencia del tipo, para que un usuario pueda usarlas donde necesite. Por el momento, está en una fase de desarrollo temprana, pero puedes ya probar algunos de sus avances. Y lo cierto, aunque les queda un largo camino que recorrer, ya son prometedores.

Aún tienen algunos defectos que pulir, por ejemplo, no todos los sistemas operativos ofrecen las mismas libertades. El caso de iOS limita bastante el sistema de archivos, lo que hace que no funcionen del todo bien. Con cada nueva versión y lanzamiento, los desarrolladores van agregando mejoras que permiten lidiar con esas dificultades y hacen que sean más usables y mejores.

¿Te imaginas qué significaría un proyecto así 100% funcional? Eso significaría un impacto enorme que cambiaría muchas cosas del panorama actual del software…

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Transmission 3.0 llega con soporte para IPv6 en RPC, diversas mejoras y más

transmissionprin

Después de un año de desarrollo,  se dio a conocer el lanzamiento de la nueva version de Transmission 3.0, en la cual se añaden algunas nuevas características, cambios y correcciones de errores. Para quienes desconocen de Transmission deben saber que este es un cliente P2P liviano, gratuito y de código abierto para la red BitTorrent.

Es relativamente ligero y poco exigente con los recursos de un cliente BitTorrent, escrito en lenguaje C y que admite una variedad de interfaces de usuario: GTK, Qt, Mac nativo, interfaz web, daemon, línea de comandos. Es compatible con los siguientes sistemas operativos: Mac OS X, Linux, NetBSD, FreeBSD, OpenBSD y Windows.

La principal ventaja de este software es que realmente es software libre y sin anuncios, pop-ups y enlaces poco fiables.

La segunda ventaja es que cuenta con algunas opciones para el control del programa, además del modo de ventana normal, puede añadir y eliminar torrents desde la línea de comandos o a través de un navegador.

¿Qué hay de nuevo en Transmission 3.0?

De los principales cambios que se destacan en el anuncio de esta nueva version de este popular cliente de torrent son los cambios en su interfaz, ya que para el cliente para GTK, se han agregado teclas de acceso rápido para navegar la secuencia de descarga, se ha actualizado el archivo .desktop, se ha agregado el archivo AppData, se han propuesto iconos simbólicos para el panel superior de GNOME, se ha completado el cambio de intltool a gettext.

Mientras que, para la version del cliente para Qt, se aumentan los requisitos para la versión Qt (5.2+), se agregan teclas de acceso rápido para moverse en la cola de descarga, se reduce el consumo de memoria al procesar las propiedades de torrent, se proporciona información sobre herramientas para archivos con nombres largos, la interfaz está adaptada para pantallas HiDPI.

En el proceso en segundo plano, se realizó la transición al uso de libsystemd en lugar de libsystemd-daemon; la escalada de privilegios está prohibida en el archivo de transmisión-daemon.service.

Además se menciona la solución a una vulnerabilidad XSS en el cliente web y que se han resuelto los problemas de rendimiento y se ha mejorado la interfaz para dispositivos móviles.

Por otra parte, también se destaca que se agregó la capacidad de aceptar conexiones a través de IPv6 en el servidor RPC y que la verificación del certificado SSL está habilitada de forma predeterminada para descargas a través de HTTPS. En el servidor http incorporado, el número de intentos de autenticación fallidos para proteger contra la adivinación de contraseña se limita a 100.

De los demás cambios que se mencionan:

  • Se agregaron ID de pares para clientes de torrent Xfplay, PicoTorrent, Free Download Manager, Folx y Baidu Netdisk.
  • Se agregó soporte para la opción TCP_FASTOPEN, que permite reducir ligeramente el tiempo de configuración de la conexión.
  • Manejo mejorado del indicador ToS (Tipo de servicio, clase de tráfico) para conexiones IPv6;
  • Se agregó la capacidad de especificar máscaras de subred en anotaciones CIDR en listas negras (por ejemplo, 1.2.3.4/24).
  • Se agregó soporte de compilación con mbedtls (polarssl), wolfssl (cyassl) y LibreSSL, así como con las nuevas versiones de OpenSSL (1.1.0+).
  • Los scripts de compilación basados ​​en CMake mejoraron el soporte para el generador Ninja, libappindicator, systemd, Solaris y macOS.
  • El cliente para macOS aumentó los requisitos para la versión de plataforma (10.10), agregó soporte para un tema oscuro.

¿Cómo instalar Transmission en Linux?

Para los que sean usuarios de Debian, Ubuntu, Linux Mint o cualquier distribución derivada de estos, instalan la aplicación con:

sudo add-apt-repository ppa:transmissionbt/ppa -y
sudo apt install transmission

Si son usuarios de Fedora o distribuciones basadas en esta, pueden instalar la aplicación con el siguiente comando:

sudo yum install transmission

Mientras que para los que son usuarios de Mandriva Linux deben de instalar con este comando:

sudo urpmi transmission

Para el caso de los que son usuarios de openSUSE, deben de teclear lo siguiente en la terminal:

sudo zypper install transmission

Finalmente, para el caso de los que son usuarios de Arch Linux y distribuciones derivadas de esta, pueden instalar con este comando:

sudo pacman -S transmission

De igual manera se puede realizar la compilación de Transmission en el sistema desde su código fuente, solo deben de seguir los siguientes pasos para poder hacerlo.

Su código fuente se encuentra alojado en GitHub por lo que deben de tener el soporte de git para que puedan clonar el repositorio.

Vamos a abrir una terminal y teclear en ella lo siguiente.

Primero vamos a obtener el código fuente con:

git clone https://github.com/transmission/transmission Transmission

Entramos al directorio:

cd Transmission

Y comenzamos la compilación con los siguientes comandos que debemos teclear uno a uno:

git submodule update --init
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

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Proyectos de IA de código abierto más interesantes

Si te interesan los temas de inteligencia artificial o IA, debes saber que hay muchos proyectos de código abierto muy prometedores. De hecho, no es un sector en el que el código abierto esté en clara desventaja. Muchas de las tecnologías más importantes de la actualidad se apoyan sobre algunos de los proyectos que te voy a presentar aquí.

Ya sabes que la IA es el presente y el futuro, posibilitando multitud de cosas que hasta la fecha eran impensables y que podrían hacer la vida de las personas más sencilla y mejor, siempre que se usen de forma adecuada y no caigan en las manos equivocadas…

Si te interesa conocer cuáles son esos fantásticos proyectos avanzados sobre IA, tienes que conocer al menos estos:

  • TensorFlow: uno de los proyectos más importantes. Seguro que lo conoces, ya que es vital. Fue desarrollado por el equipo Google Brain para uso interno de Google, pero ahora es de código abierto. La plataforma machine learning más conocida y disponible para Windows, Linux, macOS y Andrid.
  • Caffe: creado por algunas de las mentes más brillantes que trabajaban con la IA en la Universidad de Berkeley en California. Es uno framework de aprendizaje profundo (deep learning) más conocidos por su código extensible y velocidad. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • H2O: otra plataforma de aprendizaje profundo líder en el mundo. Ofrece una versión abierta y gratis y otra premium para empresas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Microsoft Cognitive Toolkit: kit de herramientas de código abierto de la compañía de Redmond. Anteriormente era conocido como CNTK, y tiene una serie de algoritmos de aprendizaje profundo para pensar como un cerebro humano. Es escalable, veloz, compatible con C++ y Python, y compatible con Windows y Linux. La propia Microsoft lo usa para las características IA de Skype, Cortana y Bing.
  • DeepMind Labs: otro de los grandes nombres del machine learning y la IA. Creado por un grupo de DeepMind de Google, y destaca especialmente en la investigación de aprendizaje de refuerzo profundo. Solo es compatible con Linux.
  • ACT-R: un software cognitivo de la Universidad de Carnegie Mellon. Basado en Lips y compatible con Windows, Linux y macOS.
  • StarCraft II API Library: una biblioteca de Blizzard que permite usar el videojuego StarCraft II como plataforma de investigación para la IA. Funciona en Windows, Linux, macOS, Android e iOS.
  • Numenta: otro de los proyectos abiertos de IA basados en conocimientos biológicos actuales del neocórtex humano. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Open Cog: no solo se centra en la IA (aprendizaje profundo y redes neuronales), también pretende crear una AGI (Artificial General Intelligence). Pensado para crear robots y sistemas con inteligencia similar a la humana. Solo para Linux.
  • Stanford CoreNLP: este proyecto es un software de procesamiento de lenguaje natural basado en Java. Puede identificar las palabras para su análisis. En un inicio solo estaba diseñado para inglés, aunque ahora soporta gran cantidad de idiomas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Prophet: fue desarrollada por Facebook, y la usa en su plataforma. Está implementada en R y Pyhton. Es rápido, preciso y automático, así como compatible con Windows, y Linux.
  • SystemML: un proyecto de investigación de IBM y ahora bajo Apache. Un proyecto de aprendizaje de máquina para Big Data. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Theano: otro proyecto abierto de deep learning. Una biblioteca Python para definir, optimizar, y evaluar las expresiones matemáticas multidimensionales. Compatible con GPU y conWindows, Linux y macOS.
  • MALLET: son las siglas de Machine Learning LanguagE TOolkit» y es un kit de herramientas basadas en Java para el procesamiento estadístico del lenguaje natural, clasificación de documentos, agrupación, modelado de temas, extracción de información, etc. Creado por la Universidad de Massachusetts Amherst y la de Pennsylvania. Disponible para Windows y Linux.
  • DeepDetect: otro proyecto IA en el que colaboran Airbus y Microsoft. Se basa en Caffe, TensorFlow y XGBoost. Ofrece una API para la clasificación de imágenes, texto, análisis de datos numéricos y detección de objetos. Compatible con Windows, Linux y macOS.

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Proyectos de IA de código abierto más interesantes

Si te interesan los temas de inteligencia artificial o IA, debes saber que hay muchos proyectos de código abierto muy prometedores. De hecho, no es un sector en el que el código abierto esté en clara desventaja. Muchas de las tecnologías más importantes de la actualidad se apoyan sobre algunos de los proyectos que te voy a presentar aquí.

Ya sabes que la IA es el presente y el futuro, posibilitando multitud de cosas que hasta la fecha eran impensables y que podrían hacer la vida de las personas más sencilla y mejor, siempre que se usen de forma adecuada y no caigan en las manos equivocadas…

Si te interesa conocer cuáles son esos fantásticos proyectos avanzados sobre IA, tienes que conocer al menos estos:

  • TensorFlow: uno de los proyectos más importantes. Seguro que lo conoces, ya que es vital. Fue desarrollado por el equipo Google Brain para uso interno de Google, pero ahora es de código abierto. La plataforma machine learning más conocida y disponible para Windows, Linux, macOS y Andrid.
  • Caffe: creado por algunas de las mentes más brillantes que trabajaban con la IA en la Universidad de Berkeley en California. Es uno framework de aprendizaje profundo (deep learning) más conocidos por su código extensible y velocidad. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • H2O: otra plataforma de aprendizaje profundo líder en el mundo. Ofrece una versión abierta y gratis y otra premium para empresas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Microsoft Cognitive Toolkit: kit de herramientas de código abierto de la compañía de Redmond. Anteriormente era conocido como CNTK, y tiene una serie de algoritmos de aprendizaje profundo para pensar como un cerebro humano. Es escalable, veloz, compatible con C++ y Python, y compatible con Windows y Linux. La propia Microsoft lo usa para las características IA de Skype, Cortana y Bing.
  • DeepMind Labs: otro de los grandes nombres del machine learning y la IA. Creado por un grupo de DeepMind de Google, y destaca especialmente en la investigación de aprendizaje de refuerzo profundo. Solo es compatible con Linux.
  • ACT-R: un software cognitivo de la Universidad de Carnegie Mellon. Basado en Lips y compatible con Windows, Linux y macOS.
  • StarCraft II API Library: una biblioteca de Blizzard que permite usar el videojuego StarCraft II como plataforma de investigación para la IA. Funciona en Windows, Linux, macOS, Android e iOS.
  • Numenta: otro de los proyectos abiertos de IA basados en conocimientos biológicos actuales del neocórtex humano. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Open Cog: no solo se centra en la IA (aprendizaje profundo y redes neuronales), también pretende crear una AGI (Artificial General Intelligence). Pensado para crear robots y sistemas con inteligencia similar a la humana. Solo para Linux.
  • Stanford CoreNLP: este proyecto es un software de procesamiento de lenguaje natural basado en Java. Puede identificar las palabras para su análisis. En un inicio solo estaba diseñado para inglés, aunque ahora soporta gran cantidad de idiomas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Prophet: fue desarrollada por Facebook, y la usa en su plataforma. Está implementada en R y Pyhton. Es rápido, preciso y automático, así como compatible con Windows, y Linux.
  • SystemML: un proyecto de investigación de IBM y ahora bajo Apache. Un proyecto de aprendizaje de máquina para Big Data. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Theano: otro proyecto abierto de deep learning. Una biblioteca Python para definir, optimizar, y evaluar las expresiones matemáticas multidimensionales. Compatible con GPU y conWindows, Linux y macOS.
  • MALLET: son las siglas de Machine Learning LanguagE TOolkit» y es un kit de herramientas basadas en Java para el procesamiento estadístico del lenguaje natural, clasificación de documentos, agrupación, modelado de temas, extracción de información, etc. Creado por la Universidad de Massachusetts Amherst y la de Pennsylvania. Disponible para Windows y Linux.
  • DeepDetect: otro proyecto IA en el que colaboran Airbus y Microsoft. Se basa en Caffe, TensorFlow y XGBoost. Ofrece una API para la clasificación de imágenes, texto, análisis de datos numéricos y detección de objetos. Compatible con Windows, Linux y macOS.

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Kodi 18.7 llega mejorando de todo un poco para que Leia sea más fiable

Kodi 18.7 Leia

A principios de marzo, el proyecto que anteriormente se conocía como XBMC lanzó una v18.6 de su software en la que se basaron otros proyectos como LibreELEC 9.2.1. Desde hace unas horas tenemos una nueva versión del centro multimedia, un Kodi 18.7 que sigue con el nombre en clave «Leia» y que ha introducido un puñado de novedades. Pero, como versión de punto, la mayoría de estas novedades son correcciones y pequeños cambios para que todo funcione mejor.

Tal y como leemos en la nota del lanzamiento de esta versión, han introducido mejoras en de todo un poco, entre lo que tenemos correcciones en el audio y mejoras en la reproducción, interfaz, el apartado de la música, redes y se ha mejorado el soporte para addons. A continuación tenéis la lista completa de novedades que ha llegado junto a Kodi «Leia» 18.7.

Novedades más destacadas de Kodi 18.7 Leia

  • Audio:
    • Solución para no restablecer el volumen establecido por el usuario (Android).
    • Se ha corregido el soporte de pistas de audio multicanal.
  • Reproducción/Pantalla:
    • Correcciones en el reconocimiento de idioma de subtítulos de Bluray.
    • Repara la reproducción de discos Bluray encriptados en bus.
    • Gestión mejorada de la biblioteca para complementos si se elimina la fuente de medios.
    • Ahora usa JNI en lugar de NDK para MediaCodec (Android).
    • Trabajo adicional sobre ancho y altura máximos/desplazamiento vertical (Android).
    • Se corrige la gestión en tiempo real de las transmisiones de TS.
  • Interfaz/Imagen y sensaciones:
    • Se corrigió que los iconos del reloj no se mostraran cuando el tipo de contenido no está configurado (Estouchy).
    • Arreglada la navegación en skinsettings (Estuary).
    • Reparar bloqueo en el cuadro de diálogo de favoritos.
    • Aplicadas inserciones de área segura a Kodi GUI (iOS).
    • Correcciones alrededor del foco después de la acción táctil.
    • Mejoras en torno al diálogo/manejo del toast.
    • Se corrigió el comportamiento al acceder a fuentes de medios bloqueadas.
  • Música:
    • Correcciones en torno al manejo de la biblioteca del campo «isalbumartist».
    • Se corrige la expansión de las imágenes .ISO para evitar congelaciones de la GUI.
    • Ahora se asegura de que el artista del álbum no queda en blanco al analizar.
  • Sistema de creación:
    • Se corrigió la descarga de dependencias desde mirrors (Windows).
    • Actualizaciones de la biblioteca: bump gnutls (3.6.11.1) y nettle (3.5.1).
  • PVR:
    • Corregida la corrupción EPG cuando se añaden nuevos canales al iniciar.
  • Red:
    • Mejoras en la gestión de credenciales proxy.
    • Corrección para los campos proxy vacíos.
  • Addons:
    • Soluciona el bloqueo si hay un complemento VFS incompatible.
    • Se corrigió la visualización del título para directorios de paquetes comprimidos.
    • Correcciones en torno a los nombres de carpetas de configuración de complementos.
  • Subtítulos:
    • Correcciones en torno a la decodificación de caracteres de escape HTML.
    • Arreglados los subtítulos de SMI (SAMI) y las etiquetas de inicio citadas.
  • Perfiles:
    • Soluciones para problemas relacionados con el cambio de perfil.
    • Correcciones para guardar las preferencias de bloqueo (bloqueo maestro, bloqueo de ventanas de video, etc.).
  • Otros/General:
    • Agregado «alemán suizo» y «portugués (Brasil)» a los códigos de idioma.
    • Arreglo para evitar la afirmación en tinyxml.
    • Se corrigió el desbordamiento de la pila al intentar encontrar archivos NFO en un archivo RAR.
    • Implementada la comprobación de rango en URIUtils::resolvePath.
    • Implementado el soporte para encabezados locales extendidos en archivos ZIP utilizados por algunos analizadores.

Cómo instalar Kodi en Linux

Podemos instalar Kodi 18.7 y todas las versiones futuras de diferentes maneras. En Linux destaca la versión Flatpak que podemos instalar directamente haciendo clic en este enlace si nuestra distribución incluye soporte o se lo hemos añadido nosotros. Eso sí, la v18.7 del software aún no ha llegado. Tampoco ha llegado la versión Snap, más concretamente una no oficial que crean desde el repositorio del proyecto que se puede instalar abriendo un terminal y escribiendo el comando «sudo snap install mir-kiosk-kodi» (sin las comillas).

Lo más oficial que ofrece el proyecto es un repositorio que se puede usar en distribuciones como Debian o Ubuntu. Para añadirlo e instalar Kodi tenemos que abrir un terminal y escribir lo siguiente:

sudo add-apt-repository ppa:team-xbmc/ppa
sudo apt update
sudo apt install kodi

Teniendo en cuenta que Kodi 19 está a la vuelta de la esquina, no podemos estar seguros de si esto será así, pero se espera que la próxima versión sea un Kodi 18.8, también Leia, que siga corrigiendo fallos y mejorando el rendimiento.

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WINE 5.9 llega para introducir más de 300 cambios para mejorar el «no emulador»

WINE 5.9

Dos semanas después de la versión anterior y siguiendo con su hoja de ruta, el proyecto del software de «no emulación» de aplicaciones de Windows más popular ha lanzado WINE 5.9. Como suelen hacer desde hace un tiempo en el que también están lanzando una nueva versión cada dos semanas, el equipo de desarrolladores sólo ha destacado unas pocas novedades como cambios importantes, pero más adelante en su nota informativa mencionan mucho más.

En total, WineHQ dice que han corregido 28 bugs, pero han introducido hasta 337 cambios. La mayoría de ellos los firma Alexandre Julliard, con 54, seguido muy de cerca por los 49 que ha introducido Zebediah Figura, el «poleman» de hace dos semanas. Entre las mejoras destacadas, mencionan un progreso importante en el backend WineD3D Vulkan. El resto de novedades destacadas que mencionan, sólo 4 más la que habla de correcciones varias, las tenéis tras el corte.

Novedades más destacadas de WINE 5.9

  • Gran progreso en el backend WineD3D Vulkan.
  • Soporte inicial para dividir dlls en partes PE y Unix.
  • Soporte para generar archivos PDB al construir dlls PE.
  • Actualizaciones de marca de tiempo en los datos compartidos del usuario del kernel.
  • Varias correcciones de errores.

Los usuarios interesados ya pueden instalar WINE 5.9 desde su código fuente, disponible en este y este otro enlace, o a partir de los binarios que se pueden descargar desde aquí. En el último enlace también hay información para añadir el repositorio oficial del proyecto para recibir esta y otras actualizaciones futuras tan pronto en cuanto las tengan listas a sistemas como Ubuntu/Debian o Fedora, pero también para Android y macOS.

Si, como hasta ahora, no hay sorpresas, la próxima versión será WINE 5.10. Llegará el próximo viernes 6 de junio y entre sus novedades se espera que sigan mejorando el backend WineD3D Vulkan y el soporte para dividir dlls en partes PE y Unix.

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WINE 5.9 llega para introducir más de 300 cambios para mejorar el «no emulador»

WINE 5.9

Dos semanas después de la versión anterior y siguiendo con su hoja de ruta, el proyecto del software de «no emulación» de aplicaciones de Windows más popular ha lanzado WINE 5.9. Como suelen hacer desde hace un tiempo en el que también están lanzando una nueva versión cada dos semanas, el equipo de desarrolladores sólo ha destacado unas pocas novedades como cambios importantes, pero más adelante en su nota informativa mencionan mucho más.

En total, WineHQ dice que han corregido 28 bugs, pero han introducido hasta 337 cambios. La mayoría de ellos los firma Alexandre Julliard, con 54, seguido muy de cerca por los 49 que ha introducido Zebediah Figura, el «poleman» de hace dos semanas. Entre las mejoras destacadas, mencionan un progreso importante en el backend WineD3D Vulkan. El resto de novedades destacadas que mencionan, sólo 4 más la que habla de correcciones varias, las tenéis tras el corte.

Novedades más destacadas de WINE 5.9

  • Gran progreso en el backend WineD3D Vulkan.
  • Soporte inicial para dividir dlls en partes PE y Unix.
  • Soporte para generar archivos PDB al construir dlls PE.
  • Actualizaciones de marca de tiempo en los datos compartidos del usuario del kernel.
  • Varias correcciones de errores.

Los usuarios interesados ya pueden instalar WINE 5.9 desde su código fuente, disponible en este y este otro enlace, o a partir de los binarios que se pueden descargar desde aquí. En el último enlace también hay información para añadir el repositorio oficial del proyecto para recibir esta y otras actualizaciones futuras tan pronto en cuanto las tengan listas a sistemas como Ubuntu/Debian o Fedora, pero también para Android y macOS.

Si, como hasta ahora, no hay sorpresas, la próxima versión será WINE 5.10. Llegará el próximo viernes 6 de junio y entre sus novedades se espera que sigan mejorando el backend WineD3D Vulkan y el soporte para dividir dlls en partes PE y Unix.

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