LinuxParty

Érase una vez, la idea de actualizar el kernel de Linux envió miedo a través de los corazones de muchos usuarios. En aquel entonces, el proceso de actualización del kernel requería muchos pasos e incluso más tiempo. Ahora, la instalación de un nuevo kernel se puede manejar fácilmente con administradores de paquetes como apt. Con la adición de ciertos repositorios, incluso puede instalar fácilmente kernels experimentales o específicos (como kernels en tiempo real para la producción de audio) sin sudar.

Teniendo en cuenta lo fácil que es actualizar su kernel, ¿por qué se molestaría en compilar uno usted mismo? Aquí hay algunas razones posibles:

• Simplemente quieres saber cómo se hace.
• Debe habilitar o deshabilitar opciones específicas en un kernel que simplemente no están disponibles a través de las opciones estándar.
• Desea habilitar el soporte de hardware que podría no encontrarse en el kernel estándar.
• Estás usando una distribución que requiere que compiles el kernel.
• Eres un estudiante y esto es una tarea.

Independientemente de por qué, saber cómo compilar un kernel de Linux es muy útil e incluso puede verse como un derecho de paso. Cuando compilé por primera vez un nuevo kernel de Linux (hace mucho, mucho tiempo) y logré arrancar desde dicho kernel, sentí una cierta emoción recorriendo mi sistema (que se aplastó rápidamente la próxima vez que lo intenté y fallé).

Dicho esto, repasemos el proceso de compilación de un kernel de Linux. Estaré demostrando en Ubuntu 16.04 Server. Después de ejecutar una actualización de sudo apt estándar , el kernel instalado es 4.4.0-121. Quiero actualizar al kernel 6.3. Cuidémonos de eso.

Una palabra de advertencia: le recomiendo que practique este procedimiento en una máquina virtual. Al trabajar con una máquina virtual, siempre puede crear una instantánea y solucionar cualquier problema con facilidad. NO actualice el kernel de esta manera en una máquina de producción... no hasta que sepa lo que está haciendo.

En abril del 2023, LinuxParty experimentó un impresionante crecimiento del 30%. Desde los meses de agosto y septiembre del año anterior, hemos estado creciendo constantemente, aunque siempre a un ritmo moderado. Sin embargo, nuestro objetivo era superar el tráfico del año anterior (2022), y nos sentimos orgullosos de anunciar que lo habíamos logrado ya anunciado en Febrero del 2023 logrado. Las estadísticas extraídas de Google Analytics demuestran que hemos superado el tráfico desde enero del 2022 hasta marzo de 2023. En éste mes hemos crecido un 30% con respecto al mismo mes del año pasado.

El mes de Abril , suele ser un mes "malo", ya que como se aprecia en la estadística suelen coincidir la Semana Santa, junto con el puente del primero de Mayo, haciendo que disminuya el tráfico, además de tiempos de elaboración de proyectos para estudiantes y empresas, por ejemplo.

En este artículo, vamos a profundizar en las estadísticas que estamos presentando para ofrecer una mejor comprensión del crecimiento que hemos experimentado. La primera estadística que se presenta muestra el tráfico actual (línea azul) en comparación con el mismo período del mes anterior (color naranja), lo que evidencia un crecimiento importante. Sin embargo, para evaluar nuestro crecimiento a largo plazo, necesitamos analizar datos anteriores.

A principios de abril, con el inicio de las vistas previas de "Windows Frontline", un servicio que proporciona una licencia única para que los empleados de primera línea usen hasta tres PC en la nube, Microsoft planteó la idea de que las empresas deberían comprar menos PC. The Register publica:

El nombre "Frontline" insinúa su propósito: Microsoft cree que esta licencia beneficiará a las organizaciones que emplean trabajadores por turnos en funciones como atención al cliente o atención médica. Microsoft imagina que los trabajadores por turnos iniciarán sesión durante ocho horas, luego el próximo trabajador en turno hará lo mismo, y presenta esto como una forma más justa de cobrar que asumir que las PC en la nube se usan las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Para pulir ese argumento, el material de lanzamiento de Microsoft para Windows Frontline incluyó una investigación (PDF) de la consultora de sustentabilidad tecnológica Px3 que intenta responder a la pregunta "¿Pueden las aplicaciones de trabajo modernas y los puntos finales reducir las emisiones de gases de efecto invernadero de la computación del usuario final e impulsar la acción climática?" La respuesta es "Sí", cuando uno considera que las PC en la nube son "puntos finales modernos".

Describiremos Copilot de GitHub, un sistema de inteligencia artificial que está revolucionando a los programadores, así como su funcionamiento. Es una IA que está relacionada con ChatGPT pero está más inclinada a ofrecer consejos de programación.

Dado que Copilot genera código a partir de sus instrucciones escritas en lugar de sus solicitudes, comenzaremos este artículo definiendo Copilot.

Qué es Copilot de GitHub

Uno de los portales más grandes del mundo para alojar software de código abierto, GitHub, desarrolló el sistema de ayuda conocido como Copilot. Es un portal que Microsoft adquirió en junio de 2018 y donde cientos de miles de desarrolladores suben sus programas, herramientas y otros materiales para que cualquiera pueda revisarlos o trabajar con ellos en el desarrollo.

Abril de 2013 es cuando comenzó KaOS, una buena manera de celebrar los diez años de KaOS es lanzar KaOS 2023.04.

No solo se ha lanzado un nuevo ISO estable, sino que, para los próximos diez años, también hay disponible un ISO de vista previa de Plasma 6. Este ISO no es instalable, solo está destinado a probar en modo en vivo. El instalador Calamares no está preparado para Qt 6/Plasma 6, ni existen muchas aplicaciones de KDE disponibles en su versión Qt6.

Además, la legislación propuesta crea “un riesgo económico y tecnológico innecesario para la UE”.

Los gobiernos y la sociedad tienen problemas para adaptarse a un mundo plagado de peligros de ciberseguridad. Un buen ejemplo es la CRA de la UE, o Cyber ​​Resilience Act, una propuesta legislativa de la Comisión Europea para proteger a los clientes del ciberdelito mediante la incorporación de la seguridad en el diseño del producto. Incluso si no reside en la UE, la adopción de esta legislación por parte del Parlamento Europeo probablemente tendrá un impacto en los artículos que compra y, tal vez, en las cosas que fabrica debido al mercado global actual. En un podcast reciente, nuestro propio [Jonathan Bennett] y [Doc Searles] hablaron con [Mike Milinkovich] de la Fundación Eclipse sobre el plan y lo que creen que sería el desarrollo del software de código abierto, el golpe casi mortal. El podcast está disponible para verlo a continuación.

Puede leer la publicación del blog de opensource.org que describe los problemas y la solicitud de comentarios de la UE, ahora cerrada, si desea obtener información general. El requisito de que las organizaciones autocertifiquen su conformidad con el acto es el núcleo del problema. Es difícil entender cómo funcionará esto porque el código abierto con frecuencia lo mantiene un pequeño grupo de colaboradores.

Aquí hay un breve resumen del problema. Digamos que creas un pequeño y divertido programa en C++ para uso personal. No eres un negocio y no hiciste nada para ganar dinero. Publicas tu programa en GitHub con una licencia de código abierto porque quieres compartir tu trabajo. Esto ocurre con frecuencia.

El software de virtualización y emulador de máquina QEMU 8.0 de código abierto se lanzó como una actualización importante que trae varias características nuevas y mejoras a las plataformas ARM, RISC-V, x86, s390x y HPPA.

Un año después de QEMU 7.0 , el lanzamiento de QEMU 8.0 está aquí para mejorar la compatibilidad con las arquitecturas ARM y RISC-V. Para ARM, agrega soporte de emulación para FEAT_EVT, FEAT_FGT y AArch32 ARMv8-R, emulación de CPU para Cortex-A55 y Cortex-R52, soporte para un nuevo tipo de máquina Olimex STM32 H405, así como soporte gdbstub para registros de sistema de perfil M .

Para la arquitectura RISC-V, QEMU 8.0 brinda soporte de máquina actualizado para OpenTitan, PolarFire y OpenSBI, soporte adicional de ISA y extensión para smstateen, disparador icount de depuración nativo, eventos de PMU relacionados con caché en modo virtual, Zawrs/Svadu/T-Head /Extensiones Zicond y soporte ACPI.

Además, RISC-V recibió varias correcciones que cubrían la propagación de PMP para TLB, excepciones de mret, instrucciones sin comprimir y otras mejoras de emulación/virtualización.

Biofire Tech, con sede en Colorado, está recibiendo pedidos de una pistola inteligente habilitada con tecnología de reconocimiento facial, el último desarrollo en armas personalizadas que solo pueden disparar usuarios verificados. Reuters informa: Pero en una señal del largo y desafiante camino que han enfrentado las armas inteligentes, un prototipo falló dos veces cuando se demostró para Reuters esta semana. El fundador y director ejecutivo de la compañía, Kai Kloepfer, dijo que el software y la electrónica se probaron por completo y que la falla estaba relacionada con la pistola mecánica que se fabricó con piezas prototipo y de preproducción. En otros momentos durante la demostración, el arma disparó con éxito y la tecnología de reconocimiento facial pareció funcionar.

ChatGPT, el modelo de lenguaje de OpenAI para chatbots, no solo produce un código en su mayoría inseguro, sino que tampoco alerta a los usuarios sobre sus deficiencias a pesar de ser capaz de señalar sus defectos. The Register publica: En medio del frenético interés académico en las posibilidades y limitaciones de los grandes modelos de lenguaje, cuatro investigadores afiliados a la Universite du Quebec, en Canadá, han profundizado en la seguridad del código generado por ChatGPT, el bot no inteligente que regurgita texto de OpenAI. En un documento de preimpresión titulado "¿Qué tan seguro es el código generado por ChatGPT?" Los informáticos Raphael Khoury, Anderson Avila, Jacob Brunelle y Baba Mamadou Camara responden a la pregunta con una investigación que puede resumirse como "no muy".

"Los resultados fueron preocupantes", afirman los autores en su artículo. "Descubrimos que, en varios casos, el código generado por ChatGPT estaba muy por debajo de los estándares mínimos de seguridad aplicables en la mayoría de los contextos. De hecho, cuando se le preguntó si el código producido era seguro o no, ChatGPT pudo reconocer que no lo era. " [...] En total, ChatGPT logró generar solo cinco programas seguros de 21 en su primer intento. Después de más indicaciones para corregir sus pasos en falso, el modelo de lenguaje grande logró producir siete aplicaciones más seguras, aunque eso es "seguro" solo en lo que respecta a la vulnerabilidad específica que se está evaluando. No es una afirmación de que el código final esté libre de cualquier otra condición explotable. [...]