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Instalación desde cero de nilmtk en Ubuntu sin conda

marzo 12, 2023marzo 14, 2023soloelectronicosDeja un comentario

El NILM o Non-Intrusive Load Monitoring es una técnica computacional para la estimación del consumo individual de diversos dispositivos utilizando para ello la lectura agregada de un único medidor de energía (Smart Meter, SM) . NILMTK es un kit de herramientas de código abierto para el monitoreo de carga no intrusivo (Non-Intrusive Load Monitoring) muy usada en investigación ya que nos permite usando las mismas métricas comparar el rendimiento de diferentes algoritmos para el NILM.

En este post, instalaremos la versión de usuario de NILMTK concretamente en una instalación limpia de Ubuntu20.04.5 LTS, aunque realmente también podria ser útil en sistemas Mac OS y otras distribuciones de Linux. Igualmente el procedimiento de instalación para Windows puede diferir del que se presenta en esta entrada de blog.

Anaconda es una distribución libre y abierta de los lenguajes Python y R, utilizada en ciencia de datos y aprendizaje automático (machine learning). Esto incluye procesamiento de grandes volúmenes de información, análisis predictivo y cómputos científicos . Tiene como ventaja simplificar la gestión e implementación de paquetes de modo que la instalación de NILMTK se debería poder hacer por medio de Conda, pero en esta ocasión vamos a prescindir de este servicio, básicamente para evitar muchos errores que se pueden producir en el transcurso de la instalación con Conda en máquinas con Linux, fundamentalmente por la gran dependencia del NILMK con la versión de Python 3.8 ( al instalar Anaconda se sube automáticamente a la versión 3.9 de Python, la cual da problemas con nilmtk que usa Python 3.8.10)

Instalación del git

Dado que hemos decidido prescindir de los servicios de conda , en una instalación limpia de Ubuntu es posible que el git y el comando pip no estén instalados, los cuales vamos a necesitar para instalar nilmtk.

Para instalar Git en Ubuntu, puede usar la línea de comandos y seguir estos pasos:

Abre una ventana de terminal (puedes abrir una ventana de terminal presionando Ctrl + Alt + T en su teclado).
Actualiza la lista de paquetes ejecutando el siguiente comando para actualizar la lista de paquetes: sudo apt-get update
Instale Git una vez que se haya actualizado la lista de paquetes, ejecutando el siguiente comando : sudo apt-get install git
Este comando descargará e instalará la última versión de Git en tu sistema.Verifique la instalación para comprobar que Git se ha instalado correctamente, ejecutando el siguiente comando:git –version (este comando debería imprimir el número de versión de Git instalado en su sistema).

Instalación de Jupyter Notebook

Para instalar Jupyter Notebook en Ubuntu, siga los siguientes pasos:

Abra la terminal de Ubuntu presionando Ctrl + Alt + T o buscándola en el menú de aplicaciones.
Asegúrese de que su sistema esté actualizado usando el siguiente comando:

sudo apt-get update

Instale Python y pip usando el siguiente comando:

sudo apt-get install python3 python3-pip

Luego, use pip para instalar Jupyter Notebook con el siguiente comando:

sudo -H pip3 install jupyter

Una vez instalado, inicie Jupyter Notebook ejecutando el siguiente comando en la terminal:

jupyter notebook

Esto abrirá Jupyter Notebook en su navegador predeterminado. Si esto no ocurre automáticamente, puede acceder a él en su navegador en la dirección http://localhost:8888.

Instalacion nilmtk

Ya tenemos todas las herramientas disponibles , por lor uqepodemos instalar el repositorio de nilmtk

pip install git+https://github.com/nilmtk

Como vemos tampoco es de una complejidad abrumadora la instalación sin conda, lo qeu nos posibilita repetir la instalacion en maquinas menos potentes como por ejemplo Raspberry Pi

Para terminar también nos falta añadir el paquete de gestión de los metadatos, lo cual haremos mediante el paquete nilm_metadata con el git, pero tenga en cuenta que la versión de Python debe ser exactamente la 3.8o la 3.9 . Además, tiene que instalar nilmtk-metadata de la siguiente manera para lo cual ejecute el siguiente comando:

pip install git+https://github.com/nilmtk/[email protected]

La instrucción «pip install git+https://github.com/nilmtk/[email protected]» es un comando de la línea de comandos que utiliza la herramienta pip para instalar el paquete «nilm_metadata» desde el repositorio de código fuente alojado en GitHub.

En particular, el «@0.2» indica que se debe instalar la versión 0.2 del paquete.

El paquete «nilm_metadata» es una biblioteca de Python utilizada para describir los metadatos asociados a los datos de consumo de energía eléctrica utilizados en el desagregación de cargas no intrusiva (NILM). El comando «pip install» se utiliza comúnmente en Python para instalar paquetes y dependencias necesarias para que una aplicación o biblioteca funcione correctamente.

Ciertamente aunque algunos expertos recomiendan la versión anterior, personalmente preferimos la siguiente sentencia algo mas simplificada y que funciona también perfectamente.

pip install git+https://github.com/nilmtk/nilm_metadata

Pruebas

Ha llegado el momento de comprobar su instalación. Antes que nada, cree una nueva carpeta y descargue el conjunto de pruebas aleatorias de Github:

mkdir nilmtk_test/
cd nilmtk_test/
wget https://raw.githubusercontent.com/nilmtk/nilmtk/master/data/random.h5

A continuación, arranque Jupyter:

jupyter notebook

Para probar la instalación, intente importar el conjunto de datos aleatorio con NILMTK y trace todos los medidores:

El resultado debe ser:

MeterGroup(metros=
ElecMeter(instance=1, building=1, dataset=None, appliances=[])
ElecMeter(instance=2, building=1, dataset=None, appliances=[])
ElecMeter(instance=3, building=1, dataset=None, appliances=[])
ElecMeter(instance=4, building=1, dataset=None, appliances=[])
ElecMeter(instance=5, building=1, dataset=None, appliances=[])
)

¡Felicidades! Lo ha logrado. ¡NILMTK parece funcionar según lo previsto!

Alternativas a Windows

octubre 7, 2022soloelectronicosDeja un comentario

Normalmente todos tenemos equipos con Windows que aun funcionando satisfactoriamente no responden adecuadamente con soltura en el uso cotidiano ( lentitud en la navegacion, dada la gran voracidad de recursos que se necesitan en W11 ( y anteriores). De un modo similar también contamos con equipos con licencias antiguas de W7 o W8 ( incluso W11) que perdieron la oportunidad de actualizarse gratuitamente a W11.

Si bien ampliar RAM y cambiar el disco de arranque por un SSD suele dar buenos resultados con placas madres antiguas o viejos procesadores esto no mejora casi nada su funcionalidad. Para todos estos casos, una opción muy interesante, es instalar una distribución de Linux que haga un uso menos intensivo de los recursos hw de nuestro equipo para intentar alargar su vida útil, pero como las opciones son casi ilimitadas en el mundo de las distros Linux, si nos podemos a recomendar todas las que nos parezcan decentes, no terminaríamos nunca, y con demasiadas opciones llega la parálisis por análisis. Estas cuatro que hemos descrito son todas bastante robustas y una buena alternativa a Windows en todas sus versiones.

Linux Lite

Linux Lite es una distribución que se marca dos grandes metas y cumple con creces en ambas: ser amigable con los usuarios inexpertos y lo bastante liviana como para dar vida a PCs que no estén a la última en hardware (aunque, eso sí, eliminó hace dos años el soporte para hardware de 32 bits).

Creada por el desarrollador neozelandés Jerry Bezencon en 2012, su objetivo original fue servir de refugio a usuarios de Windows XP que buscaban una interfaz más ‘windows’ que la de Ubuntu (la cual había adoptado meses antes el polémico entorno Unity, frente al XFCE por el que apostaba y sigue apostando Lite) y cuyos equipos no eran capaces de ejecutar con soltura alternativas como Linux Mint.

Guiada por su eslogan «Simple, fast, free«, esta distribución basada en Ubuntu LTS (las versiones de Ubuntu con soporte a largo plazo) acaba de lanzar su versión 5.0, con la que aspira ahora a llegar a los usuarios que aún se aferran al vetusto Windows 7 aun tras haber dejado de recibir soporte oficial. Ya la nota de prensa de la penúltima versión, la 4.8, apuntaba hacia esos usuarios:

«Querríamos aprovechar esta oportunidad para dar la bienvenida a toda la gente que ha llegado aquí procedente de Windows 7 para encontrar una alternativa simple, rápida y gratuita al mismo.

Si no quieres actualizar a Windows 10, aquí tienes algunas distros Linux para reemplazar Windows 7

Linux Lite facilita la transición a un sistema operativo basado en Linux al ofrecer un paquete completo de Office compatible con Microsoft, acompañado de software familiar para el usuario (Firefox, Chrome, Teamviewer, VLC…); nuestro escritorio se presenta igual que en Windows con un menú de inicio a la izquierda y una bandeja a la derecha con opciones de volumen, red y calendario».

Otras aplicaciones familiares que integra son Dropbox (almacenamiento en la nube), Telegram (mensajería instantánea), GIMP (edición de imágenes). Los usuarios ajenos al ‘mundillo’ Linux no conocerán FireWallD, pero es el cortafuegos incluido por defecto a partir de esta última versión de Linux Lite, en sustitución de GUFW.

Whiskermemu

El nuevo menú ‘WhiskerMenu’, novedad de Linux Lite 5.0.

También trae instalado Nitroshare, que permite que nuestro equipo comparta rápidamente información con otros PCs de la misma red local (aunque no usen Linux).

Especificaciones mínimas recomendadas:

Procesador de 1 Ghz.
768 Mb de RAM.
8 Gb HDD / SD.
Pantalla VGA con resolución 1024×768.
Unidad de DVD o puerto USB para instalar la imagen ISO.

Especificaciones preferidas:

Procesador de más de 1.5 GHz.
Más de 1024 Mb de RAM.
HDD / SSD de más de 20 Gb.
Pantalla VGA, DVI o HDMI con capacidad de resolución de más de 1366×768.
Unidad de DVD o puerto USB para instalar la imagen ISO.

Linux Mint

Esta es quizás la distro más conocida por amigable detrás de Ubuntu, la diferencia es que el entorno de escritorio de Linux Mint actualmente es más cómodo de usar para alguien que viene de algo como Windows 7 que el GNOME que usa Ubuntu, y que podría convertirse rápidamente en un dolor gonadal que además consume recursos en exceso.

Con Linux Mint y el escritorio Cinnamon te vas a encontrar en un entorno relativamente familiar y a la vez lleno de cosas nuevas que explorar. El sistema incluye la mayoría de herramientas básicas necesarias para navegar, reproducir contenido multimedia y editar documentos. No es necesario usar la terminal para prácticamente nada y tienes un centro de software en donde buscar aplicaciones.

Solo tienes que tener en cuenta que con esta o cualquier otra distro, vas a tener que adaptarte a la ausencia de alguno que otro producto de software, especialmente de Microsoft Office, que si bien tienes alternativas como LibreOffice ya instalado, no será lo mismo. Dependerá de cada caso particular que tanto problema sea esto.

Descargar Linux Mint

Ubuntu Mate

Llevas años escuchando sobre Linux y Ubuntu como sinónimos, y te parece que si es el nombre más famoso debe ser el mejor, no te vamos a culpar. Ubuntu también es una excelente opción, pero Ubuntu no hay solo uno sino varios sabores. El Ubuntu «por defecto» usa GNOME como entorno, y es uno que es muy demandante en recursos y muy diferente a lo que conoces de Windows 7.

Por recomendariamo que si quiere un Ubuntu opts por uno como el buen Ubuntu Mate una versión que se parece más a Linux Mint y que también está pensada para consumir menos recursos que algo con GNOME, y que usa un manejo de ventanas más parecido a lo que usas en Windows, pero sin limitanos a ello gracias a las diferentes opciones que ofrece.

Descargar Ubuntu Mate

Elementary OS

Elementary Os

Si bien con elementary OS vamos a conseguir un escritorio un tanto diferente y más parecido a macOS que a Windows, el choque no es realmente fuerte por la simplicidad de la interfaz y lo fácil que es aprender a moverse en el espacio de trabajo.

En comparación con las otras opciones, elementary OS también goza de un consumo de recursos reducido, y además tiene un centro de software cargado de aplicaciones interesantes para resolver muchas necesidades. Es quizás una opción con una curva de aprendizaje mayor, pero si te llama la atención su apariencia, podrías darla una oportunidad.

Nota: el precio sugerido al comprar es solo eso, una sugerencia, puede pagar lo que quiera o nada por la distro.

Descargar elementary OS

He intentado usar Linux como mi sistema principal y elementary OS Hera es lo más cerca que he estado de lograrlo

Zorin OS

A Zorin OS hay que destacarla porque uno de sus objetivos principales siempre ha sido el ofrecer un sistema que cause la menor cantidad de fricción para alguien que no quiere algo demasiado diferente a Windows. Además, su última versión ofrece un extra importante y es una gran integración con Android.

Sus requerimientos de hardware son muy bajos. Con 2GB de RAM y un procesador Dual Core de 1 GHz te basta en la versión normal, pero incluso puedes usarla en un ordenador con apenas 512 MB de RAM, 8 GB de espacio de almacenamiento y un absurdo procesador de un solo núcleo a 700 MHz, en su versión Lite, algo casi inconcebible en el año 2020.

Zorin OS tiene varias versiones, la más completa es la Ultimate, pero esa cuesta 39 euros. Si quieres la versión básica con todo lo necesario y la interfaz más parecida a Windows 7, descarga gratis Zorin OS Core, o Zorin OS Lite para los ordenadores de muy pocos recursos.

Descargar Zorin OS

Si es usted un poco más aventurero, podría probar con otro par de distros amigables como Manjaro, KDE Neon, o incluso Fedora.

Instalacion de NILMTK en Linux

febrero 15, 2022febrero 15, 2022soloelectronicosDeja un comentario

Recomendamos usar Anaconda , que agrupa la mayoría de los paquetes necesarios. Recomendamos Anaconda para Python 3.6.x ya que Python 2.7 pronto dejará de ser compatible.

Después de instalar Anaconda, haga lo siguiente en caso de que el equipo tenga Linux u OSX

Pyton 3

En Ubuntu, ejecútelo sudo apt-get install python3-tk antes de intentar instalar NILMTK para Python 3.

Instalar en Ubuntu como variantes de Linux (basado en Debian) u OSX

NB: El siguiente procedimiento es para variantes de Linux similares a Ubuntu (basadas en Debian). Adáptese en consecuencia para su sistema operativo. También recibiríamos instrucciones de instalación para otros sistemas operativos.

Procedimiento de instalación experimental pero probablemente más fácil para Unix u OSX

En esta sección describiremos un procedimiento de instalación rápido y simple, pero poco probado. . Las instrucciones antiguas de Unix y OSX están más abajo en esta página si necesita probarlas.

Instale git, si es necesario:

sudo apt-get install git

Descargar NILMTK:

cd ~
git clone https://github.com/nilmtk/nilmtk.git
cd nilmtk

El siguiente paso usa conda-env para instalar un entorno para NILMTK, usando el archivo de environment.ymltexto de NILMTK para definir qué paquetes deben instalarse:

conda env create
source activate nilmtk-env

A continuación, instalaremos nilm_metadata (aún no se puede instalar usando pip / conda):

cd ~
git clone https://github.com/nilmtk/nilm_metadata/
cd nilm_metadata; python setup.py develop; cd ..

Vuelva a cambiar a su directorio nilmtk e instale NILMTK:

cd  ~/nilmtk
python setup.py develop

Ejecute las pruebas unitarias:

nosetests

Luego, trabaje en NILMTK :). Cuando haya terminado, simplemente haga source deactivatepara desactivar el nilmtk-env.

Antiguo procedimiento de instalación para Unix u OSX

Actualizar anaconda

conda update --yes conda

Instalar bibliotecas HDF5 y python-dev

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-dev

Instalar cliente git

sudo apt-get install git

Instale pip y otras dependencias que podrían faltar en Anaconda

conda install --yes pip numpy scipy seis scikit-learn pandas numexpr
pytables dateutil matplotlib networkx futuro

Tenga en cuenta que, si está utilizando pipen lugar de conda, elimine dateutily reemplace pytablescontables .

Tenga en cuenta también que hay un error en Pandas 0.17 que causa problemas graves con los datos donde el índice de fecha y hora cruza un límite de horario de verano. Como tal, no instale Pandas 0.17 para usar con NILMTK. Pandas 0.17.1 se lanzó el 20 de noviembre de 2015 e incluye una solución para este error. Asegúrese de instalar Pandas 0.17.1 o superior.

Instale metadatos NILM .

git clone https://github.com/nilmtk/nilm_metadata/
cd nilm_metadata
python setup.py develop
cd ..

Instale psycopg2 Primero necesita instalar Postgres:

sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib
sudo apt-get install postgresql-server-dev-all
pip instalar psycopg2

Varios instalaciones pip

pip install nose coveralls coverage git+https://github.com/hmmlearn/[email protected]#egg=hmmlearn

¡Por fin! Instalar NILMTK

git clone https://github.com/nilmtk/nilmtk.git
cd nilmtk
python setup.py develop
cd..

Si lo desea, también puede ejecutar pruebas NILMTK para asegurarse de que la instalación se haya realizado correctamente.

cd nilmtk
nosetest




Fuente https://github.com/nilmtk/nilmtk/blob/e5cc77e560d2520861a7ce3aec1f6feda4441c9e/docs/manual/user_guide/install_dev.md#install-on-ubuntu-like-linux-variants-debian-based-or-osx

Instalar NILMTK en Ubuntu

febrero 13, 2022febrero 13, 2022soloelectronicosDeja un comentario

EL NILM o Non-Intrusive Load Monitoring, es decir la desagregación no intrusiva de la demanda . es una técnica computacional para la estimación del consumo individual de diversos dispositivos utilizando para ello la lectura agregada de un único medidor de energía (Smart Meter, SM).

Gracias a las ventajas en cuanto instalación , coste e implementación, éste concepto ha tomado relevancia en los últimos años en el ámbito de las Smart Grids, al aportar una estimación de los hábitos de consumo de los clientes sin la necesidad de un despliegue masivo de contadores inteligentes en cada punto de consumo.

Tal es el interés por esta técnica que desde el 2010 , el número de publicaciones científicas referentes al NILM se ha incrementado exponencialmente sin duda condicionado por los beneficios de esta técnica en el marco de las redes inteligentes de energía como por ejemplo la posibilidad de generar facturas de electricidad que muestren en detalle el consumo de los electrodomésticos utilizando solamente las lecturas de un SM

Asimismo, existen aplicaciones de Energy Management System (EMS) en conjunto con NILM, las cuales pueden ser compatible con los programas de respuesta a la demanda o Demand Response (DR) de las compañías de electricidad.

Por otro lado, algunos plantean la posibilidad de usar NILM para detectar averías en los dispositivos cuando se presenta un comportamiento anómalo en las mediciones desagregadas.
Es así como NILM se presenta como una valiosa herramienta para reducir el consumo de energía, tanto así que algunos afirman que es el “santo grial de la eficiencia energética”.

En este contexto vamos a ver una herramienta o toolkit open software llamado NILMTK que nos va a ayudar a comparar algoritmos para implementar la desagregación ( ademas particularmente no contempla un uso diferente a este)

Los entornos virtuales hacen que la organización de paquetes de Python sea pan comido. Además, el proyecto NILMTK ofrece varias versiones de Conda Forge.

Instalación de Conda

Primero, consiga Anaconda aquí. Luego, abra una ventana de terminal e inicie la instalación desde la línea de comando:

Dowloads cd / 
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh -u

Se le guiará a través de varios pasos. Instale Conda y pruebe la instalación ejecutando el comando conda en el símbolo del sistema:

conda

En caso de que el comando conda resulte en «un error de intérprete incorrecto» (es decir, no existe tal error de archivo o directorio), aplique la siguiente solución:

cd / inicio / usuario / nano .bashrc

agregue la línea:

export PATH = ~ / anaconda3 / bin: $ PATH

Guarde los cambios en el archivo y, finalmente, ejecute el comando:

source .bashrc

Felicidades, acaba de instalar Conda.

Instalación de NILMTK

Abra una ventana de terminal, cree un nuevo entorno de Conda y actívelo:

conda create --name nilmtk-env 
conda activate nilmtk-env

Si aún no está presente en su instalación de Conda, agregue el conda-forge a la lista de canales:

conda config --add channels conda-forge

Finalmente, instale la última versión de NILMTK de conda-forge :

conda install -c nilmtk nilmtk=0.4.3

Observe que el signo igual no lleva espacios(piense estamos usando Python.

La ejecución del comando puede tardar un rato. Mientras tanto, consulte otros paquetes en Forge de NILMTK .

Como puede experimentar algunos problemas posteriores a la instalación con NILMTK y Matplotlib., para s olucionarlos, aplique el comando:

conda install matplotlib=3.3.2

Agregar un kernel de Jupyter

Básicamente, NILMTK ahora está instalado en su ordenador. El siguiente paso involucra los cuadernos de Jupyter. Trabajar con Jupyter abre muchas posibilidades y se dice que es una herramienta imprescindible. Por lo tanto, agregue el entorno NILMTK a Jupyter:

python -m ipykernel install --user --name nilmtk-env --display-name "Python (nilmtk-env)"

Prueba de la instalación

Ha llegado el momento de comprobar su instalación. Antes que nada, cree una nueva carpeta y descargue el conjunto de prueba aleatorio de Github:

mkdir nilmtk_test / cd nilmtk_test / wget https://raw.githubusercontent.com/nilmtk/nilmtk/master/data/random.h5

Como puede comprobar random.h5 es el fichero de de datos en en formato hdf5 .A continuación, levante Jupyter:

notebook jupyter

Para probar su instalación, intente importar el conjunto de datos aleatorio usando NILMTK y trazar todos los medidores:https://klemenjak.medium.com/media/9ba2be16d331653a7b4093a0fe412434

La salida debe ser:

MeterGroup (metros =   ElecMeter (instancia = 1, edificio = 1, conjunto de datos = Ninguno, electrodomésticos = [])   ElecMeter (instancia = 2, edificio = 1, conjunto de datos = Ninguno, electrodomésticos = [])   ElecMeter (instancia = 3, edificio = 1, conjunto de datos = Ninguno, electrodomésticos = [])   ElecMeter (instancia = 4, edificio = 1, conjunto de datos = Ninguno, electrodomésticos = [])   ElecMeter (instancia = 5, edificio = 1, conjunto de datos = Ninguno, electrodomésticos = []) )

¡Felicitaciones! Lo ha logrado. ¡NILMTK parece funcionar según lo previsto! La próxima vez, discutiremos cómo usar la API de NILMTK para una experimentación rápida y conveniente.

Si no consigue iniciar el entorno de jupyter notebook siguiendo las instrucciones anteriores, puede seguir estas instrucciones de instalación de Anaconda y Jupyter Notebook – Ubuntu. (las instrucciones han sido probadas con Ubuntu 20.04 de 64 bits y Anaconda3 2021.05 de Continuum)

Instalacion de Anaconda y Jupyter Notebook

1. Abra el programa Terminal yendo a «Mostrar aplicaciones» y seleccionando la Terminal .

2. Escriba los comandos de abajo para ir al directorio de Descargas y descargar Anaconda3 2021.05. Anaconda puede tardar unos minutos en [email protected]:~$

cd Descargas
[email protected]:~/Descargas$

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

3. Escriba el comando para instalar [email protected]:~/Descargas$

bash ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

4. Presione Enter para leer el acuerdo de licencia. Use Space para continuar a la página siguiente.

5. Escriba yes para aceptar los términos de la licencia.

¿Aprueba los términos de la licencia? [yes|no]
[no] >>> yes

6. Presione Enterpara instalar Anaconda en la ubicación predeterminada.

Anaconda ahora se instalará en esta ubicación: /home/username/anaconda3
– Presione ENTER para confirmar la ubicación
– Presione CTRL-C para cancelar la instalación
– O especifique una ubicación diferente a continuación
[/home/username/anaconda3] >>> (presione ENTER)

7. Escriba yes para que Anaconda actualice su RUTA.

instalación terminada.
¿Desea que el instalador inicialice Anaconda3
ejecutando conda init? [yes|no]
[no] >>> (presione yes)

==> Para que los cambios surtan efecto, cierre y vuelva a abrir su shell actual. <==

Si prefiere que el entorno base de conda no se active al inicio, establezca el parámetro auto_activate_base en false:
conda config –set auto_activate_base false ¡

8. Abra una nueva ventana de Terminal yendo a «Mostrar aplicaciones» y seleccionando la Terminal .

9. Escriba el comando para verificar que se instaló Anaconda.

(base) [email protected]:~$ python –versión
Python 3.8.5

10. Escriba el comando para actualizar Anaconda.

(base) [email protected]:~$ conda update –all –yes

Ahora que tiene un instalación limpia debería repetir la instalación de nilmtk y creación del entrono nilmtk-env descritos en este post justo despues de instalar Conda . Seguidos esos pasos ya debería estar en condiciones de Iniciar Jupyter Notebook

1. Escriba el comando para iniciar Jupyter Notebook.

[email protected]:~$ jupyter notebook

Mas información en https://github.com/nilmtk/nilmtk

No se muestran iconos en Ubuntu

septiembre 13, 2021soloelectronicosDeja un comentario

En efecto incluso en instalaciones desde Cero en Ubuntu , puede que no se muestren elementos graficos de la mayoria de las utilidades que incluye el s.o.

Ciertamente aqui podemos ver un ejemplo de como se mestra el gestor de archivadores

En teoria reinstalar el escritorio podria valer :

sudo apt-get remove gnome-shell

.. .y los siguientes pasos para instalarlo otra vez:

sudo apt-get install gnome-shell

Sin embargo, puede que desee intentar ejecutar dpkg-reconfigure antes de intentar volver a instalar en caso de que corrige los problemas que está experimentando:

sudo dpkg-reconfigure gnome-shell

Instalar LXQT Desktop en Ubuntu

Primero, actualice y actualice su sistema usando el siguiente comando.

$ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y

Ahora, simplemente instale el paquete LXQT y Openbox. Para usar componentes de GUI como la barra de tareas, el administrador de inicio de sesión, el protector de pantalla, los íconos, etc., debe instalar Openbox.

$ sudo apt-get install lxqt openbox -y

Ahora, para cambiar al escritorio LXQT, reinicie el sistema.

$ sudo reboot

Durante el procedimiento de inicio de sesión, seleccione LXQT e ingrese su contraseña segura.

Ahora se le pedirá que elija un administrador de Windows. Puedes elegir cualquiera de ellos. Aquí, seleccionemos ‘Murmurar’. Luego, haga clic en Aceptar.

Elija su administrador de Windows favorito

Ahora, su entorno LXQT está listo.

Para ver la versión instalada actualmente, debe hacer clic en Iniciar menú, seleccionar Acerca de LXQT y seleccionar la pestaña Información técnica.

Hemos instalado la versión 0.14.1 de LXQT en Ubuntu.

Versión LXQT en Ubuntu 20.04 — Verifique la versión de LXQT en Ubuntu

Desinstalar / quitar el escritorio LXQt

Para eliminar el escritorio LXQT, primero cierre la sesión e inicie sesión en el entorno de escritorio anterior y abra el terminal. Purgue los paquetes LXQT y Openbox ingresando el siguiente comando. Además, elimine las dependencias que no se puedan usar ejecutando ‘autoremove’ como se muestra a continuación.

$ sudo apt purge lxqt openbox -y 
$ sudo apt autoremove -y

Instalacion juniper notebook en Ubuntu 20.0.4

septiembre 6, 2021soloelectronicos1 comentario

Anaconda es una distribución gratuita, de código abierto y una de las distribuciones más populares del lenguaje de programación Python y R. Generalmente, se usa para computación científica, análisis predictivo, aprendizaje automático y procesamiento de datos a gran escala. Es una distribución multiplataforma y se puede instalar en Linux, Windows y Mac OS.

En este post le mostraremos cómo instalar y usar Anaconda en un VPS Ubuntu 20.04.

Prerrequisitos

Acceso a la cuenta de usuario root (o acceso a una cuenta de administrador con privilegios de root)

Eliminar cualquier instalacion anterior

sudo rm -R /root/anaconda3

Inicie sesión en el servidor y actualice los paquetes del sistema operativo del servidor

Primero, inicie sesión en su servidor Ubuntu 20.04 a través de SSH como usuario root

Antes de comenzar, debe asegurarse de que todos los paquetes del sistema operativo Ubuntu instalados en el servidor estén actualizados. Puede hacer esto ejecutando los siguientes comandos:

apt-get update -y

apt-get upgrade -y

Descarga de Anaconda

Primero, visite la página de descarga de Anaconda y descargue la última versión del script de instalación de Anaconda con el siguiente comando:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

Una vez completada la descarga, verifique la integridad de los datos del script mediante el comando sha256sum:

sha256sum Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

Debería obtener el siguiente resultado:

cf2ff493f11eaad5d09ce2b4feaa5ea90db5174303d5b3fe030e16d29aeef7de Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

A continuación, vaya a la página hash de Anaconda y haga coincidir el hash anterior como se muestra a continuación:

Una vez que haya terminado, puede proceder e instalar Anaconda.

Instalación de Anaconda

Ahora, ejecute el script de instalación de Anaconda para iniciar la instalación:

bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

Debería ver el siguiente resultado:

Bienvenido a Anaconda3 2020.11

Para continuar con el proceso de instalación, revise la licencia
convenio.
Por favor presione ENTER para continuar
>>>

Presione Enter para iniciar la instalación. Se le pedirá que acepte la licencia y elija el directorio de instalación como se muestra a continuación:

¿Aceptas los términos de la licencia? [si | no] si

Anaconda3 ahora se instalará en esta ubicación:
/ root / anaconda3

  - Presione ENTER para confirmar la ubicación
  - Presione CTRL-C para cancelar la instalación
  - O especifique una ubicación diferente a continuación

[/ root / anaconda3] >>>

Presione Entrar para confirmar la ubicación y continuar con el proceso de instalación. Una vez completada la instalación, debería obtener el siguiente resultado:

¿Desea que el instalador inicialice Anaconda3
ejecutando conda init? [si | no]
[no] >>> si

Escriba sí y presione Entrar para inicializar la Anaconda. Debería obtener el siguiente resultado:

==> Para que los cambios surtan efecto, cierre y vuelva a abrir su shell actual. <==

Si prefiere que el entorno base de conda no se active al inicio, 
   establezca el parámetro auto_activate_base en falso: 

conda config --set auto_activate_base false

¡Gracias por instalar Anaconda3!

================================================ =========================

Trabajar con portátiles Python y Jupyter es muy sencillo con PyCharm Pro,
diseñado para ser utilizado con Anaconda. Descarga ahora y ten los mejores datos
herramientas a su alcance.

PyCharm Pro para Anaconda está disponible en: https://www.anaconda.com/pycharm

A continuación, active la variable de entorno Anaconda con el siguiente comando:

fuente ~ / .bashrc

Ahora puede verificar la instalación usando el siguiente comando:

conda info

Debería obtener el siguiente resultado:

    ubicación de entorno activo: / root / anaconda3
            nivel de cáscara: 1
       archivo de configuración de usuario: /root/.condarc
 archivos de configuración poblados: 
          versión conda: 4.9.2
    versión conda-build: 3.20.5
         versión de Python: 3.8.5.final.0
       paquetes virtuales: __glibc = 2.31 = 0
                          __unix = 0 = 0
                          __archspec = 1 = x86_64
       entorno base: / root / anaconda3 (escribible)
           URL de canal: https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
          caché del paquete: / root / anaconda3 / pkgs
                          /root/.conda/pkgs
       Directorios envs: / root / anaconda3 / envs
                          /root/.conda/envs
               plataforma: linux-64
             user-agent: conda / 4.9.2 solicitudes / 2.24.0 CPython / 3.8.5 Linux / 5.4.0-29-generic ubuntu / 20.04 glibc / 2.31
                UID: GID: 0: 0
             archivo netrc: Ninguno
           modo fuera de línea: falso

Actualización Anaconda

Se recomienda actualizar Anaconda con regularidad. Para actualizar Anaconda, primero actualice la conda con el siguiente comando:

conda update conda

A continuación, actualice Anaconda con el siguiente comando:

conda update anaconda

Puede crear un entorno Python 3 para Anaconda usando el siguiente comando:

Crear un entorno Anaconda

conda create --name my_env

A continuación, active el entorno con el siguiente comando:

conda activate my_env

Debería obtener el siguiente resultado:

(mi_env) root @ ubuntu2004: ~ #

Abra una nueva ventana de Terminal yendo a «Mostrar aplicaciones» y seleccionando la Terminal .

Escriba el comando para verificar que se instaló Anaconda.(base) nombre de usuario @ ubuntu: ~ $ python –version
Python 3.8.5

Escriba el comando para actualizar Anaconda.(base) username @ ubuntu: ~ $ conda update –all –yes

Iniciar Jupyter Notebook

Escriba el comando para iniciar Jupyter Notebook.nombre de usuario @ ubuntu: ~ $ jupyter notebook

Ejemplo de todos los comandos lanzados :

[email protected]:~/Descargas$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
--2021-09-06 10:21:36--  https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
Resolviendo repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)... 104.16.130.3, 104.16.131.3, 2606:4700::6810:8303, ...
Conectando con repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)[104.16.130.3]:443... conectado.
Petición HTTP enviada, esperando respuesta... 200 OK
Longitud: 554535580 (529M) [application/x-sh]
Guardando como: “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh”

Anaconda3-2020.11-L 100%[===================>] 528,85M  3,04MB/s    en 2m 56s  

2021-09-06 10:24:32 (3,00 MB/s) - “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh” guardado [554535580/554535580]

[email protected]:~/Descargas$ sha256sum Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
cf2ff493f11eaad5d09ce2b4feaa5ea90db5174303d5b3fe030e16d29aeef7de  Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
[email protected]:~/Descargas$ bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

Welcome to Anaconda3 2020.11

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>> 
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End User License Agreement - Anaconda Individual Edition
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Copyright 2015-2020, Anaconda, Inc.

All rights reserved under the 3-clause BSD License:

This End User License Agreement (the "Agreement") is a legal agreement between y
ou and Anaconda, Inc. ("Anaconda") and governs your use of Anaconda Individual E
dition (which was formerly known as Anaconda Distribution).

Subject to the terms of this Agreement, Anaconda hereby grants you a non-exclusi
ve, non-transferable license to:

  * Install and use the Anaconda Individual Edition (which was formerly known as
 Anaconda Distribution),
  * Modify and create derivative works of sample source code delivered in Anacon
da Individual Edition from Anaconda's repository; and
  * Redistribute code files in source (if provided to you by Anaconda as source)
 and binary forms, with or without modification subject to the requirements set 
forth below.

Anaconda may, at its option, make available patches, workarounds or other update
s to Anaconda Individual Edition. Unless the updates are provided with their sep
arate governing terms, they are deemed part of Anaconda Individual Edition licen
sed to you as provided in this Agreement.  This Agreement does not entitle you t
o any support for Anaconda Individual Edition.

Anaconda reserves all rights not expressly granted to you in this Agreement.

Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
 are permitted provided that the following conditions are met:

  * Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this 
list of conditions and the following disclaimer.
  * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, th
is list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or o
ther materials provided with the distribution.
  * Neither the name of Anaconda nor the names of its contributors may be used t
o endorse or promote products derived from this software without specific prior 
written permission.

You acknowledge that, as between you and Anaconda, Anaconda owns all right, titl
e, and interest, including all intellectual property rights, in and to Anaconda 
Individual Edition and, with respect to third-party products distributed with or
 through Anaconda Individual Edition, the applicable third-party licensors own a
ll right, title and interest, including all intellectual property rights, in and
 to such products.  If you send or transmit any communications or materials to A
naconda suggesting or recommending changes to the software or documentation, inc
luding without limitation, new features or functionality relating thereto, or an
y comments, questions, suggestions or the like ("Feedback"), Anaconda is free to
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ENT SHALL ANACONDA BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEM
PLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF S
UBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUP
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URING SUBSTITUTE PRODUCTS, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THIS AGREEMENT O
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NCLUDING NEGLIGENCE), PRODUCT LIABILITY OR ANY OTHER CAUSE OF ACTION OR THEORY O
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naconda Individual Edition.  Anaconda may, at any time, terminate this Agreement
 and the license granted hereunder if you fail to comply with any term of this A
greement.   Upon any termination of this Agreement, you agree to promptly discon
tinue use of the Anaconda Individual Edition and destroy all copies in your poss
ession or control. Upon any termination of this Agreement all provisions survive
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This Agreement is governed by and construed in accordance with the internal laws
 of the State of Texas without giving effect to any choice or conflict of law pr
ovision or rule that would require or permit the application of the laws of any 
jurisdiction other than those of the State of Texas. Any legal suit, action, or 
proceeding arising out of or related to this Agreement or the licenses granted h
ereunder by you must be instituted exclusively in the federal courts of the Unit
ed States or the courts of the State of Texas in each case located in Travis Cou
nty, Texas, and you irrevocably submit to the jurisdiction of such courts in any
 such suit, action, or proceeding.


Notice of Third Party Software Licenses
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Anaconda Individual Edition provides access to a repository which contains softw
are packages or tools licensed on an open source basis from third parties and bi
nary packages of these third party tools. These third party software packages or
 tools are provided on an "as is" basis and are subject to their respective lice
nse agreements as well as this Agreement and the Terms of Service for the Reposi
tory located at https://know.anaconda.com/TOS.html; provided, however, no restri
ction contained in the Terms of Service shall be construed so as to limit your a
bility to download the packages contained in Anaconda Individual Edition provide
d you comply with the license for each such package.  These licenses may be acce
ssed from within the Anaconda Individual Edition software or at https://docs.ana
conda.com/anaconda/pkg-docs. Information regarding which license is applicable i
s available from within many of the third party software packages and tools and 
at https://repo.anaconda.com/pkgs/main/ and https://repo.anaconda.com/pkgs/r/. A
naconda reserves the right, in its sole discretion, to change which third party 
tools are included in the repository accessible through Anaconda Individual Edit
ion.

Intel Math Kernel Library
-------------------------

Anaconda Individual Edition provides access to re-distributable, run-time, share
d-library files from the Intel Math Kernel Library ("MKL binaries").

Copyright 2018 Intel Corporation.  License available at https://software.intel.c
om/en-us/license/intel-simplified-software-license (the "MKL License").

You may use and redistribute the MKL binaries, without modification, provided th
e following conditions are met:

  * Redistributions must reproduce the above copyright notice and the following 
terms of use in the MKL binaries and in the documentation and/or other materials
 provided with the distribution.
  * Neither the name of Intel nor the names of its suppliers may be used to endo
rse or promote products derived from the MKL binaries without specific prior wri
tten permission.
  * No reverse engineering, decompilation, or disassembly of the MKL binaries is
 permitted.

You are specifically authorized to use and redistribute the MKL binaries with yo
ur installation of Anaconda Individual Edition subject to the terms set forth in
 the MKL License. You are also authorized to redistribute the MKL binaries with 
Anaconda Individual Edition or in the Anaconda package that contains the MKL bin
aries. If needed, instructions for removing the MKL binaries after installation 
of Anaconda Individual Edition are available at https://docs.anaconda.com.

cuDNN Software
--------------

Anaconda Individual Edition also provides access to cuDNN software binaries ("cu
DNN binaries") from NVIDIA Corporation. You are specifically authorized to use t
he cuDNN binaries with your installation of Anaconda Individual Edition subject 
to your compliance with the license agreement located at https://docs.nvidia.com
/deeplearning/sdk/cudnn-sla/index.html. You are also authorized to redistribute 
the cuDNN binaries with an Anaconda Individual Edition package that contains the
 cuDNN binaries. You can add or remove the cuDNN binaries utilizing the install 
and uninstall features in Anaconda Individual Edition.

cuDNN binaries contain source code provided by NVIDIA Corporation.


Export; Cryptography Notice
===========================

You must comply with all domestic and international export laws and regulations 
that apply to the software, which include restrictions on destinations, end user
s, and end use.  Anaconda Individual Edition includes cryptographic software. Th
e country in which you currently reside may have restrictions on the import, pos
session, use, and/or re-export to another country, of encryption software. BEFOR
E using any encryption software, please check your country's laws, regulations a
nd policies concerning the import, possession, or use, and re-export of encrypti
on software, to see if this is permitted. See the Wassenaar Arrangement http://w
ww.wassenaar.org/ for more information.

Anaconda has self-classified this software as Export Commodity Control Number (E
CCN) 5D992.c, which includes mass market information security software using or 
performing cryptographic functions with asymmetric algorithms. No license is req
uired for export of this software to non-embargoed countries.

The Intel Math Kernel Library contained in Anaconda Individual Edition is classi
fied by Intel as ECCN 5D992.c with no license required for export to non-embargo
ed countries.

The following packages are included in the repository accessible through Anacond
a Individual Edition that relate to cryptography:

openssl
    The OpenSSL Project is a collaborative effort to develop a robust, commercia
l-grade, full-featured, and Open Source toolkit implementing the Transport Layer
 Security (TLS) and Secure Sockets Layer (SSL) protocols as well as a full-stren
gth general purpose cryptography library.

pycrypto
    A collection of both secure hash functions (such as SHA256 and RIPEMD160), a
nd various encryption algorithms (AES, DES, RSA, ElGamal, etc.).

pyopenssl
    A thin Python wrapper around (a subset of) the OpenSSL library.

kerberos (krb5, non-Windows platforms)
    A network authentication protocol designed to provide strong authentication 
for client/server applications by using secret-key cryptography.

cryptography
    A Python library which exposes cryptographic recipes and primitives.

pycryptodome
    A fork of PyCrypto. It is a self-contained Python package of low-level crypt
ographic primitives.

pycryptodomex
    A stand-alone version of pycryptodome.

libsodium
    A software library for encryption, decryption, signatures, password hashing 
and more.

pynacl
    A Python binding to the Networking and Cryptography library, a crypto librar
y with the stated goal of improving usability, security and speed.


Last updated September 28, 2020


Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
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>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/soloelectronicos/anaconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/home/soloelectronicos/anaconda3] >>> 
PREFIX=/home/soloelectronicos/anaconda3
Unpacking payload ...
Collecting package metadata (current_repodata.json): done                       
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3

  added / updated specs:
    - _ipyw_jlab_nb_ext_conf==0.1.0=py38_0
    - _libgcc_mutex==0.1=main
    - alabaster==0.7.12=py_0
    - anaconda-client==1.7.2=py38_0
    - anaconda-navigator==1.10.0=py38_0
    - anaconda-project==0.8.4=py_0
    - anaconda==2020.11=py38_0
    - argh==0.26.2=py38_0
    - argon2-cffi==20.1.0=py38h7b6447c_1
    - asn1crypto==1.4.0=py_0
    - astroid==2.4.2=py38_0
    - astropy==4.0.2=py38h7b6447c_0
    - async_generator==1.10=py_0
    - atomicwrites==1.4.0=py_0
    - attrs==20.3.0=pyhd3eb1b0_0
    - autopep8==1.5.4=py_0
    - babel==2.8.1=pyhd3eb1b0_0
    - backcall==0.2.0=py_0
    - backports.functools_lru_cache==1.6.1=py_0
    - backports.shutil_get_terminal_size==1.0.0=py38_2
    - backports.tempfile==1.0=py_1
    - backports.weakref==1.0.post1=py_1
    - backports==1.0=py_2
    - beautifulsoup4==4.9.3=pyhb0f4dca_0
    - bitarray==1.6.1=py38h27cfd23_0
    - bkcharts==0.2=py38_0
    - blas==1.0=mkl
    - bleach==3.2.1=py_0
    - blosc==1.20.1=hd408876_0
    - bokeh==2.2.3=py38_0
    - boto==2.49.0=py38_0
    - bottleneck==1.3.2=py38heb32a55_1
    - brotlipy==0.7.0=py38h7b6447c_1000
    - bzip2==1.0.8=h7b6447c_0
    - ca-certificates==2020.10.14=0
    - cairo==1.14.12=h8948797_3
    - certifi==2020.6.20=pyhd3eb1b0_3
    - cffi==1.14.3=py38he30daa8_0
    - chardet==3.0.4=py38_1003
    - click==7.1.2=py_0
    - cloudpickle==1.6.0=py_0
    - clyent==1.2.2=py38_1
    - colorama==0.4.4=py_0
    - conda-build==3.20.5=py38_1
    - conda-env==2.6.0=1
    - conda-package-handling==1.7.2=py38h03888b9_0
    - conda-verify==3.4.2=py_1
    - conda==4.9.2=py38h06a4308_0
    - contextlib2==0.6.0.post1=py_0
    - cryptography==3.1.1=py38h1ba5d50_0
    - curl==7.71.1=hbc83047_1
    - cycler==0.10.0=py38_0
    - cython==0.29.21=py38he6710b0_0
    - cytoolz==0.11.0=py38h7b6447c_0
    - dask-core==2.30.0=py_0
    - dask==2.30.0=py_0
    - dbus==1.13.18=hb2f20db_0
    - decorator==4.4.2=py_0
    - defusedxml==0.6.0=py_0
    - diff-match-patch==20200713=py_0
    - distributed==2.30.1=py38h06a4308_0
    - docutils==0.16=py38_1
    - entrypoints==0.3=py38_0
    - et_xmlfile==1.0.1=py_1001
    - expat==2.2.10=he6710b0_2
    - fastcache==1.1.0=py38h7b6447c_0
    - filelock==3.0.12=py_0
    - flake8==3.8.4=py_0
    - flask==1.1.2=py_0
    - fontconfig==2.13.0=h9420a91_0
    - freetype==2.10.4=h5ab3b9f_0
    - fribidi==1.0.10=h7b6447c_0
    - fsspec==0.8.3=py_0
    - future==0.18.2=py38_1
    - get_terminal_size==1.0.0=haa9412d_0
    - gevent==20.9.0=py38h7b6447c_0
    - glib==2.66.1=h92f7085_0
    - glob2==0.7=py_0
    - gmp==6.1.2=h6c8ec71_1
    - gmpy2==2.0.8=py38hd5f6e3b_3
    - graphite2==1.3.14=h23475e2_0
    - greenlet==0.4.17=py38h7b6447c_0
    - gst-plugins-base==1.14.0=hbbd80ab_1
    - gstreamer==1.14.0=hb31296c_0
    - h5py==2.10.0=py38h7918eee_0
    - harfbuzz==2.4.0=hca77d97_1
    - hdf5==1.10.4=hb1b8bf9_0
    - heapdict==1.0.1=py_0
    - html5lib==1.1=py_0
    - icu==58.2=he6710b0_3
    - idna==2.10=py_0
    - imageio==2.9.0=py_0
    - imagesize==1.2.0=py_0
    - importlib-metadata==2.0.0=py_1
    - importlib_metadata==2.0.0=1
    - iniconfig==1.1.1=py_0
    - intel-openmp==2020.2=254
    - intervaltree==3.1.0=py_0
    - ipykernel==5.3.4=py38h5ca1d4c_0
    - ipython==7.19.0=py38hb070fc8_0
    - ipython_genutils==0.2.0=py38_0
    - ipywidgets==7.5.1=py_1
    - isort==5.6.4=py_0
    - itsdangerous==1.1.0=py_0
    - jbig==2.1=hdba287a_0
    - jdcal==1.4.1=py_0
    - jedi==0.17.1=py38_0
    - jeepney==0.5.0=pyhd3eb1b0_0
    - jinja2==2.11.2=py_0
    - joblib==0.17.0=py_0
    - jpeg==9b=h024ee3a_2
    - json5==0.9.5=py_0
    - jsonschema==3.2.0=py_2
    - jupyter==1.0.0=py38_7
    - jupyter_client==6.1.7=py_0
    - jupyter_console==6.2.0=py_0
    - jupyter_core==4.6.3=py38_0
    - jupyterlab==2.2.6=py_0
    - jupyterlab_pygments==0.1.2=py_0
    - jupyterlab_server==1.2.0=py_0
    - keyring==21.4.0=py38_1
    - kiwisolver==1.3.0=py38h2531618_0
    - krb5==1.18.2=h173b8e3_0
    - lazy-object-proxy==1.4.3=py38h7b6447c_0
    - lcms2==2.11=h396b838_0
    - ld_impl_linux-64==2.33.1=h53a641e_7
    - libarchive==3.4.2=h62408e4_0
    - libcurl==7.71.1=h20c2e04_1
    - libedit==3.1.20191231=h14c3975_1
    - libffi==3.3=he6710b0_2
    - libgcc-ng==9.1.0=hdf63c60_0
    - libgfortran-ng==7.3.0=hdf63c60_0
    - liblief==0.10.1=he6710b0_0
    - libllvm10==10.0.1=hbcb73fb_5
    - libpng==1.6.37=hbc83047_0
    - libsodium==1.0.18=h7b6447c_0
    - libspatialindex==1.9.3=he6710b0_0
    - libssh2==1.9.0=h1ba5d50_1
    - libstdcxx-ng==9.1.0=hdf63c60_0
    - libtiff==4.1.0=h2733197_1
    - libtool==2.4.6=h7b6447c_1005
    - libuuid==1.0.3=h1bed415_2
    - libxcb==1.14=h7b6447c_0
    - libxml2==2.9.10=hb55368b_3
    - libxslt==1.1.34=hc22bd24_0
    - llvmlite==0.34.0=py38h269e1b5_4
    - locket==0.2.0=py38_1
    - lxml==4.6.1=py38hefd8a0e_0
    - lz4-c==1.9.2=heb0550a_3
    - lzo==2.10=h7b6447c_2
    - markupsafe==1.1.1=py38h7b6447c_0
    - matplotlib-base==3.3.2=py38h817c723_0
    - matplotlib==3.3.2=0
    - mccabe==0.6.1=py38_1
    - mistune==0.8.4=py38h7b6447c_1000
    - mkl-service==2.3.0=py38he904b0f_0
    - mkl==2020.2=256
    - mkl_fft==1.2.0=py38h23d657b_0
    - mkl_random==1.1.1=py38h0573a6f_0
    - mock==4.0.2=py_0
    - more-itertools==8.6.0=pyhd3eb1b0_0
    - mpc==1.1.0=h10f8cd9_1
    - mpfr==4.0.2=hb69a4c5_1
    - mpmath==1.1.0=py38_0
    - msgpack-python==1.0.0=py38hfd86e86_1
    - multipledispatch==0.6.0=py38_0
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    - nbclient==0.5.1=py_0
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    - ncurses==6.2=he6710b0_1
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    - pango==1.45.3=hd140c19_0
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    - partd==1.1.0=py_0
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    - path.py==12.5.0=0
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    - pathlib2==2.3.5=py38_0
    - pathtools==0.1.2=py_1
    - patsy==0.5.1=py38_0
    - pcre==8.44=he6710b0_0
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    - pexpect==4.8.0=py38_0
    - pickleshare==0.7.5=py38_1000
    - pillow==8.0.1=py38he98fc37_0
    - pip==20.2.4=py38h06a4308_0
    - pixman==0.40.0=h7b6447c_0
    - pkginfo==1.6.1=py38h06a4308_0
    - pluggy==0.13.1=py38_0
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    - prompt_toolkit==3.0.8=0
    - psutil==5.7.2=py38h7b6447c_0
    - ptyprocess==0.6.0=py38_0
    - py-lief==0.10.1=py38h403a769_0
    - py==1.9.0=py_0
    - pycodestyle==2.6.0=py_0
    - pycosat==0.6.3=py38h7b6447c_1
    - pycparser==2.20=py_2
    - pycurl==7.43.0.6=py38h1ba5d50_0
    - pydocstyle==5.1.1=py_0
    - pyflakes==2.2.0=py_0
    - pygments==2.7.2=pyhd3eb1b0_0
    - pylint==2.6.0=py38_0
    - pyodbc==4.0.30=py38he6710b0_0
    - pyopenssl==19.1.0=py_1
    - pyparsing==2.4.7=py_0
    - pyqt==5.9.2=py38h05f1152_4
    - pyrsistent==0.17.3=py38h7b6447c_0
    - pysocks==1.7.1=py38_0
    - pytables==3.6.1=py38h9fd0a39_0
    - pytest==6.1.1=py38_0
    - python-dateutil==2.8.1=py_0
    - python-jsonrpc-server==0.4.0=py_0
    - python-language-server==0.35.1=py_0
    - python-libarchive-c==2.9=py_0
    - python==3.8.5=h7579374_1
    - pytz==2020.1=py_0
    - pywavelets==1.1.1=py38h7b6447c_2
    - pyxdg==0.27=pyhd3eb1b0_0
    - pyyaml==5.3.1=py38h7b6447c_1
    - pyzmq==19.0.2=py38he6710b0_1
    - qdarkstyle==2.8.1=py_0
    - qt==5.9.7=h5867ecd_1
    - qtawesome==1.0.1=py_0
    - qtconsole==4.7.7=py_0
    - qtpy==1.9.0=py_0
    - readline==8.0=h7b6447c_0
    - regex==2020.10.15=py38h7b6447c_0
    - requests==2.24.0=py_0
    - ripgrep==12.1.1=0
    - rope==0.18.0=py_0
    - rtree==0.9.4=py38_1
    - ruamel_yaml==0.15.87=py38h7b6447c_1
    - scikit-image==0.17.2=py38hdf5156a_0
    - scikit-learn==0.23.2=py38h0573a6f_0
    - scipy==1.5.2=py38h0b6359f_0
    - seaborn==0.11.0=py_0
    - secretstorage==3.1.2=py38_0
    - send2trash==1.5.0=py38_0
    - setuptools==50.3.1=py38h06a4308_1
    - simplegeneric==0.8.1=py38_2
    - singledispatch==3.4.0.3=py_1001
    - sip==4.19.13=py38he6710b0_0
    - six==1.15.0=py38h06a4308_0
    - snowballstemmer==2.0.0=py_0
    - sortedcollections==1.2.1=py_0
    - sortedcontainers==2.2.2=py_0
    - soupsieve==2.0.1=py_0
    - sphinx==3.2.1=py_0
    - sphinxcontrib-applehelp==1.0.2=py_0
    - sphinxcontrib-devhelp==1.0.2=py_0
    - sphinxcontrib-htmlhelp==1.0.3=py_0
    - sphinxcontrib-jsmath==1.0.1=py_0
    - sphinxcontrib-qthelp==1.0.3=py_0
    - sphinxcontrib-serializinghtml==1.1.4=py_0
    - sphinxcontrib-websupport==1.2.4=py_0
    - sphinxcontrib==1.0=py38_1
    - spyder-kernels==1.9.4=py38_0
    - spyder==4.1.5=py38_0
    - sqlalchemy==1.3.20=py38h7b6447c_0
    - sqlite==3.33.0=h62c20be_0
    - statsmodels==0.12.0=py38h7b6447c_0
    - sympy==1.6.2=py38h06a4308_1
    - tbb==2020.3=hfd86e86_0
    - tblib==1.7.0=py_0
    - terminado==0.9.1=py38_0
    - testpath==0.4.4=py_0
    - threadpoolctl==2.1.0=pyh5ca1d4c_0
    - tifffile==2020.10.1=py38hdd07704_2
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    - toml==0.10.1=py_0
    - toolz==0.11.1=py_0
    - tornado==6.0.4=py38h7b6447c_1
    - tqdm==4.50.2=py_0
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    - typing_extensions==3.7.4.3=py_0
    - ujson==4.0.1=py38he6710b0_0
    - unicodecsv==0.14.1=py38_0
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    - wcwidth==0.2.5=py_0
    - webencodings==0.5.1=py38_1
    - werkzeug==1.0.1=py_0
    - wheel==0.35.1=py_0
    - widgetsnbextension==3.5.1=py38_0
    - wrapt==1.11.2=py38h7b6447c_0
    - wurlitzer==2.0.1=py38_0
    - xlrd==1.2.0=py_0
    - xlsxwriter==1.3.7=py_0
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    - xz==5.2.5=h7b6447c_0
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    - yapf==0.30.0=py_0
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    - zict==2.0.0=py_0
    - zipp==3.4.0=pyhd3eb1b0_0
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    - zope.event==4.5.0=py38_0
    - zope.interface==5.1.2=py38h7b6447c_0
    - zope==1.0=py38_1
    - zstd==1.4.5=h9ceee32_0


The following NEW packages will be INSTALLED:

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  _libgcc_mutex      pkgs/main/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-main
  alabaster          pkgs/main/noarch::alabaster-0.7.12-py_0
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  anaconda-client    pkgs/main/linux-64::anaconda-client-1.7.2-py38_0
  anaconda-navigator pkgs/main/linux-64::anaconda-navigator-1.10.0-py38_0
  anaconda-project   pkgs/main/noarch::anaconda-project-0.8.4-py_0
  argh               pkgs/main/linux-64::argh-0.26.2-py38_0
  argon2-cffi        pkgs/main/linux-64::argon2-cffi-20.1.0-py38h7b6447c_1
  asn1crypto         pkgs/main/noarch::asn1crypto-1.4.0-py_0
  astroid            pkgs/main/linux-64::astroid-2.4.2-py38_0
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  atomicwrites       pkgs/main/noarch::atomicwrites-1.4.0-py_0
  attrs              pkgs/main/noarch::attrs-20.3.0-pyhd3eb1b0_0
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  backcall           pkgs/main/noarch::backcall-0.2.0-py_0
  backports          pkgs/main/noarch::backports-1.0-py_2
  backports.functoo~ pkgs/main/noarch::backports.functools_lru_cache-1.6.1-py_0
  backports.shutil_~ pkgs/main/linux-64::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-py38_2
  backports.tempfile pkgs/main/noarch::backports.tempfile-1.0-py_1
  backports.weakref  pkgs/main/noarch::backports.weakref-1.0.post1-py_1
  beautifulsoup4     pkgs/main/noarch::beautifulsoup4-4.9.3-pyhb0f4dca_0
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  blas               pkgs/main/linux-64::blas-1.0-mkl
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  blosc              pkgs/main/linux-64::blosc-1.20.1-hd408876_0
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  click              pkgs/main/noarch::click-7.1.2-py_0
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  conda-env          pkgs/main/linux-64::conda-env-2.6.0-1
  conda-package-han~ pkgs/main/linux-64::conda-package-handling-1.7.2-py38h03888b9_0
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  contextlib2        pkgs/main/noarch::contextlib2-0.6.0.post1-py_0
  cryptography       pkgs/main/linux-64::cryptography-3.1.1-py38h1ba5d50_0
  curl               pkgs/main/linux-64::curl-7.71.1-hbc83047_1
  cycler             pkgs/main/linux-64::cycler-0.10.0-py38_0
  cython             pkgs/main/linux-64::cython-0.29.21-py38he6710b0_0
  cytoolz            pkgs/main/linux-64::cytoolz-0.11.0-py38h7b6447c_0
  dask               pkgs/main/noarch::dask-2.30.0-py_0
  dask-core          pkgs/main/noarch::dask-core-2.30.0-py_0
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  defusedxml         pkgs/main/noarch::defusedxml-0.6.0-py_0
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  gmp                pkgs/main/linux-64::gmp-6.1.2-h6c8ec71_1
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  xmltodict          pkgs/main/noarch::xmltodict-0.12.0-py_0
  xz                 pkgs/main/linux-64::xz-5.2.5-h7b6447c_0
  yaml               pkgs/main/linux-64::yaml-0.2.5-h7b6447c_0
  yapf               pkgs/main/noarch::yapf-0.30.0-py_0
  zeromq             pkgs/main/linux-64::zeromq-4.3.3-he6710b0_3
  zict               pkgs/main/noarch::zict-2.0.0-py_0
  zipp               pkgs/main/noarch::zipp-3.4.0-pyhd3eb1b0_0
  zlib               pkgs/main/linux-64::zlib-1.2.11-h7b6447c_3
  zope               pkgs/main/linux-64::zope-1.0-py38_1
  zope.event         pkgs/main/linux-64::zope.event-4.5.0-py38_0
  zope.interface     pkgs/main/linux-64::zope.interface-5.1.2-py38h7b6447c_0
  zstd               pkgs/main/linux-64::zstd-1.4.5-h9ceee32_0


Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/condabin/conda
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda-env
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/activate
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/deactivate
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified      /home/soloelectronicos/.bashrc

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup, 
   set the auto_activate_base parameter to false: 

conda config --set auto_activate_base false

Thank you for installing Anaconda3!

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[email protected]:~/Descargas$ source ~/.bashrc
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda info

     active environment : base
    active env location : /home/soloelectronicos/anaconda3
            shell level : 1
       user config file : /home/soloelectronicos/.condarc
 populated config files : 
          conda version : 4.9.2
    conda-build version : 3.20.5
         python version : 3.8.5.final.0
       virtual packages : __glibc=2.31=0
                          __unix=0=0
                          __archspec=1=x86_64
       base environment : /home/soloelectronicos/anaconda3  (writable)
           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
          package cache : /home/soloelectronicos/anaconda3/pkgs
                          /home/soloelectronicos/.conda/pkgs
       envs directories : /home/soloelectronicos/anaconda3/envs
                          /home/soloelectronicos/.conda/envs
               platform : linux-64
             user-agent : conda/4.9.2 requests/2.24.0 CPython/3.8.5 Linux/5.11.0-27-generic ubuntu/20.04.3 glibc/2.31
                UID:GID : 1000:1000
             netrc file : None
           offline mode : False

(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update conda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3

  added / updated specs:
    - conda


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    backports.functools_lru_cache-1.6.4|     pyhd3eb1b0_0           9 KB
    backports.tempfile-1.0     |     pyhd3eb1b0_1          11 KB
    conda-4.10.3               |   py38h06a4308_0         2.9 MB
    conda-package-handling-1.7.3|   py38h27cfd23_1         884 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         3.8 MB

The following packages will be UPDATED:

  backports.functoo~                             1.6.1-py_0 --> 1.6.4-pyhd3eb1b0_0
  conda                                4.9.2-py38h06a4308_0 --> 4.10.3-py38h06a4308_0
  conda-package-han~                   1.7.2-py38h03888b9_0 --> 1.7.3-py38h27cfd23_1

The following packages will be DOWNGRADED:

  backports.tempfile                               1.0-py_1 --> 1.0-pyhd3eb1b0_1


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
backports.tempfile-1 | 11 KB     | ##################################### | 100% 
backports.functools_ | 9 KB      | ##################################### | 100% 
conda-4.10.3         | 2.9 MB    | ##################################### | 100% 
conda-package-handli | 884 KB    | ##################################### | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update anaconda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3

  added / updated specs:
    - anaconda


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    _anaconda_depends-2020.07  |           py38_0           6 KB
    _openmp_mutex-4.5          |            1_gnu          22 KB
    alabaster-0.7.12           |     pyhd3eb1b0_0          16 KB
    anaconda-custom            |           py38_1          35 KB
    anaconda-client-1.8.0      |   py38h06a4308_0         152 KB
    anaconda-project-0.10.1    |     pyhd3eb1b0_0         218 KB
    anyio-2.2.0                |   py38h06a4308_1         125 KB
    appdirs-1.4.4              |             py_0          13 KB
    argon2-cffi-20.1.0         |   py38h27cfd23_1          46 KB
    astroid-2.6.6              |   py38h06a4308_0         309 KB
    astropy-4.3.1              |   py38h09021b7_0         6.4 MB
    async_generator-1.10       |     pyhd3eb1b0_0          23 KB
    attrs-21.2.0               |     pyhd3eb1b0_0          46 KB
    babel-2.9.1                |     pyhd3eb1b0_0         5.5 MB
    backcall-0.2.0             |     pyhd3eb1b0_0          13 KB
    backports-1.0              |     pyhd3eb1b0_2         210 KB
    backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0|     pyhd3eb1b0_3          10 KB
    beautifulsoup4-4.9.3       |     pyha847dfd_0          86 KB
    bitarray-2.3.0             |   py38h7f8727e_1         139 KB
    black-19.10b0              |             py_0          86 KB
    bleach-4.0.0               |     pyhd3eb1b0_0         113 KB
    blosc-1.21.0               |       h8c45485_0          64 KB
    bokeh-2.3.3                |   py38h06a4308_0         5.9 MB
    brotli-1.0.9               |       he6710b0_2         375 KB
    brotlipy-0.7.0             |py38h27cfd23_1003         323 KB
    c-ares-1.17.1              |       h27cfd23_0         108 KB
    ca-certificates-2021.7.5   |       h06a4308_1         113 KB
    cairo-1.16.0               |       hf32fb01_1         1.0 MB
    certifi-2021.5.30          |   py38h06a4308_0         138 KB
    cffi-1.14.6                |   py38h400218f_0         224 KB
    chardet-4.0.0              |py38h06a4308_1003         194 KB
    charset-normalizer-2.0.4   |     pyhd3eb1b0_0          35 KB
    click-8.0.1                |     pyhd3eb1b0_0          79 KB
    colorama-0.4.4             |     pyhd3eb1b0_0          21 KB
    conda-pack-0.6.0           |     pyhd3eb1b0_0          29 KB
    cryptography-3.4.7         |   py38hd23ed53_0         913 KB
    curl-7.78.0                |       h1ccaba5_0          94 KB
    cython-0.29.24             |   py38h295c915_0         2.0 MB
    dask-2021.8.1              |     pyhd3eb1b0_0          18 KB
    dask-core-2021.8.1         |     pyhd3eb1b0_0         715 KB
    debugpy-1.4.1              |   py38h295c915_0         1.7 MB
    decorator-5.0.9            |     pyhd3eb1b0_0          12 KB
    defusedxml-0.7.1           |     pyhd3eb1b0_0          23 KB
    distributed-2021.8.1       |   py38h06a4308_0         970 KB
    docutils-0.17.1            |   py38h06a4308_1         686 KB
    et_xmlfile-1.1.0           |   py38h06a4308_0          10 KB
    expat-2.4.1                |       h2531618_2         168 KB
    filelock-3.0.12            |     pyhd3eb1b0_1          10 KB
    flask-1.1.2                |     pyhd3eb1b0_0          70 KB
    fontconfig-2.13.1          |       h6c09931_0         250 KB
    fonttools-4.25.0           |     pyhd3eb1b0_0         632 KB
    fsspec-2021.7.0            |     pyhd3eb1b0_0          91 KB
    gevent-21.8.0              |   py38h7f8727e_1         1.5 MB
    glib-2.69.1                |       h5202010_0         1.7 MB
    glob2-0.7                  |     pyhd3eb1b0_0          12 KB
    gmp-6.2.1                  |       h2531618_2         539 KB
    greenlet-1.1.1             |   py38h295c915_0          82 KB
    gst-plugins-base-1.14.0    |       h8213a91_2         4.9 MB
    gstreamer-1.14.0           |       h28cd5cc_2         3.2 MB
    harfbuzz-2.8.1             |       h6f93f22_0         1.1 MB
    idna-3.2                   |     pyhd3eb1b0_0          48 KB
    imageio-2.9.0              |     pyhd3eb1b0_0         3.0 MB
    imagesize-1.2.0            |     pyhd3eb1b0_0           9 KB
    importlib-metadata-3.10.0  |   py38h06a4308_0          33 KB
    importlib_metadata-3.10.0  |       hd3eb1b0_0          11 KB
    iniconfig-1.1.1            |     pyhd3eb1b0_0           8 KB
    intel-openmp-2021.3.0      |    h06a4308_3350         1.4 MB
    ipykernel-6.2.0            |   py38h06a4308_1         192 KB
    ipython-7.26.0             |   py38hb070fc8_0         994 KB
    ipython_genutils-0.2.0     |     pyhd3eb1b0_1          27 KB
    ipywidgets-7.6.3           |     pyhd3eb1b0_1         105 KB
    isort-5.9.3                |     pyhd3eb1b0_0          83 KB
    itsdangerous-2.0.1         |     pyhd3eb1b0_0          18 KB
    jedi-0.17.2                |   py38h06a4308_1         924 KB
    jeepney-0.7.1              |     pyhd3eb1b0_0          38 KB
    jinja2-3.0.1               |     pyhd3eb1b0_0         110 KB
    joblib-1.0.1               |     pyhd3eb1b0_0         208 KB
    json5-0.9.6                |     pyhd3eb1b0_0          21 KB
    jupyter_client-6.1.12      |     pyhd3eb1b0_0          88 KB
    jupyter_console-6.4.0      |     pyhd3eb1b0_0          23 KB
    jupyter_core-4.7.1         |   py38h06a4308_0          68 KB
    jupyter_server-1.4.1       |   py38h06a4308_0         317 KB
    jupyterlab-3.1.7           |     pyhd3eb1b0_0         3.6 MB
    jupyterlab_server-2.7.1    |     pyhd3eb1b0_0          44 KB
    jupyterlab_widgets-1.0.0   |     pyhd3eb1b0_1         109 KB
    keyring-23.0.1             |   py38h06a4308_0          54 KB
    kiwisolver-1.3.1           |   py38h2531618_0          80 KB
    krb5-1.19.2                |       hac12032_0         1.2 MB
    lazy-object-proxy-1.6.0    |   py38h27cfd23_0          30 KB
    lcms2-2.12                 |       h3be6417_0         312 KB
    ld_impl_linux-64-2.35.1    |       h7274673_9         586 KB
    libcurl-7.78.0             |       h0b77cf5_0         338 KB
    libedit-3.1.20210714       |       h7f8727e_0         165 KB
    libev-4.33                 |       h7b6447c_0         112 KB
    libgcc-ng-9.3.0            |      h5101ec6_17         4.8 MB
    libgfortran-ng-7.5.0       |      ha8ba4b0_17          22 KB
    libgfortran4-7.5.0         |      ha8ba4b0_17         995 KB
    libgomp-9.3.0              |      h5101ec6_17         311 KB
    libllvm9-9.0.1             |       h4a3c616_1        21.0 MB
    libnghttp2-1.41.0          |       hf8bcb03_2         667 KB
    libspatialindex-1.9.3      |       h2531618_0         2.1 MB
    libstdcxx-ng-9.3.0         |      hd4cf53a_17         3.1 MB
    libtiff-4.2.0              |       h85742a9_0         502 KB
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    scipy-1.6.2                |   py38had2a1c9_1        15.6 MB
    seaborn-0.11.2             |     pyhd3eb1b0_0         218 KB
    secretstorage-3.3.1        |   py38h06a4308_0          24 KB
    send2trash-1.5.0           |     pyhd3eb1b0_1          14 KB
    setuptools-52.0.0          |   py38h06a4308_0         714 KB
    singledispatch-3.7.0       |  pyhd3eb1b0_1001          12 KB
    six-1.16.0                 |     pyhd3eb1b0_0          18 KB
    snappy-1.1.8               |       he6710b0_0          40 KB
    sniffio-1.2.0              |   py38h06a4308_1          15 KB
    snowballstemmer-2.1.0      |     pyhd3eb1b0_0          62 KB
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    sphinx-4.0.2               |     pyhd3eb1b0_0         1.2 MB
    sphinxcontrib-applehelp-1.0.2|     pyhd3eb1b0_0          29 KB
    sphinxcontrib-devhelp-1.0.2|     pyhd3eb1b0_0          23 KB
    sphinxcontrib-htmlhelp-2.0.0|     pyhd3eb1b0_0          32 KB
    sphinxcontrib-jsmath-1.0.1 |     pyhd3eb1b0_0           8 KB
    sphinxcontrib-qthelp-1.0.3 |     pyhd3eb1b0_0          26 KB
    sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.5|     pyhd3eb1b0_0          25 KB
    spyder-4.2.5               |   py38h06a4308_0         5.4 MB
    spyder-kernels-1.10.2      |   py38h06a4308_0         102 KB
    sqlalchemy-1.4.22          |   py38h7f8727e_0         1.8 MB
    sqlite-3.36.0              |       hc218d9a_0         990 KB
    statsmodels-0.12.2         |   py38h27cfd23_0         8.5 MB
    sympy-1.8                  |   py38h06a4308_0         9.1 MB
    terminado-0.9.4            |   py38h06a4308_0          25 KB
    testpath-0.5.0             |     pyhd3eb1b0_0          81 KB
    textdistance-4.2.1         |     pyhd3eb1b0_0          29 KB
    threadpoolctl-2.2.0        |     pyhbf3da8f_0          16 KB
    three-merge-0.1.1          |     pyhd3eb1b0_0          10 KB
    toml-0.10.2                |     pyhd3eb1b0_0          20 KB
    toolz-0.11.1               |     pyhd3eb1b0_0          46 KB
    tornado-6.1                |   py38h27cfd23_0         588 KB
    tqdm-4.62.1                |     pyhd3eb1b0_1          84 KB
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    typed-ast-1.4.3            |   py38h7f8727e_1         185 KB
    typing_extensions-3.10.0.0 |     pyh06a4308_0          27 KB
    ujson-4.0.2                |   py38h2531618_0          45 KB
    urllib3-1.26.6             |     pyhd3eb1b0_1         112 KB
    watchdog-1.0.2             |   py38h06a4308_1          89 KB
    werkzeug-1.0.1             |     pyhd3eb1b0_0         239 KB
    wheel-0.37.0               |     pyhd3eb1b0_0          32 KB
    wrapt-1.12.1               |   py38h7b6447c_1          50 KB
    wurlitzer-2.1.1            |   py38h06a4308_0          13 KB
    xlrd-2.0.1                 |     pyhd3eb1b0_0          90 KB
    xlsxwriter-3.0.1           |     pyhd3eb1b0_0         111 KB
    yapf-0.31.0                |     pyhd3eb1b0_0         126 KB
    zeromq-4.3.4               |       h2531618_0         331 KB
    zict-2.0.0                 |     pyhd3eb1b0_0          10 KB
    zipp-3.5.0                 |     pyhd3eb1b0_0          13 KB
    zope.interface-5.4.0       |   py38h7f8727e_0         301 KB
    zstd-1.4.9                 |       haebb681_0         480 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:       352.0 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  _anaconda_depends  pkgs/main/linux-64::_anaconda_depends-2020.07-py38_0
  _openmp_mutex      pkgs/main/linux-64::_openmp_mutex-4.5-1_gnu
  anyio              pkgs/main/linux-64::anyio-2.2.0-py38h06a4308_1
  appdirs            pkgs/main/noarch::appdirs-1.4.4-py_0
  black              pkgs/main/noarch::black-19.10b0-py_0
  brotli             pkgs/main/linux-64::brotli-1.0.9-he6710b0_2
  c-ares             pkgs/main/linux-64::c-ares-1.17.1-h27cfd23_0
  charset-normalizer pkgs/main/noarch::charset-normalizer-2.0.4-pyhd3eb1b0_0
  conda-pack         pkgs/main/noarch::conda-pack-0.6.0-pyhd3eb1b0_0
  debugpy            pkgs/main/linux-64::debugpy-1.4.1-py38h295c915_0
  fonttools          pkgs/main/noarch::fonttools-4.25.0-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_server     pkgs/main/linux-64::jupyter_server-1.4.1-py38h06a4308_0
  jupyterlab_widgets pkgs/main/noarch::jupyterlab_widgets-1.0.0-pyhd3eb1b0_1
  libev              pkgs/main/linux-64::libev-4.33-h7b6447c_0
  libgfortran4       pkgs/main/linux-64::libgfortran4-7.5.0-ha8ba4b0_17
  libgomp            pkgs/main/linux-64::libgomp-9.3.0-h5101ec6_17
  libllvm9           pkgs/main/linux-64::libllvm9-9.0.1-h4a3c616_1
  libnghttp2         pkgs/main/linux-64::libnghttp2-1.41.0-hf8bcb03_2
  libuv              pkgs/main/linux-64::libuv-1.40.0-h7b6447c_0
  libwebp-base       pkgs/main/linux-64::libwebp-base-1.2.0-h27cfd23_0
  matplotlib-inline  pkgs/main/noarch::matplotlib-inline-0.1.2-pyhd3eb1b0_2
  munkres            pkgs/main/noarch::munkres-1.1.4-py_0
  mypy_extensions    pkgs/main/linux-64::mypy_extensions-0.4.3-py38_0
  nbclassic          pkgs/main/noarch::nbclassic-0.2.6-pyhd3eb1b0_0
  openjpeg           pkgs/main/linux-64::openjpeg-2.4.0-h3ad879b_0
  pathspec           pkgs/main/noarch::pathspec-0.7.0-py_0
  pyerfa             pkgs/main/linux-64::pyerfa-2.0.0-py38h27cfd23_0
  pyls-black         pkgs/main/noarch::pyls-black-0.4.6-hd3eb1b0_0
  pyls-spyder        pkgs/main/noarch::pyls-spyder-0.3.2-pyhd3eb1b0_0
  snappy             pkgs/main/linux-64::snappy-1.1.8-he6710b0_0
  sniffio            pkgs/main/linux-64::sniffio-1.2.0-py38h06a4308_1
  textdistance       pkgs/main/noarch::textdistance-4.2.1-pyhd3eb1b0_0
  three-merge        pkgs/main/noarch::three-merge-0.1.1-pyhd3eb1b0_0
  typed-ast          pkgs/main/linux-64::typed-ast-1.4.3-py38h7f8727e_1

The following packages will be UPDATED:

  anaconda-client                              1.7.2-py38_0 --> 1.8.0-py38h06a4308_0
  anaconda-project                               0.8.4-py_0 --> 0.10.1-pyhd3eb1b0_0
  astroid                                      2.4.2-py38_0 --> 2.6.6-py38h06a4308_0
  astropy                              4.0.2-py38h7b6447c_0 --> 4.3.1-py38h09021b7_0
  attrs                                 20.3.0-pyhd3eb1b0_0 --> 21.2.0-pyhd3eb1b0_0
  babel                                  2.8.1-pyhd3eb1b0_0 --> 2.9.1-pyhd3eb1b0_0
  backports.shutil_~ pkgs/main/linux-64::backports.shutil_~ --> pkgs/main/noarch::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-pyhd3eb1b0_3
  bitarray                             1.6.1-py38h27cfd23_0 --> 2.3.0-py38h7f8727e_1
  bleach                                         3.2.1-py_0 --> 4.0.0-pyhd3eb1b0_0
  blosc                                   1.20.1-hd408876_0 --> 1.21.0-h8c45485_0
  bokeh                                        2.2.3-py38_0 --> 2.3.3-py38h06a4308_0
  brotlipy                          0.7.0-py38h7b6447c_1000 --> 0.7.0-py38h27cfd23_1003
  ca-certificates                              2020.10.14-0 --> 2021.7.5-h06a4308_1
  cairo                                  1.14.12-h8948797_3 --> 1.16.0-hf32fb01_1
  certifi            pkgs/main/noarch::certifi-2020.6.20-p~ --> pkgs/main/linux-64::certifi-2021.5.30-py38h06a4308_0
  cffi                                1.14.3-py38he30daa8_0 --> 1.14.6-py38h400218f_0
  chardet                                   3.0.4-py38_1003 --> 4.0.0-py38h06a4308_1003
  click                                          7.1.2-py_0 --> 8.0.1-pyhd3eb1b0_0
  cryptography                         3.1.1-py38h1ba5d50_0 --> 3.4.7-py38hd23ed53_0
  curl                                    7.71.1-hbc83047_1 --> 7.78.0-h1ccaba5_0
  cython                             0.29.21-py38he6710b0_0 --> 0.29.24-py38h295c915_0
  dask                                          2.30.0-py_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
  dask-core                                     2.30.0-py_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
  decorator                                      4.4.2-py_0 --> 5.0.9-pyhd3eb1b0_0
  defusedxml                                     0.6.0-py_0 --> 0.7.1-pyhd3eb1b0_0
  distributed                         2.30.1-py38h06a4308_0 --> 2021.8.1-py38h06a4308_0
  docutils                                      0.16-py38_1 --> 0.17.1-py38h06a4308_1
  et_xmlfile         pkgs/main/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py~ --> pkgs/main/linux-64::et_xmlfile-1.1.0-py38h06a4308_0
  expat                                   2.2.10-he6710b0_2 --> 2.4.1-h2531618_2
  filelock                                      3.0.12-py_0 --> 3.0.12-pyhd3eb1b0_1
  fontconfig                              2.13.0-h9420a91_0 --> 2.13.1-h6c09931_0
  fsspec                                         0.8.3-py_0 --> 2021.7.0-pyhd3eb1b0_0
  gevent                              20.9.0-py38h7b6447c_0 --> 21.8.0-py38h7f8727e_1
  glib                                    2.66.1-h92f7085_0 --> 2.69.1-h5202010_0
  gmp                                      6.1.2-h6c8ec71_1 --> 6.2.1-h2531618_2
  greenlet                            0.4.17-py38h7b6447c_0 --> 1.1.1-py38h295c915_0
  gst-plugins-base                        1.14.0-hbbd80ab_1 --> 1.14.0-h8213a91_2
  gstreamer                               1.14.0-hb31296c_0 --> 1.14.0-h28cd5cc_2
  harfbuzz                                 2.4.0-hca77d97_1 --> 2.8.1-h6f93f22_0
  idna                                            2.10-py_0 --> 3.2-pyhd3eb1b0_0
  importlib-metadata pkgs/main/noarch::importlib-metadata-~ --> pkgs/main/linux-64::importlib-metadata-3.10.0-py38h06a4308_0
  importlib_metadata                                2.0.0-1 --> 3.10.0-hd3eb1b0_0
  intel-openmp                                   2020.2-254 --> 2021.3.0-h06a4308_3350
  ipykernel                            5.3.4-py38h5ca1d4c_0 --> 6.2.0-py38h06a4308_1
  ipython                             7.19.0-py38hb070fc8_0 --> 7.26.0-py38hb070fc8_0
  ipython_genutils   pkgs/main/linux-64::ipython_genutils-~ --> pkgs/main/noarch::ipython_genutils-0.2.0-pyhd3eb1b0_1
  ipywidgets                                     7.5.1-py_1 --> 7.6.3-pyhd3eb1b0_1
  isort                                          5.6.4-py_0 --> 5.9.3-pyhd3eb1b0_0
  itsdangerous                                   1.1.0-py_0 --> 2.0.1-pyhd3eb1b0_0
  jedi                                        0.17.1-py38_0 --> 0.17.2-py38h06a4308_1
  jeepney                                0.5.0-pyhd3eb1b0_0 --> 0.7.1-pyhd3eb1b0_0
  jinja2                                        2.11.2-py_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
  joblib                                        0.17.0-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
  json5                                          0.9.5-py_0 --> 0.9.6-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_client                                 6.1.7-py_0 --> 6.1.12-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_console                                6.2.0-py_0 --> 6.4.0-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_core                                 4.6.3-py38_0 --> 4.7.1-py38h06a4308_0
  jupyterlab                                     2.2.6-py_0 --> 3.1.7-pyhd3eb1b0_0
  jupyterlab_server                              1.2.0-py_0 --> 2.7.1-pyhd3eb1b0_0
  keyring                                     21.4.0-py38_1 --> 23.0.1-py38h06a4308_0
  kiwisolver                           1.3.0-py38h2531618_0 --> 1.3.1-py38h2531618_0
  krb5                                    1.18.2-h173b8e3_0 --> 1.19.2-hac12032_0
  lazy-object-proxy                    1.4.3-py38h7b6447c_0 --> 1.6.0-py38h27cfd23_0
  lcms2                                     2.11-h396b838_0 --> 2.12-h3be6417_0
  ld_impl_linux-64                        2.33.1-h53a641e_7 --> 2.35.1-h7274673_9
  libcurl                                 7.71.1-h20c2e04_1 --> 7.78.0-h0b77cf5_0
  libedit                           3.1.20191231-h14c3975_1 --> 3.1.20210714-h7f8727e_0
  libgcc-ng                                9.1.0-hdf63c60_0 --> 9.3.0-h5101ec6_17
  libgfortran-ng                           7.3.0-hdf63c60_0 --> 7.5.0-ha8ba4b0_17
  libstdcxx-ng                             9.1.0-hdf63c60_0 --> 9.3.0-hd4cf53a_17
  libtiff                                  4.1.0-h2733197_1 --> 4.2.0-h85742a9_0
  libxml2                                 2.9.10-hb55368b_3 --> 2.9.12-h03d6c58_0
  llvmlite                            0.34.0-py38h269e1b5_4 --> 0.36.0-py38h612dafd_4
  locket                                       0.2.0-py38_1 --> 0.2.1-py38h06a4308_1
  lxml                                 4.6.1-py38hefd8a0e_0 --> 4.6.3-py38h9120a33_0
  lz4-c                                    1.9.2-heb0550a_3 --> 1.9.3-h295c915_1
  markupsafe                           1.1.1-py38h7b6447c_0 --> 2.0.1-py38h27cfd23_0
  matplotlib                                        3.3.2-0 --> 3.4.2-py38h06a4308_0
  matplotlib-base                      3.3.2-py38h817c723_0 --> 3.4.2-py38hab158f2_0
  mkl                                            2020.2-256 --> 2021.3.0-h06a4308_520
  mkl-service                          2.3.0-py38he904b0f_0 --> 2.4.0-py38h7f8727e_0
  mkl_fft                              1.2.0-py38h23d657b_0 --> 1.3.0-py38h42c9631_2
  mkl_random                           1.1.1-py38h0573a6f_0 --> 1.2.2-py38h51133e4_0
  mock                                           4.0.2-py_0 --> 4.0.3-pyhd3eb1b0_0
  more-itertools                         8.6.0-pyhd3eb1b0_0 --> 8.8.0-pyhd3eb1b0_0
  mpmath                                       1.1.0-py38_0 --> 1.2.1-py38h06a4308_0
  msgpack-python                       1.0.0-py38hfd86e86_1 --> 1.0.2-py38hff7bd54_1
  nbclient                                       0.5.1-py_0 --> 0.5.3-pyhd3eb1b0_0
  nbconvert                                    6.0.7-py38_0 --> 6.1.0-py38h06a4308_0
  nbformat                                       5.0.8-py_0 --> 5.1.3-pyhd3eb1b0_0
  nest-asyncio                           1.4.2-pyhd3eb1b0_0 --> 1.5.1-pyhd3eb1b0_0
  networkx                                         2.5-py_0 --> 2.6.2-pyhd3eb1b0_0
  nltk                                             3.5-py_0 --> 3.6.2-pyhd3eb1b0_0
  nose                pkgs/main/linux-64::nose-1.3.7-py38_2 --> pkgs/main/noarch::nose-1.3.7-pyhd3eb1b0_1006
  notebook                                     6.1.4-py38_0 --> 6.4.3-py38h06a4308_0
  numba                               0.51.2-py38h0573a6f_1 --> 0.53.1-py38ha9443f7_0
  numexpr                              2.7.1-py38h423224d_0 --> 2.7.3-py38h22e1b3c_1
  numpy                               1.19.2-py38h54aff64_0 --> 1.20.3-py38hf144106_0
  numpy-base                          1.19.2-py38hfa32c7d_0 --> 1.20.3-py38h74d4b33_0
  openpyxl                                       3.0.5-py_0 --> 3.0.7-pyhd3eb1b0_0
  openssl                                 1.1.1h-h7b6447c_0 --> 1.1.1l-h7f8727e_0
  packaging                                       20.4-py_0 --> 21.0-pyhd3eb1b0_0
  pandas                               1.1.3-py38he6710b0_0 --> 1.3.2-py38h8c16a72_0
  pandoc                                    2.11-hb0f4dca_0 --> 2.12-h06a4308_0
  partd                                          1.1.0-py_0 --> 1.2.0-pyhd3eb1b0_0
  patchelf                                  0.12-he6710b0_0 --> 0.12-h2531618_1
  path                                        15.0.0-py38_0 --> 16.0.0-py38h06a4308_0
  pathlib2                                     2.3.5-py38_0 --> 2.3.6-py38h06a4308_2
  pcre                                      8.44-he6710b0_0 --> 8.45-h295c915_0
  pexpect            pkgs/main/linux-64::pexpect-4.8.0-py3~ --> pkgs/main/noarch::pexpect-4.8.0-pyhd3eb1b0_3
  pickleshare        pkgs/main/linux-64::pickleshare-0.7.5~ --> pkgs/main/noarch::pickleshare-0.7.5-pyhd3eb1b0_1003
  pillow                               8.0.1-py38he98fc37_0 --> 8.3.1-py38h2c7a002_0
  pip                                 20.2.4-py38h06a4308_0 --> 21.0.1-py38h06a4308_0
  pkginfo                              1.6.1-py38h06a4308_0 --> 1.7.1-py38h06a4308_0
  prometheus_client                              0.8.0-py_0 --> 0.11.0-pyhd3eb1b0_0
  prompt-toolkit                                 3.0.8-py_0 --> 3.0.17-pyh06a4308_0
  prompt_toolkit                                    3.0.8-0 --> 3.0.17-hd3eb1b0_0
  psutil                               5.7.2-py38h7b6447c_0 --> 5.8.0-py38h27cfd23_1
  ptyprocess         pkgs/main/linux-64::ptyprocess-0.6.0-~ --> pkgs/main/noarch::ptyprocess-0.7.0-pyhd3eb1b0_2
  py                                             1.9.0-py_0 --> 1.10.0-pyhd3eb1b0_0
  pydocstyle                                     5.1.1-py_0 --> 6.1.1-pyhd3eb1b0_0
  pygments                               2.7.2-pyhd3eb1b0_0 --> 2.10.0-pyhd3eb1b0_0
  pylint                                       2.6.0-py38_0 --> 2.9.6-py38h06a4308_1
  pyodbc                              4.0.30-py38he6710b0_0 --> 4.0.31-py38h295c915_0
  pyopenssl                                     19.1.0-py_1 --> 20.0.1-pyhd3eb1b0_1
  pytest                                       6.1.1-py38_0 --> 6.2.4-py38h06a4308_2
  python-dateutil                                2.8.1-py_0 --> 2.8.2-pyhd3eb1b0_0
  python-language-s~                            0.35.1-py_0 --> 0.36.2-pyhd3eb1b0_0
  python-libarchive~                               2.9-py_0 --> 2.9-pyhd3eb1b0_1
  pytz                                          2020.1-py_0 --> 2021.1-pyhd3eb1b0_0
  pyyaml                               5.3.1-py38h7b6447c_1 --> 5.4.1-py38h27cfd23_1
  pyzmq                               19.0.2-py38he6710b0_1 --> 22.2.1-py38h295c915_1
  qtawesome                                      1.0.1-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
  qtconsole                                      4.7.7-py_0 --> 5.1.0-pyhd3eb1b0_0
  qtpy                                           1.9.0-py_0 --> 1.10.0-pyhd3eb1b0_0
  readline                                   8.0-h7b6447c_0 --> 8.1-h27cfd23_0
  regex                           2020.10.15-py38h7b6447c_0 --> 2021.8.3-py38h7f8727e_0
  requests                                      2.24.0-py_0 --> 2.26.0-pyhd3eb1b0_0
  rope                                          0.18.0-py_0 --> 0.19.0-pyhd3eb1b0_0
  rtree                                        0.9.4-py38_1 --> 0.9.7-py38h06a4308_1
  ruamel_yaml                        0.15.87-py38h7b6447c_1 --> 0.15.100-py38h27cfd23_0
  scikit-image                        0.17.2-py38hdf5156a_0 --> 0.18.1-py38ha9443f7_0
  scikit-learn                        0.23.2-py38h0573a6f_0 --> 0.24.2-py38ha9443f7_0
  scipy                                1.5.2-py38h0b6359f_0 --> 1.6.2-py38had2a1c9_1
  seaborn                                       0.11.0-py_0 --> 0.11.2-pyhd3eb1b0_0
  secretstorage                                3.1.2-py38_0 --> 3.3.1-py38h06a4308_0
  send2trash         pkgs/main/linux-64::send2trash-1.5.0-~ --> pkgs/main/noarch::send2trash-1.5.0-pyhd3eb1b0_1
  setuptools                          50.3.1-py38h06a4308_1 --> 52.0.0-py38h06a4308_0
  singledispatch                            3.4.0.3-py_1001 --> 3.7.0-pyhd3eb1b0_1001
  six                pkgs/main/linux-64::six-1.15.0-py38h0~ --> pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_0
  snowballstemmer                                2.0.0-py_0 --> 2.1.0-pyhd3eb1b0_0
  sortedcollections                              1.2.1-py_0 --> 2.1.0-pyhd3eb1b0_0
  sortedcontainers                               2.2.2-py_0 --> 2.4.0-pyhd3eb1b0_0
  soupsieve                                      2.0.1-py_0 --> 2.2.1-pyhd3eb1b0_0
  sphinx                                         3.2.1-py_0 --> 4.0.2-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-htm~                             1.0.3-py_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-ser~                             1.1.4-py_0 --> 1.1.5-pyhd3eb1b0_0
  spyder                                       4.1.5-py38_0 --> 4.2.5-py38h06a4308_0
  spyder-kernels                               1.9.4-py38_0 --> 1.10.2-py38h06a4308_0
  sqlalchemy                          1.3.20-py38h7b6447c_0 --> 1.4.22-py38h7f8727e_0
  sqlite                                  3.33.0-h62c20be_0 --> 3.36.0-hc218d9a_0
  statsmodels                         0.12.0-py38h7b6447c_0 --> 0.12.2-py38h27cfd23_0
  sympy                                1.6.2-py38h06a4308_1 --> 1.8-py38h06a4308_0
  terminado                                    0.9.1-py38_0 --> 0.9.4-py38h06a4308_0
  testpath                                       0.4.4-py_0 --> 0.5.0-pyhd3eb1b0_0
  threadpoolctl                          2.1.0-pyh5ca1d4c_0 --> 2.2.0-pyhbf3da8f_0
  toml                                          0.10.1-py_0 --> 0.10.2-pyhd3eb1b0_0
  tornado                              6.0.4-py38h7b6447c_1 --> 6.1-py38h27cfd23_0
  tqdm                                          4.50.2-py_0 --> 4.62.1-pyhd3eb1b0_1
  typing_extensions                            3.7.4.3-py_0 --> 3.10.0.0-pyh06a4308_0
  ujson                                4.0.1-py38he6710b0_0 --> 4.0.2-py38h2531618_0
  urllib3                                      1.25.11-py_0 --> 1.26.6-pyhd3eb1b0_1
  watchdog                                    0.10.3-py38_0 --> 1.0.2-py38h06a4308_1
  wheel                                         0.35.1-py_0 --> 0.37.0-pyhd3eb1b0_0
  wrapt                               1.11.2-py38h7b6447c_0 --> 1.12.1-py38h7b6447c_1
  wurlitzer                                    2.0.1-py38_0 --> 2.1.1-py38h06a4308_0
  xlrd                                           1.2.0-py_0 --> 2.0.1-pyhd3eb1b0_0
  xlsxwriter                                     1.3.7-py_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
  yapf                                          0.30.0-py_0 --> 0.31.0-pyhd3eb1b0_0
  zeromq                                   4.3.3-he6710b0_3 --> 4.3.4-h2531618_0
  zipp                                   3.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 3.5.0-pyhd3eb1b0_0
  zope.interface                       5.1.2-py38h7b6447c_0 --> 5.4.0-py38h7f8727e_0
  zstd                                     1.4.5-h9ceee32_0 --> 1.4.9-haebb681_0

The following packages will be DOWNGRADED:

  alabaster                                     0.7.12-py_0 --> 0.7.12-pyhd3eb1b0_0
  anaconda                                   2020.11-py38_0 --> custom-py38_1
  argon2-cffi                         20.1.0-py38h7b6447c_1 --> 20.1.0-py38h27cfd23_1
  async_generator                                 1.10-py_0 --> 1.10-pyhd3eb1b0_0
  backcall                                       0.2.0-py_0 --> 0.2.0-pyhd3eb1b0_0
  backports                                        1.0-py_2 --> 1.0-pyhd3eb1b0_2
  beautifulsoup4                         4.9.3-pyhb0f4dca_0 --> 4.9.3-pyha847dfd_0
  colorama                                       0.4.4-py_0 --> 0.4.4-pyhd3eb1b0_0
  flask                                          1.1.2-py_0 --> 1.1.2-pyhd3eb1b0_0
  glob2                                            0.7-py_0 --> 0.7-pyhd3eb1b0_0
  imageio                                        2.9.0-py_0 --> 2.9.0-pyhd3eb1b0_0
  imagesize                                      1.2.0-py_0 --> 1.2.0-pyhd3eb1b0_0
  iniconfig                                      1.1.1-py_0 --> 1.1.1-pyhd3eb1b0_0
  libspatialindex                          1.9.3-he6710b0_0 --> 1.9.3-h2531618_0
  pluggy                                      0.13.1-py38_0 --> 0.13.1-py38h06a4308_0
  pycodestyle                                    2.6.0-py_0 --> 2.6.0-pyhd3eb1b0_0
  pyflakes                                       2.2.0-py_0 --> 2.2.0-pyhd3eb1b0_0
  pyparsing                                      2.4.7-py_0 --> 2.4.7-pyhd3eb1b0_0
  pysocks                                      1.7.1-py38_0 --> 1.7.1-py38h06a4308_0
  sphinxcontrib-app~                             1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-dev~                             1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-jsm~                             1.0.1-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-qth~                             1.0.3-py_0 --> 1.0.3-pyhd3eb1b0_0
  toolz                                         0.11.1-py_0 --> 0.11.1-pyhd3eb1b0_0
  traitlets                                      5.0.5-py_0 --> 5.0.5-pyhd3eb1b0_0
  werkzeug                                       1.0.1-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
  zict                                           2.0.0-py_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
anyio-2.2.0          | 125 KB    | ##################################### | 100% 
rtree-0.9.7          | 48 KB     | ##################################### | 100% 
libev-4.33           | 112 KB    | ##################################### | 100% 
libgomp-9.3.0        | 311 KB    | ##################################### | 100% 
iniconfig-1.1.1      | 8 KB      | ##################################### | 100% 
typing_extensions-3. | 27 KB     | ##################################### | 100% 
pathspec-0.7.0       | 26 KB     | ##################################### | 100% 
sphinxcontrib-devhel | 23 KB     | ##################################### | 100% 
soupsieve-2.2.1      | 32 KB     | ##################################### | 100% 
setuptools-52.0.0    | 714 KB    | ##################################### | 100% 
readline-8.1         | 362 KB    | ##################################### | 100% 
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ipykernel-6.2.0      | 192 KB    | ##################################### | 100% 
fontconfig-2.13.1    | 250 KB    | ##################################### | 100% 
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greenlet-1.1.1       | 82 KB     | ##################################### | 100% 
patchelf-0.12        | 88 KB     | ##################################### | 100% 
munkres-1.1.4        | 13 KB     | ##################################### | 100% 
nltk-3.6.2           | 988 KB    | ##################################### | 100% 
glob2-0.7            | 12 KB     | ##################################### | 100% 
anaconda-custom      | 35 KB     | ##################################### | 100% 
numexpr-2.7.3        | 188 KB    | ##################################### | 100% 
numpy-1.20.3         | 23 KB     | ##################################### | 100% 
libtiff-4.2.0        | 502 KB    | ##################################### | 100% 
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typed-ast-1.4.3      | 185 KB    | ##################################### | 100% 
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ruamel_yaml-0.15.100 | 258 KB    | ##################################### | 100% 
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pip-21.0.1           | 1.8 MB    | ##################################### | 100% 
blosc-1.21.0         | 64 KB     | ##################################### | 100% 
qtpy-1.10.0          | 35 KB     | ##################################### | 100% 
beautifulsoup4-4.9.3 | 86 KB     | ##################################### | 100% 
openjpeg-2.4.0       | 331 KB    | ##################################### | 100% 
nbconvert-6.1.0      | 481 KB    | ##################################### | 100% 
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jupyter_console-6.4. | 23 KB     | ##################################### | 100% 
scipy-1.6.2          | 15.6 MB   | ##################################### | 100% 
libwebp-base-1.2.0   | 437 KB    | ##################################### | 100% 
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libgcc-ng-9.3.0      | 4.8 MB    | ##################################### | 100% 
defusedxml-0.7.1     | 23 KB     | ##################################### | 100% 
backports.shutil_get | 10 KB     | ##################################### | 100% 
dask-2021.8.1        | 18 KB     | ##################################### | 100% 
zipp-3.5.0           | 13 KB     | ##################################### | 100% 
ca-certificates-2021 | 113 KB    | ##################################### | 100% 
libstdcxx-ng-9.3.0   | 3.1 MB    | ##################################### | 100% 
toml-0.10.2          | 20 KB     | ##################################### | 100% 
harfbuzz-2.8.1       | 1.1 MB    | ##################################### | 100% 
backports-1.0        | 210 KB    | ##################################### | 100% 
sortedcontainers-2.4 | 26 KB     | ##################################### | 100% 
testpath-0.5.0       | 81 KB     | ##################################### | 100% 
pyflakes-2.2.0       | 56 KB     | ##################################### | 100% 
pyzmq-22.2.1         | 465 KB    | ##################################### | 100% 
singledispatch-3.7.0 | 12 KB     | ##################################### | 100% 
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nose-1.3.7           | 128 KB    | ##################################### | 100% 
statsmodels-0.12.2   | 8.5 MB    | ##################################### | 100% 
flask-1.1.2          | 70 KB     | ##################################### | 100% 
importlib-metadata-3 | 33 KB     | ##################################### | 100% 
alabaster-0.7.12     | 16 KB     | ##################################### | 100% 
sqlite-3.36.0        | 990 KB    | ##################################### | 100% 
rope-0.19.0          | 126 KB    | ##################################### | 100% 
send2trash-1.5.0     | 14 KB     | ##################################### | 100% 
cython-0.29.24       | 2.0 MB    | ##################################### | 100% 
nbformat-5.1.3       | 44 KB     | ##################################### | 100% 
libcurl-7.78.0       | 338 KB    | ##################################### | 100% 
threadpoolctl-2.2.0  | 16 KB     | ##################################### | 100% 
pytest-6.2.4         | 423 KB    | ##################################### | 100% 
pysocks-1.7.1        | 31 KB     | ##################################### | 100% 
distributed-2021.8.1 | 970 KB    | ##################################### | 100% 
pyyaml-5.4.1         | 174 KB    | ##################################### | 100% 
libgfortran4-7.5.0   | 995 KB    | ##################################### | 100% 
mkl_random-1.2.2     | 308 KB    | ##################################### | 100% 
seaborn-0.11.2       | 218 KB    | ##################################### | 100% 
prometheus_client-0. | 47 KB     | ##################################### | 100% 
debugpy-1.4.1        | 1.7 MB    | ##################################### | 100% 
pylint-2.9.6         | 488 KB    | ##################################### | 100% 
black-19.10b0        | 86 KB     | ##################################### | 100% 
glib-2.69.1          | 1.7 MB    | ##################################### | 100% 
fonttools-4.25.0     | 632 KB    | ##################################### | 100% 
partd-1.2.0          | 19 KB     | ##################################### | 100% 
jupyter_client-6.1.1 | 88 KB     | ##################################### | 100% 
matplotlib-3.4.2     | 26 KB     | ##################################### | 100% 
sortedcollections-2. | 12 KB     | ##################################### | 100% 
sphinxcontrib-serial | 25 KB     | ##################################### | 100% 
et_xmlfile-1.1.0     | 10 KB     | ##################################### | 100% 
dask-core-2021.8.1   | 715 KB    | ##################################### | 100% 
zeromq-4.3.4         | 331 KB    | ##################################### | 100% 
snappy-1.1.8         | 40 KB     | ##################################### | 100% 
sqlalchemy-1.4.22    | 1.8 MB    | ##################################### | 100% 
pygments-2.10.0      | 725 KB    | ##################################### | 100% 
nest-asyncio-1.5.1   | 10 KB     | ##################################### | 100% 
joblib-1.0.1         | 208 KB    | ##################################### | 100% 
traitlets-5.0.5      | 81 KB     | ##################################### | 100% 
mpmath-1.2.1         | 766 KB    | ##################################### | 100% 
lz4-c-1.9.3          | 185 KB    | ##################################### | 100% 
pillow-8.3.1         | 638 KB    | ##################################### | 100% 
ipython-7.26.0       | 994 KB    | ##################################### | 100% 
python-dateutil-2.8. | 233 KB    | ##################################### | 100% 
spyder-4.2.5         | 5.4 MB    | ##################################### | 100% 
pickleshare-0.7.5    | 13 KB     | ##################################### | 100% 
locket-0.2.1         | 10 KB     | ##################################### | 100% 
ld_impl_linux-64-2.3 | 586 KB    | ##################################### | 100% 
zope.interface-5.4.0 | 301 KB    | ##################################### | 100% 
textdistance-4.2.1   | 29 KB     | ##################################### | 100% 
numpy-base-1.20.3    | 4.5 MB    | ##################################### | 100% 
click-8.0.1          | 79 KB     | ##################################### | 100% 
sphinxcontrib-appleh | 29 KB     | ##################################### | 100% 
snowballstemmer-2.1. | 62 KB     | ##################################### | 100% 
zict-2.0.0           | 10 KB     | ##################################### | 100% 
py-1.10.0            | 76 KB     | ##################################### | 100% 
pycodestyle-2.6.0    | 38 KB     | ##################################### | 100% 
toolz-0.11.1         | 46 KB     | ##################################### | 100% 
brotlipy-0.7.0       | 323 KB    | ##################################### | 100% 
matplotlib-inline-0. | 12 KB     | ##################################### | 100% 
nbclient-0.5.3       | 62 KB     | ##################################### | 100% 
libxml2-2.9.12       | 1.2 MB    | ##################################### | 100% 
jeepney-0.7.1        | 38 KB     | ##################################### | 100% 
sympy-1.8            | 9.1 MB    | ##################################### | 100% 
certifi-2021.5.30    | 138 KB    | ##################################### | 100% 
conda-pack-0.6.0     | 29 KB     | ##################################### | 100% 
filelock-3.0.12      | 10 KB     | ##################################### | 100% 
mkl-2021.3.0         | 141.2 MB  | ##################################### | 100% 
ptyprocess-0.7.0     | 17 KB     | ##################################### | 100% 
jupyter_core-4.7.1   | 68 KB     | ##################################### | 100% 
jinja2-3.0.1         | 110 KB    | ##################################### | 100% 
attrs-21.2.0         | 46 KB     | ##################################### | 100% 
intel-openmp-2021.3. | 1.4 MB    | ##################################### | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: | 

    Installed package of scikit-learn can be accelerated using scikit-learn-intelex.
    More details are available here: https://intel.github.io/scikit-learn-intelex

    For example:

        $ conda install scikit-learn-intelex
        $ python -m sklearnex my_application.py

    

done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda create --name my_env
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3/envs/my_env



Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate my_env
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

(base) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ ls
Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh  Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ sudo conda activate my_env
[sudo] contraseña para soloelectronicos: 
sudo: conda: orden no encontrada
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env
[email protected]:~/Descargas$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
--2021-09-06 10:21:36--  https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
Resolviendo repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)... 104.16.130.3, 104.16.131.3, 2606:4700::6810:8303, ...
Conectando con repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)[104.16.130.3]:443... conectado.
Petición HTTP enviada, esperando respuesta... 200 OK
Longitud: 554535580 (529M) [application/x-sh]
Guardando como: “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh”

Anaconda3-2020.11-L 100%[===================>] 528,85M  3,04MB/s    en 2m 56s  

2021-09-06 10:24:32 (3,00 MB/s) - “Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh” guardado [554535580/554535580]

[email protected]:~/Descargas$ sha256sum Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
cf2ff493f11eaad5d09ce2b4feaa5ea90db5174303d5b3fe030e16d29aeef7de  Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
[email protected]:~/Descargas$ bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

Welcome to Anaconda3 2020.11

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>> 
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All rights reserved under the 3-clause BSD License:

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dition (which was formerly known as Anaconda Distribution).

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  * Modify and create derivative works of sample source code delivered in Anacon
da Individual Edition from Anaconda's repository; and
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s to Anaconda Individual Edition. Unless the updates are provided with their sep
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Anaconda Individual Edition provides access to a repository which contains softw
are packages or tools licensed on an open source basis from third parties and bi
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ion.

Intel Math Kernel Library
-------------------------

Anaconda Individual Edition provides access to re-distributable, run-time, share
d-library files from the Intel Math Kernel Library ("MKL binaries").

Copyright 2018 Intel Corporation.  License available at https://software.intel.c
om/en-us/license/intel-simplified-software-license (the "MKL License").

You may use and redistribute the MKL binaries, without modification, provided th
e following conditions are met:

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rse or promote products derived from the MKL binaries without specific prior wri
tten permission.
  * No reverse engineering, decompilation, or disassembly of the MKL binaries is
 permitted.

You are specifically authorized to use and redistribute the MKL binaries with yo
ur installation of Anaconda Individual Edition subject to the terms set forth in
 the MKL License. You are also authorized to redistribute the MKL binaries with 
Anaconda Individual Edition or in the Anaconda package that contains the MKL bin
aries. If needed, instructions for removing the MKL binaries after installation 
of Anaconda Individual Edition are available at https://docs.anaconda.com.

cuDNN Software
--------------

Anaconda Individual Edition also provides access to cuDNN software binaries ("cu
DNN binaries") from NVIDIA Corporation. You are specifically authorized to use t
he cuDNN binaries with your installation of Anaconda Individual Edition subject 
to your compliance with the license agreement located at https://docs.nvidia.com
/deeplearning/sdk/cudnn-sla/index.html. You are also authorized to redistribute 
the cuDNN binaries with an Anaconda Individual Edition package that contains the
 cuDNN binaries. You can add or remove the cuDNN binaries utilizing the install 
and uninstall features in Anaconda Individual Edition.

cuDNN binaries contain source code provided by NVIDIA Corporation.


Export; Cryptography Notice
===========================

You must comply with all domestic and international export laws and regulations 
that apply to the software, which include restrictions on destinations, end user
s, and end use.  Anaconda Individual Edition includes cryptographic software. Th
e country in which you currently reside may have restrictions on the import, pos
session, use, and/or re-export to another country, of encryption software. BEFOR
E using any encryption software, please check your country's laws, regulations a
nd policies concerning the import, possession, or use, and re-export of encrypti
on software, to see if this is permitted. See the Wassenaar Arrangement http://w
ww.wassenaar.org/ for more information.

Anaconda has self-classified this software as Export Commodity Control Number (E
CCN) 5D992.c, which includes mass market information security software using or 
performing cryptographic functions with asymmetric algorithms. No license is req
uired for export of this software to non-embargoed countries.

The Intel Math Kernel Library contained in Anaconda Individual Edition is classi
fied by Intel as ECCN 5D992.c with no license required for export to non-embargo
ed countries.

The following packages are included in the repository accessible through Anacond
a Individual Edition that relate to cryptography:

openssl
    The OpenSSL Project is a collaborative effort to develop a robust, commercia
l-grade, full-featured, and Open Source toolkit implementing the Transport Layer
 Security (TLS) and Secure Sockets Layer (SSL) protocols as well as a full-stren
gth general purpose cryptography library.

pycrypto
    A collection of both secure hash functions (such as SHA256 and RIPEMD160), a
nd various encryption algorithms (AES, DES, RSA, ElGamal, etc.).

pyopenssl
    A thin Python wrapper around (a subset of) the OpenSSL library.

kerberos (krb5, non-Windows platforms)
    A network authentication protocol designed to provide strong authentication 
for client/server applications by using secret-key cryptography.

cryptography
    A Python library which exposes cryptographic recipes and primitives.

pycryptodome
    A fork of PyCrypto. It is a self-contained Python package of low-level crypt
ographic primitives.

pycryptodomex
    A stand-alone version of pycryptodome.

libsodium
    A software library for encryption, decryption, signatures, password hashing 
and more.

pynacl
    A Python binding to the Networking and Cryptography library, a crypto librar
y with the stated goal of improving usability, security and speed.


Last updated September 28, 2020


Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
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Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/soloelectronicos/anaconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/home/soloelectronicos/anaconda3] >>> 
PREFIX=/home/soloelectronicos/anaconda3
Unpacking payload ...
Collecting package metadata (current_repodata.json): done                       
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3

  added / updated specs:
    - _ipyw_jlab_nb_ext_conf==0.1.0=py38_0
    - _libgcc_mutex==0.1=main
    - alabaster==0.7.12=py_0
    - anaconda-client==1.7.2=py38_0
    - anaconda-navigator==1.10.0=py38_0
    - anaconda-project==0.8.4=py_0
    - anaconda==2020.11=py38_0
    - argh==0.26.2=py38_0
    - argon2-cffi==20.1.0=py38h7b6447c_1
    - asn1crypto==1.4.0=py_0
    - astroid==2.4.2=py38_0
    - astropy==4.0.2=py38h7b6447c_0
    - async_generator==1.10=py_0
    - atomicwrites==1.4.0=py_0
    - attrs==20.3.0=pyhd3eb1b0_0
    - autopep8==1.5.4=py_0
    - babel==2.8.1=pyhd3eb1b0_0
    - backcall==0.2.0=py_0
    - backports.functools_lru_cache==1.6.1=py_0
    - backports.shutil_get_terminal_size==1.0.0=py38_2
    - backports.tempfile==1.0=py_1
    - backports.weakref==1.0.post1=py_1
    - backports==1.0=py_2
    - beautifulsoup4==4.9.3=pyhb0f4dca_0
    - bitarray==1.6.1=py38h27cfd23_0
    - bkcharts==0.2=py38_0
    - blas==1.0=mkl
    - bleach==3.2.1=py_0
    - blosc==1.20.1=hd408876_0
    - bokeh==2.2.3=py38_0
    - boto==2.49.0=py38_0
    - bottleneck==1.3.2=py38heb32a55_1
    - brotlipy==0.7.0=py38h7b6447c_1000
    - bzip2==1.0.8=h7b6447c_0
    - ca-certificates==2020.10.14=0
    - cairo==1.14.12=h8948797_3
    - certifi==2020.6.20=pyhd3eb1b0_3
    - cffi==1.14.3=py38he30daa8_0
    - chardet==3.0.4=py38_1003
    - click==7.1.2=py_0
    - cloudpickle==1.6.0=py_0
    - clyent==1.2.2=py38_1
    - colorama==0.4.4=py_0
    - conda-build==3.20.5=py38_1
    - conda-env==2.6.0=1
    - conda-package-handling==1.7.2=py38h03888b9_0
    - conda-verify==3.4.2=py_1
    - conda==4.9.2=py38h06a4308_0
    - contextlib2==0.6.0.post1=py_0
    - cryptography==3.1.1=py38h1ba5d50_0
    - curl==7.71.1=hbc83047_1
    - cycler==0.10.0=py38_0
    - cython==0.29.21=py38he6710b0_0
    - cytoolz==0.11.0=py38h7b6447c_0
    - dask-core==2.30.0=py_0
    - dask==2.30.0=py_0
    - dbus==1.13.18=hb2f20db_0
    - decorator==4.4.2=py_0
    - defusedxml==0.6.0=py_0
    - diff-match-patch==20200713=py_0
    - distributed==2.30.1=py38h06a4308_0
    - docutils==0.16=py38_1
    - entrypoints==0.3=py38_0
    - et_xmlfile==1.0.1=py_1001
    - expat==2.2.10=he6710b0_2
    - fastcache==1.1.0=py38h7b6447c_0
    - filelock==3.0.12=py_0
    - flake8==3.8.4=py_0
    - flask==1.1.2=py_0
    - fontconfig==2.13.0=h9420a91_0
    - freetype==2.10.4=h5ab3b9f_0
    - fribidi==1.0.10=h7b6447c_0
    - fsspec==0.8.3=py_0
    - future==0.18.2=py38_1
    - get_terminal_size==1.0.0=haa9412d_0
    - gevent==20.9.0=py38h7b6447c_0
    - glib==2.66.1=h92f7085_0
    - glob2==0.7=py_0
    - gmp==6.1.2=h6c8ec71_1
    - gmpy2==2.0.8=py38hd5f6e3b_3
    - graphite2==1.3.14=h23475e2_0
    - greenlet==0.4.17=py38h7b6447c_0
    - gst-plugins-base==1.14.0=hbbd80ab_1
    - gstreamer==1.14.0=hb31296c_0
    - h5py==2.10.0=py38h7918eee_0
    - harfbuzz==2.4.0=hca77d97_1
    - hdf5==1.10.4=hb1b8bf9_0
    - heapdict==1.0.1=py_0
    - html5lib==1.1=py_0
    - icu==58.2=he6710b0_3
    - idna==2.10=py_0
    - imageio==2.9.0=py_0
    - imagesize==1.2.0=py_0
    - importlib-metadata==2.0.0=py_1
    - importlib_metadata==2.0.0=1
    - iniconfig==1.1.1=py_0
    - intel-openmp==2020.2=254
    - intervaltree==3.1.0=py_0
    - ipykernel==5.3.4=py38h5ca1d4c_0
    - ipython==7.19.0=py38hb070fc8_0
    - ipython_genutils==0.2.0=py38_0
    - ipywidgets==7.5.1=py_1
    - isort==5.6.4=py_0
    - itsdangerous==1.1.0=py_0
    - jbig==2.1=hdba287a_0
    - jdcal==1.4.1=py_0
    - jedi==0.17.1=py38_0
    - jeepney==0.5.0=pyhd3eb1b0_0
    - jinja2==2.11.2=py_0
    - joblib==0.17.0=py_0
    - jpeg==9b=h024ee3a_2
    - json5==0.9.5=py_0
    - jsonschema==3.2.0=py_2
    - jupyter==1.0.0=py38_7
    - jupyter_client==6.1.7=py_0
    - jupyter_console==6.2.0=py_0
    - jupyter_core==4.6.3=py38_0
    - jupyterlab==2.2.6=py_0
    - jupyterlab_pygments==0.1.2=py_0
    - jupyterlab_server==1.2.0=py_0
    - keyring==21.4.0=py38_1
    - kiwisolver==1.3.0=py38h2531618_0
    - krb5==1.18.2=h173b8e3_0
    - lazy-object-proxy==1.4.3=py38h7b6447c_0
    - lcms2==2.11=h396b838_0
    - ld_impl_linux-64==2.33.1=h53a641e_7
    - libarchive==3.4.2=h62408e4_0
    - libcurl==7.71.1=h20c2e04_1
    - libedit==3.1.20191231=h14c3975_1
    - libffi==3.3=he6710b0_2
    - libgcc-ng==9.1.0=hdf63c60_0
    - libgfortran-ng==7.3.0=hdf63c60_0
    - liblief==0.10.1=he6710b0_0
    - libllvm10==10.0.1=hbcb73fb_5
    - libpng==1.6.37=hbc83047_0
    - libsodium==1.0.18=h7b6447c_0
    - libspatialindex==1.9.3=he6710b0_0
    - libssh2==1.9.0=h1ba5d50_1
    - libstdcxx-ng==9.1.0=hdf63c60_0
    - libtiff==4.1.0=h2733197_1
    - libtool==2.4.6=h7b6447c_1005
    - libuuid==1.0.3=h1bed415_2
    - libxcb==1.14=h7b6447c_0
    - libxml2==2.9.10=hb55368b_3
    - libxslt==1.1.34=hc22bd24_0
    - llvmlite==0.34.0=py38h269e1b5_4
    - locket==0.2.0=py38_1
    - lxml==4.6.1=py38hefd8a0e_0
    - lz4-c==1.9.2=heb0550a_3
    - lzo==2.10=h7b6447c_2
    - markupsafe==1.1.1=py38h7b6447c_0
    - matplotlib-base==3.3.2=py38h817c723_0
    - matplotlib==3.3.2=0
    - mccabe==0.6.1=py38_1
    - mistune==0.8.4=py38h7b6447c_1000
    - mkl-service==2.3.0=py38he904b0f_0
    - mkl==2020.2=256
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    - mkl_random==1.1.1=py38h0573a6f_0
    - mock==4.0.2=py_0
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    - mpc==1.1.0=h10f8cd9_1
    - mpfr==4.0.2=hb69a4c5_1
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    - msgpack-python==1.0.0=py38hfd86e86_1
    - multipledispatch==0.6.0=py38_0
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    - nbclient==0.5.1=py_0
    - nbconvert==6.0.7=py38_0
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    - ncurses==6.2=he6710b0_1
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    - numpydoc==1.1.0=pyhd3eb1b0_1
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    - pandas==1.1.3=py38he6710b0_0
    - pandoc==2.11=hb0f4dca_0
    - pandocfilters==1.4.3=py38h06a4308_1
    - pango==1.45.3=hd140c19_0
    - parso==0.7.0=py_0
    - partd==1.1.0=py_0
    - patchelf==0.12=he6710b0_0
    - path.py==12.5.0=0
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    - pathlib2==2.3.5=py38_0
    - pathtools==0.1.2=py_1
    - patsy==0.5.1=py38_0
    - pcre==8.44=he6710b0_0
    - pep8==1.7.1=py38_0
    - pexpect==4.8.0=py38_0
    - pickleshare==0.7.5=py38_1000
    - pillow==8.0.1=py38he98fc37_0
    - pip==20.2.4=py38h06a4308_0
    - pixman==0.40.0=h7b6447c_0
    - pkginfo==1.6.1=py38h06a4308_0
    - pluggy==0.13.1=py38_0
    - ply==3.11=py38_0
    - prometheus_client==0.8.0=py_0
    - prompt-toolkit==3.0.8=py_0
    - prompt_toolkit==3.0.8=0
    - psutil==5.7.2=py38h7b6447c_0
    - ptyprocess==0.6.0=py38_0
    - py-lief==0.10.1=py38h403a769_0
    - py==1.9.0=py_0
    - pycodestyle==2.6.0=py_0
    - pycosat==0.6.3=py38h7b6447c_1
    - pycparser==2.20=py_2
    - pycurl==7.43.0.6=py38h1ba5d50_0
    - pydocstyle==5.1.1=py_0
    - pyflakes==2.2.0=py_0
    - pygments==2.7.2=pyhd3eb1b0_0
    - pylint==2.6.0=py38_0
    - pyodbc==4.0.30=py38he6710b0_0
    - pyopenssl==19.1.0=py_1
    - pyparsing==2.4.7=py_0
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    - pyrsistent==0.17.3=py38h7b6447c_0
    - pysocks==1.7.1=py38_0
    - pytables==3.6.1=py38h9fd0a39_0
    - pytest==6.1.1=py38_0
    - python-dateutil==2.8.1=py_0
    - python-jsonrpc-server==0.4.0=py_0
    - python-language-server==0.35.1=py_0
    - python-libarchive-c==2.9=py_0
    - python==3.8.5=h7579374_1
    - pytz==2020.1=py_0
    - pywavelets==1.1.1=py38h7b6447c_2
    - pyxdg==0.27=pyhd3eb1b0_0
    - pyyaml==5.3.1=py38h7b6447c_1
    - pyzmq==19.0.2=py38he6710b0_1
    - qdarkstyle==2.8.1=py_0
    - qt==5.9.7=h5867ecd_1
    - qtawesome==1.0.1=py_0
    - qtconsole==4.7.7=py_0
    - qtpy==1.9.0=py_0
    - readline==8.0=h7b6447c_0
    - regex==2020.10.15=py38h7b6447c_0
    - requests==2.24.0=py_0
    - ripgrep==12.1.1=0
    - rope==0.18.0=py_0
    - rtree==0.9.4=py38_1
    - ruamel_yaml==0.15.87=py38h7b6447c_1
    - scikit-image==0.17.2=py38hdf5156a_0
    - scikit-learn==0.23.2=py38h0573a6f_0
    - scipy==1.5.2=py38h0b6359f_0
    - seaborn==0.11.0=py_0
    - secretstorage==3.1.2=py38_0
    - send2trash==1.5.0=py38_0
    - setuptools==50.3.1=py38h06a4308_1
    - simplegeneric==0.8.1=py38_2
    - singledispatch==3.4.0.3=py_1001
    - sip==4.19.13=py38he6710b0_0
    - six==1.15.0=py38h06a4308_0
    - snowballstemmer==2.0.0=py_0
    - sortedcollections==1.2.1=py_0
    - sortedcontainers==2.2.2=py_0
    - soupsieve==2.0.1=py_0
    - sphinx==3.2.1=py_0
    - sphinxcontrib-applehelp==1.0.2=py_0
    - sphinxcontrib-devhelp==1.0.2=py_0
    - sphinxcontrib-htmlhelp==1.0.3=py_0
    - sphinxcontrib-jsmath==1.0.1=py_0
    - sphinxcontrib-qthelp==1.0.3=py_0
    - sphinxcontrib-serializinghtml==1.1.4=py_0
    - sphinxcontrib-websupport==1.2.4=py_0
    - sphinxcontrib==1.0=py38_1
    - spyder-kernels==1.9.4=py38_0
    - spyder==4.1.5=py38_0
    - sqlalchemy==1.3.20=py38h7b6447c_0
    - sqlite==3.33.0=h62c20be_0
    - statsmodels==0.12.0=py38h7b6447c_0
    - sympy==1.6.2=py38h06a4308_1
    - tbb==2020.3=hfd86e86_0
    - tblib==1.7.0=py_0
    - terminado==0.9.1=py38_0
    - testpath==0.4.4=py_0
    - threadpoolctl==2.1.0=pyh5ca1d4c_0
    - tifffile==2020.10.1=py38hdd07704_2
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    - toml==0.10.1=py_0
    - toolz==0.11.1=py_0
    - tornado==6.0.4=py38h7b6447c_1
    - tqdm==4.50.2=py_0
    - traitlets==5.0.5=py_0
    - typing_extensions==3.7.4.3=py_0
    - ujson==4.0.1=py38he6710b0_0
    - unicodecsv==0.14.1=py38_0
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    - wcwidth==0.2.5=py_0
    - webencodings==0.5.1=py38_1
    - werkzeug==1.0.1=py_0
    - wheel==0.35.1=py_0
    - widgetsnbextension==3.5.1=py38_0
    - wrapt==1.11.2=py38h7b6447c_0
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    - xlrd==1.2.0=py_0
    - xlsxwriter==1.3.7=py_0
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    - yapf==0.30.0=py_0
    - zeromq==4.3.3=he6710b0_3
    - zict==2.0.0=py_0
    - zipp==3.4.0=pyhd3eb1b0_0
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    - zope.event==4.5.0=py38_0
    - zope.interface==5.1.2=py38h7b6447c_0
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The following NEW packages will be INSTALLED:

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  _libgcc_mutex      pkgs/main/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-main
  alabaster          pkgs/main/noarch::alabaster-0.7.12-py_0
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  anaconda-client    pkgs/main/linux-64::anaconda-client-1.7.2-py38_0
  anaconda-navigator pkgs/main/linux-64::anaconda-navigator-1.10.0-py38_0
  anaconda-project   pkgs/main/noarch::anaconda-project-0.8.4-py_0
  argh               pkgs/main/linux-64::argh-0.26.2-py38_0
  argon2-cffi        pkgs/main/linux-64::argon2-cffi-20.1.0-py38h7b6447c_1
  asn1crypto         pkgs/main/noarch::asn1crypto-1.4.0-py_0
  astroid            pkgs/main/linux-64::astroid-2.4.2-py38_0
  astropy            pkgs/main/linux-64::astropy-4.0.2-py38h7b6447c_0
  async_generator    pkgs/main/noarch::async_generator-1.10-py_0
  atomicwrites       pkgs/main/noarch::atomicwrites-1.4.0-py_0
  attrs              pkgs/main/noarch::attrs-20.3.0-pyhd3eb1b0_0
  autopep8           pkgs/main/noarch::autopep8-1.5.4-py_0
  babel              pkgs/main/noarch::babel-2.8.1-pyhd3eb1b0_0
  backcall           pkgs/main/noarch::backcall-0.2.0-py_0
  backports          pkgs/main/noarch::backports-1.0-py_2
  backports.functoo~ pkgs/main/noarch::backports.functools_lru_cache-1.6.1-py_0
  backports.shutil_~ pkgs/main/linux-64::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-py38_2
  backports.tempfile pkgs/main/noarch::backports.tempfile-1.0-py_1
  backports.weakref  pkgs/main/noarch::backports.weakref-1.0.post1-py_1
  beautifulsoup4     pkgs/main/noarch::beautifulsoup4-4.9.3-pyhb0f4dca_0
  bitarray           pkgs/main/linux-64::bitarray-1.6.1-py38h27cfd23_0
  bkcharts           pkgs/main/linux-64::bkcharts-0.2-py38_0
  blas               pkgs/main/linux-64::blas-1.0-mkl
  bleach             pkgs/main/noarch::bleach-3.2.1-py_0
  blosc              pkgs/main/linux-64::blosc-1.20.1-hd408876_0
  bokeh              pkgs/main/linux-64::bokeh-2.2.3-py38_0
  boto               pkgs/main/linux-64::boto-2.49.0-py38_0
  bottleneck         pkgs/main/linux-64::bottleneck-1.3.2-py38heb32a55_1
  brotlipy           pkgs/main/linux-64::brotlipy-0.7.0-py38h7b6447c_1000
  bzip2              pkgs/main/linux-64::bzip2-1.0.8-h7b6447c_0
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  cairo              pkgs/main/linux-64::cairo-1.14.12-h8948797_3
  certifi            pkgs/main/noarch::certifi-2020.6.20-pyhd3eb1b0_3
  cffi               pkgs/main/linux-64::cffi-1.14.3-py38he30daa8_0
  chardet            pkgs/main/linux-64::chardet-3.0.4-py38_1003
  click              pkgs/main/noarch::click-7.1.2-py_0
  cloudpickle        pkgs/main/noarch::cloudpickle-1.6.0-py_0
  clyent             pkgs/main/linux-64::clyent-1.2.2-py38_1
  colorama           pkgs/main/noarch::colorama-0.4.4-py_0
  conda              pkgs/main/linux-64::conda-4.9.2-py38h06a4308_0
  conda-build        pkgs/main/linux-64::conda-build-3.20.5-py38_1
  conda-env          pkgs/main/linux-64::conda-env-2.6.0-1
  conda-package-han~ pkgs/main/linux-64::conda-package-handling-1.7.2-py38h03888b9_0
  conda-verify       pkgs/main/noarch::conda-verify-3.4.2-py_1
  contextlib2        pkgs/main/noarch::contextlib2-0.6.0.post1-py_0
  cryptography       pkgs/main/linux-64::cryptography-3.1.1-py38h1ba5d50_0
  curl               pkgs/main/linux-64::curl-7.71.1-hbc83047_1
  cycler             pkgs/main/linux-64::cycler-0.10.0-py38_0
  cython             pkgs/main/linux-64::cython-0.29.21-py38he6710b0_0
  cytoolz            pkgs/main/linux-64::cytoolz-0.11.0-py38h7b6447c_0
  dask               pkgs/main/noarch::dask-2.30.0-py_0
  dask-core          pkgs/main/noarch::dask-core-2.30.0-py_0
  dbus               pkgs/main/linux-64::dbus-1.13.18-hb2f20db_0
  decorator          pkgs/main/noarch::decorator-4.4.2-py_0
  defusedxml         pkgs/main/noarch::defusedxml-0.6.0-py_0
  diff-match-patch   pkgs/main/noarch::diff-match-patch-20200713-py_0
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  docutils           pkgs/main/linux-64::docutils-0.16-py38_1
  entrypoints        pkgs/main/linux-64::entrypoints-0.3-py38_0
  et_xmlfile         pkgs/main/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py_1001
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  gmp                pkgs/main/linux-64::gmp-6.1.2-h6c8ec71_1
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  watchdog           pkgs/main/linux-64::watchdog-0.10.3-py38_0
  wcwidth            pkgs/main/noarch::wcwidth-0.2.5-py_0
  webencodings       pkgs/main/linux-64::webencodings-0.5.1-py38_1
  werkzeug           pkgs/main/noarch::werkzeug-1.0.1-py_0
  wheel              pkgs/main/noarch::wheel-0.35.1-py_0
  widgetsnbextension pkgs/main/linux-64::widgetsnbextension-3.5.1-py38_0
  wrapt              pkgs/main/linux-64::wrapt-1.11.2-py38h7b6447c_0
  wurlitzer          pkgs/main/linux-64::wurlitzer-2.0.1-py38_0
  xlrd               pkgs/main/noarch::xlrd-1.2.0-py_0
  xlsxwriter         pkgs/main/noarch::xlsxwriter-1.3.7-py_0
  xlwt               pkgs/main/linux-64::xlwt-1.3.0-py38_0
  xmltodict          pkgs/main/noarch::xmltodict-0.12.0-py_0
  xz                 pkgs/main/linux-64::xz-5.2.5-h7b6447c_0
  yaml               pkgs/main/linux-64::yaml-0.2.5-h7b6447c_0
  yapf               pkgs/main/noarch::yapf-0.30.0-py_0
  zeromq             pkgs/main/linux-64::zeromq-4.3.3-he6710b0_3
  zict               pkgs/main/noarch::zict-2.0.0-py_0
  zipp               pkgs/main/noarch::zipp-3.4.0-pyhd3eb1b0_0
  zlib               pkgs/main/linux-64::zlib-1.2.11-h7b6447c_3
  zope               pkgs/main/linux-64::zope-1.0-py38_1
  zope.event         pkgs/main/linux-64::zope.event-4.5.0-py38_0
  zope.interface     pkgs/main/linux-64::zope.interface-5.1.2-py38h7b6447c_0
  zstd               pkgs/main/linux-64::zstd-1.4.5-h9ceee32_0


Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/condabin/conda
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/conda-env
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/activate
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/bin/deactivate
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /home/soloelectronicos/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified      /home/soloelectronicos/.bashrc

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup, 
   set the auto_activate_base parameter to false: 

conda config --set auto_activate_base false

Thank you for installing Anaconda3!

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[email protected]:~/Descargas$ source ~/.bashrc
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda info

     active environment : base
    active env location : /home/soloelectronicos/anaconda3
            shell level : 1
       user config file : /home/soloelectronicos/.condarc
 populated config files : 
          conda version : 4.9.2
    conda-build version : 3.20.5
         python version : 3.8.5.final.0
       virtual packages : __glibc=2.31=0
                          __unix=0=0
                          __archspec=1=x86_64
       base environment : /home/soloelectronicos/anaconda3  (writable)
           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
          package cache : /home/soloelectronicos/anaconda3/pkgs
                          /home/soloelectronicos/.conda/pkgs
       envs directories : /home/soloelectronicos/anaconda3/envs
                          /home/soloelectronicos/.conda/envs
               platform : linux-64
             user-agent : conda/4.9.2 requests/2.24.0 CPython/3.8.5 Linux/5.11.0-27-generic ubuntu/20.04.3 glibc/2.31
                UID:GID : 1000:1000
             netrc file : None
           offline mode : False

(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update conda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3

  added / updated specs:
    - conda


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    backports.functools_lru_cache-1.6.4|     pyhd3eb1b0_0           9 KB
    backports.tempfile-1.0     |     pyhd3eb1b0_1          11 KB
    conda-4.10.3               |   py38h06a4308_0         2.9 MB
    conda-package-handling-1.7.3|   py38h27cfd23_1         884 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         3.8 MB

The following packages will be UPDATED:

  backports.functoo~                             1.6.1-py_0 --> 1.6.4-pyhd3eb1b0_0
  conda                                4.9.2-py38h06a4308_0 --> 4.10.3-py38h06a4308_0
  conda-package-han~                   1.7.2-py38h03888b9_0 --> 1.7.3-py38h27cfd23_1

The following packages will be DOWNGRADED:

  backports.tempfile                               1.0-py_1 --> 1.0-pyhd3eb1b0_1


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
backports.tempfile-1 | 11 KB     | ##################################### | 100% 
backports.functools_ | 9 KB      | ##################################### | 100% 
conda-4.10.3         | 2.9 MB    | ##################################### | 100% 
conda-package-handli | 884 KB    | ##################################### | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda update anaconda
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3

  added / updated specs:
    - anaconda


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    _anaconda_depends-2020.07  |           py38_0           6 KB
    _openmp_mutex-4.5          |            1_gnu          22 KB
    alabaster-0.7.12           |     pyhd3eb1b0_0          16 KB
    anaconda-custom            |           py38_1          35 KB
    anaconda-client-1.8.0      |   py38h06a4308_0         152 KB
    anaconda-project-0.10.1    |     pyhd3eb1b0_0         218 KB
    anyio-2.2.0                |   py38h06a4308_1         125 KB
    appdirs-1.4.4              |             py_0          13 KB
    argon2-cffi-20.1.0         |   py38h27cfd23_1          46 KB
    astroid-2.6.6              |   py38h06a4308_0         309 KB
    astropy-4.3.1              |   py38h09021b7_0         6.4 MB
    async_generator-1.10       |     pyhd3eb1b0_0          23 KB
    attrs-21.2.0               |     pyhd3eb1b0_0          46 KB
    babel-2.9.1                |     pyhd3eb1b0_0         5.5 MB
    backcall-0.2.0             |     pyhd3eb1b0_0          13 KB
    backports-1.0              |     pyhd3eb1b0_2         210 KB
    backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0|     pyhd3eb1b0_3          10 KB
    beautifulsoup4-4.9.3       |     pyha847dfd_0          86 KB
    bitarray-2.3.0             |   py38h7f8727e_1         139 KB
    black-19.10b0              |             py_0          86 KB
    bleach-4.0.0               |     pyhd3eb1b0_0         113 KB
    blosc-1.21.0               |       h8c45485_0          64 KB
    bokeh-2.3.3                |   py38h06a4308_0         5.9 MB
    brotli-1.0.9               |       he6710b0_2         375 KB
    brotlipy-0.7.0             |py38h27cfd23_1003         323 KB
    c-ares-1.17.1              |       h27cfd23_0         108 KB
    ca-certificates-2021.7.5   |       h06a4308_1         113 KB
    cairo-1.16.0               |       hf32fb01_1         1.0 MB
    certifi-2021.5.30          |   py38h06a4308_0         138 KB
    cffi-1.14.6                |   py38h400218f_0         224 KB
    chardet-4.0.0              |py38h06a4308_1003         194 KB
    charset-normalizer-2.0.4   |     pyhd3eb1b0_0          35 KB
    click-8.0.1                |     pyhd3eb1b0_0          79 KB
    colorama-0.4.4             |     pyhd3eb1b0_0          21 KB
    conda-pack-0.6.0           |     pyhd3eb1b0_0          29 KB
    cryptography-3.4.7         |   py38hd23ed53_0         913 KB
    curl-7.78.0                |       h1ccaba5_0          94 KB
    cython-0.29.24             |   py38h295c915_0         2.0 MB
    dask-2021.8.1              |     pyhd3eb1b0_0          18 KB
    dask-core-2021.8.1         |     pyhd3eb1b0_0         715 KB
    debugpy-1.4.1              |   py38h295c915_0         1.7 MB
    decorator-5.0.9            |     pyhd3eb1b0_0          12 KB
    defusedxml-0.7.1           |     pyhd3eb1b0_0          23 KB
    distributed-2021.8.1       |   py38h06a4308_0         970 KB
    docutils-0.17.1            |   py38h06a4308_1         686 KB
    et_xmlfile-1.1.0           |   py38h06a4308_0          10 KB
    expat-2.4.1                |       h2531618_2         168 KB
    filelock-3.0.12            |     pyhd3eb1b0_1          10 KB
    flask-1.1.2                |     pyhd3eb1b0_0          70 KB
    fontconfig-2.13.1          |       h6c09931_0         250 KB
    fonttools-4.25.0           |     pyhd3eb1b0_0         632 KB
    fsspec-2021.7.0            |     pyhd3eb1b0_0          91 KB
    gevent-21.8.0              |   py38h7f8727e_1         1.5 MB
    glib-2.69.1                |       h5202010_0         1.7 MB
    glob2-0.7                  |     pyhd3eb1b0_0          12 KB
    gmp-6.2.1                  |       h2531618_2         539 KB
    greenlet-1.1.1             |   py38h295c915_0          82 KB
    gst-plugins-base-1.14.0    |       h8213a91_2         4.9 MB
    gstreamer-1.14.0           |       h28cd5cc_2         3.2 MB
    harfbuzz-2.8.1             |       h6f93f22_0         1.1 MB
    idna-3.2                   |     pyhd3eb1b0_0          48 KB
    imageio-2.9.0              |     pyhd3eb1b0_0         3.0 MB
    imagesize-1.2.0            |     pyhd3eb1b0_0           9 KB
    importlib-metadata-3.10.0  |   py38h06a4308_0          33 KB
    importlib_metadata-3.10.0  |       hd3eb1b0_0          11 KB
    iniconfig-1.1.1            |     pyhd3eb1b0_0           8 KB
    intel-openmp-2021.3.0      |    h06a4308_3350         1.4 MB
    ipykernel-6.2.0            |   py38h06a4308_1         192 KB
    ipython-7.26.0             |   py38hb070fc8_0         994 KB
    ipython_genutils-0.2.0     |     pyhd3eb1b0_1          27 KB
    ipywidgets-7.6.3           |     pyhd3eb1b0_1         105 KB
    isort-5.9.3                |     pyhd3eb1b0_0          83 KB
    itsdangerous-2.0.1         |     pyhd3eb1b0_0          18 KB
    jedi-0.17.2                |   py38h06a4308_1         924 KB
    jeepney-0.7.1              |     pyhd3eb1b0_0          38 KB
    jinja2-3.0.1               |     pyhd3eb1b0_0         110 KB
    joblib-1.0.1               |     pyhd3eb1b0_0         208 KB
    json5-0.9.6                |     pyhd3eb1b0_0          21 KB
    jupyter_client-6.1.12      |     pyhd3eb1b0_0          88 KB
    jupyter_console-6.4.0      |     pyhd3eb1b0_0          23 KB
    jupyter_core-4.7.1         |   py38h06a4308_0          68 KB
    jupyter_server-1.4.1       |   py38h06a4308_0         317 KB
    jupyterlab-3.1.7           |     pyhd3eb1b0_0         3.6 MB
    jupyterlab_server-2.7.1    |     pyhd3eb1b0_0          44 KB
    jupyterlab_widgets-1.0.0   |     pyhd3eb1b0_1         109 KB
    keyring-23.0.1             |   py38h06a4308_0          54 KB
    kiwisolver-1.3.1           |   py38h2531618_0          80 KB
    krb5-1.19.2                |       hac12032_0         1.2 MB
    lazy-object-proxy-1.6.0    |   py38h27cfd23_0          30 KB
    lcms2-2.12                 |       h3be6417_0         312 KB
    ld_impl_linux-64-2.35.1    |       h7274673_9         586 KB
    libcurl-7.78.0             |       h0b77cf5_0         338 KB
    libedit-3.1.20210714       |       h7f8727e_0         165 KB
    libev-4.33                 |       h7b6447c_0         112 KB
    libgcc-ng-9.3.0            |      h5101ec6_17         4.8 MB
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  anyio              pkgs/main/linux-64::anyio-2.2.0-py38h06a4308_1
  appdirs            pkgs/main/noarch::appdirs-1.4.4-py_0
  black              pkgs/main/noarch::black-19.10b0-py_0
  brotli             pkgs/main/linux-64::brotli-1.0.9-he6710b0_2
  c-ares             pkgs/main/linux-64::c-ares-1.17.1-h27cfd23_0
  charset-normalizer pkgs/main/noarch::charset-normalizer-2.0.4-pyhd3eb1b0_0
  conda-pack         pkgs/main/noarch::conda-pack-0.6.0-pyhd3eb1b0_0
  debugpy            pkgs/main/linux-64::debugpy-1.4.1-py38h295c915_0
  fonttools          pkgs/main/noarch::fonttools-4.25.0-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_server     pkgs/main/linux-64::jupyter_server-1.4.1-py38h06a4308_0
  jupyterlab_widgets pkgs/main/noarch::jupyterlab_widgets-1.0.0-pyhd3eb1b0_1
  libev              pkgs/main/linux-64::libev-4.33-h7b6447c_0
  libgfortran4       pkgs/main/linux-64::libgfortran4-7.5.0-ha8ba4b0_17
  libgomp            pkgs/main/linux-64::libgomp-9.3.0-h5101ec6_17
  libllvm9           pkgs/main/linux-64::libllvm9-9.0.1-h4a3c616_1
  libnghttp2         pkgs/main/linux-64::libnghttp2-1.41.0-hf8bcb03_2
  libuv              pkgs/main/linux-64::libuv-1.40.0-h7b6447c_0
  libwebp-base       pkgs/main/linux-64::libwebp-base-1.2.0-h27cfd23_0
  matplotlib-inline  pkgs/main/noarch::matplotlib-inline-0.1.2-pyhd3eb1b0_2
  munkres            pkgs/main/noarch::munkres-1.1.4-py_0
  mypy_extensions    pkgs/main/linux-64::mypy_extensions-0.4.3-py38_0
  nbclassic          pkgs/main/noarch::nbclassic-0.2.6-pyhd3eb1b0_0
  openjpeg           pkgs/main/linux-64::openjpeg-2.4.0-h3ad879b_0
  pathspec           pkgs/main/noarch::pathspec-0.7.0-py_0
  pyerfa             pkgs/main/linux-64::pyerfa-2.0.0-py38h27cfd23_0
  pyls-black         pkgs/main/noarch::pyls-black-0.4.6-hd3eb1b0_0
  pyls-spyder        pkgs/main/noarch::pyls-spyder-0.3.2-pyhd3eb1b0_0
  snappy             pkgs/main/linux-64::snappy-1.1.8-he6710b0_0
  sniffio            pkgs/main/linux-64::sniffio-1.2.0-py38h06a4308_1
  textdistance       pkgs/main/noarch::textdistance-4.2.1-pyhd3eb1b0_0
  three-merge        pkgs/main/noarch::three-merge-0.1.1-pyhd3eb1b0_0
  typed-ast          pkgs/main/linux-64::typed-ast-1.4.3-py38h7f8727e_1

The following packages will be UPDATED:

  anaconda-client                              1.7.2-py38_0 --> 1.8.0-py38h06a4308_0
  anaconda-project                               0.8.4-py_0 --> 0.10.1-pyhd3eb1b0_0
  astroid                                      2.4.2-py38_0 --> 2.6.6-py38h06a4308_0
  astropy                              4.0.2-py38h7b6447c_0 --> 4.3.1-py38h09021b7_0
  attrs                                 20.3.0-pyhd3eb1b0_0 --> 21.2.0-pyhd3eb1b0_0
  babel                                  2.8.1-pyhd3eb1b0_0 --> 2.9.1-pyhd3eb1b0_0
  backports.shutil_~ pkgs/main/linux-64::backports.shutil_~ --> pkgs/main/noarch::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-pyhd3eb1b0_3
  bitarray                             1.6.1-py38h27cfd23_0 --> 2.3.0-py38h7f8727e_1
  bleach                                         3.2.1-py_0 --> 4.0.0-pyhd3eb1b0_0
  blosc                                   1.20.1-hd408876_0 --> 1.21.0-h8c45485_0
  bokeh                                        2.2.3-py38_0 --> 2.3.3-py38h06a4308_0
  brotlipy                          0.7.0-py38h7b6447c_1000 --> 0.7.0-py38h27cfd23_1003
  ca-certificates                              2020.10.14-0 --> 2021.7.5-h06a4308_1
  cairo                                  1.14.12-h8948797_3 --> 1.16.0-hf32fb01_1
  certifi            pkgs/main/noarch::certifi-2020.6.20-p~ --> pkgs/main/linux-64::certifi-2021.5.30-py38h06a4308_0
  cffi                                1.14.3-py38he30daa8_0 --> 1.14.6-py38h400218f_0
  chardet                                   3.0.4-py38_1003 --> 4.0.0-py38h06a4308_1003
  click                                          7.1.2-py_0 --> 8.0.1-pyhd3eb1b0_0
  cryptography                         3.1.1-py38h1ba5d50_0 --> 3.4.7-py38hd23ed53_0
  curl                                    7.71.1-hbc83047_1 --> 7.78.0-h1ccaba5_0
  cython                             0.29.21-py38he6710b0_0 --> 0.29.24-py38h295c915_0
  dask                                          2.30.0-py_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
  dask-core                                     2.30.0-py_0 --> 2021.8.1-pyhd3eb1b0_0
  decorator                                      4.4.2-py_0 --> 5.0.9-pyhd3eb1b0_0
  defusedxml                                     0.6.0-py_0 --> 0.7.1-pyhd3eb1b0_0
  distributed                         2.30.1-py38h06a4308_0 --> 2021.8.1-py38h06a4308_0
  docutils                                      0.16-py38_1 --> 0.17.1-py38h06a4308_1
  et_xmlfile         pkgs/main/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py~ --> pkgs/main/linux-64::et_xmlfile-1.1.0-py38h06a4308_0
  expat                                   2.2.10-he6710b0_2 --> 2.4.1-h2531618_2
  filelock                                      3.0.12-py_0 --> 3.0.12-pyhd3eb1b0_1
  fontconfig                              2.13.0-h9420a91_0 --> 2.13.1-h6c09931_0
  fsspec                                         0.8.3-py_0 --> 2021.7.0-pyhd3eb1b0_0
  gevent                              20.9.0-py38h7b6447c_0 --> 21.8.0-py38h7f8727e_1
  glib                                    2.66.1-h92f7085_0 --> 2.69.1-h5202010_0
  gmp                                      6.1.2-h6c8ec71_1 --> 6.2.1-h2531618_2
  greenlet                            0.4.17-py38h7b6447c_0 --> 1.1.1-py38h295c915_0
  gst-plugins-base                        1.14.0-hbbd80ab_1 --> 1.14.0-h8213a91_2
  gstreamer                               1.14.0-hb31296c_0 --> 1.14.0-h28cd5cc_2
  harfbuzz                                 2.4.0-hca77d97_1 --> 2.8.1-h6f93f22_0
  idna                                            2.10-py_0 --> 3.2-pyhd3eb1b0_0
  importlib-metadata pkgs/main/noarch::importlib-metadata-~ --> pkgs/main/linux-64::importlib-metadata-3.10.0-py38h06a4308_0
  importlib_metadata                                2.0.0-1 --> 3.10.0-hd3eb1b0_0
  intel-openmp                                   2020.2-254 --> 2021.3.0-h06a4308_3350
  ipykernel                            5.3.4-py38h5ca1d4c_0 --> 6.2.0-py38h06a4308_1
  ipython                             7.19.0-py38hb070fc8_0 --> 7.26.0-py38hb070fc8_0
  ipython_genutils   pkgs/main/linux-64::ipython_genutils-~ --> pkgs/main/noarch::ipython_genutils-0.2.0-pyhd3eb1b0_1
  ipywidgets                                     7.5.1-py_1 --> 7.6.3-pyhd3eb1b0_1
  isort                                          5.6.4-py_0 --> 5.9.3-pyhd3eb1b0_0
  itsdangerous                                   1.1.0-py_0 --> 2.0.1-pyhd3eb1b0_0
  jedi                                        0.17.1-py38_0 --> 0.17.2-py38h06a4308_1
  jeepney                                0.5.0-pyhd3eb1b0_0 --> 0.7.1-pyhd3eb1b0_0
  jinja2                                        2.11.2-py_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
  joblib                                        0.17.0-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
  json5                                          0.9.5-py_0 --> 0.9.6-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_client                                 6.1.7-py_0 --> 6.1.12-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_console                                6.2.0-py_0 --> 6.4.0-pyhd3eb1b0_0
  jupyter_core                                 4.6.3-py38_0 --> 4.7.1-py38h06a4308_0
  jupyterlab                                     2.2.6-py_0 --> 3.1.7-pyhd3eb1b0_0
  jupyterlab_server                              1.2.0-py_0 --> 2.7.1-pyhd3eb1b0_0
  keyring                                     21.4.0-py38_1 --> 23.0.1-py38h06a4308_0
  kiwisolver                           1.3.0-py38h2531618_0 --> 1.3.1-py38h2531618_0
  krb5                                    1.18.2-h173b8e3_0 --> 1.19.2-hac12032_0
  lazy-object-proxy                    1.4.3-py38h7b6447c_0 --> 1.6.0-py38h27cfd23_0
  lcms2                                     2.11-h396b838_0 --> 2.12-h3be6417_0
  ld_impl_linux-64                        2.33.1-h53a641e_7 --> 2.35.1-h7274673_9
  libcurl                                 7.71.1-h20c2e04_1 --> 7.78.0-h0b77cf5_0
  libedit                           3.1.20191231-h14c3975_1 --> 3.1.20210714-h7f8727e_0
  libgcc-ng                                9.1.0-hdf63c60_0 --> 9.3.0-h5101ec6_17
  libgfortran-ng                           7.3.0-hdf63c60_0 --> 7.5.0-ha8ba4b0_17
  libstdcxx-ng                             9.1.0-hdf63c60_0 --> 9.3.0-hd4cf53a_17
  libtiff                                  4.1.0-h2733197_1 --> 4.2.0-h85742a9_0
  libxml2                                 2.9.10-hb55368b_3 --> 2.9.12-h03d6c58_0
  llvmlite                            0.34.0-py38h269e1b5_4 --> 0.36.0-py38h612dafd_4
  locket                                       0.2.0-py38_1 --> 0.2.1-py38h06a4308_1
  lxml                                 4.6.1-py38hefd8a0e_0 --> 4.6.3-py38h9120a33_0
  lz4-c                                    1.9.2-heb0550a_3 --> 1.9.3-h295c915_1
  markupsafe                           1.1.1-py38h7b6447c_0 --> 2.0.1-py38h27cfd23_0
  matplotlib                                        3.3.2-0 --> 3.4.2-py38h06a4308_0
  matplotlib-base                      3.3.2-py38h817c723_0 --> 3.4.2-py38hab158f2_0
  mkl                                            2020.2-256 --> 2021.3.0-h06a4308_520
  mkl-service                          2.3.0-py38he904b0f_0 --> 2.4.0-py38h7f8727e_0
  mkl_fft                              1.2.0-py38h23d657b_0 --> 1.3.0-py38h42c9631_2
  mkl_random                           1.1.1-py38h0573a6f_0 --> 1.2.2-py38h51133e4_0
  mock                                           4.0.2-py_0 --> 4.0.3-pyhd3eb1b0_0
  more-itertools                         8.6.0-pyhd3eb1b0_0 --> 8.8.0-pyhd3eb1b0_0
  mpmath                                       1.1.0-py38_0 --> 1.2.1-py38h06a4308_0
  msgpack-python                       1.0.0-py38hfd86e86_1 --> 1.0.2-py38hff7bd54_1
  nbclient                                       0.5.1-py_0 --> 0.5.3-pyhd3eb1b0_0
  nbconvert                                    6.0.7-py38_0 --> 6.1.0-py38h06a4308_0
  nbformat                                       5.0.8-py_0 --> 5.1.3-pyhd3eb1b0_0
  nest-asyncio                           1.4.2-pyhd3eb1b0_0 --> 1.5.1-pyhd3eb1b0_0
  networkx                                         2.5-py_0 --> 2.6.2-pyhd3eb1b0_0
  nltk                                             3.5-py_0 --> 3.6.2-pyhd3eb1b0_0
  nose                pkgs/main/linux-64::nose-1.3.7-py38_2 --> pkgs/main/noarch::nose-1.3.7-pyhd3eb1b0_1006
  notebook                                     6.1.4-py38_0 --> 6.4.3-py38h06a4308_0
  numba                               0.51.2-py38h0573a6f_1 --> 0.53.1-py38ha9443f7_0
  numexpr                              2.7.1-py38h423224d_0 --> 2.7.3-py38h22e1b3c_1
  numpy                               1.19.2-py38h54aff64_0 --> 1.20.3-py38hf144106_0
  numpy-base                          1.19.2-py38hfa32c7d_0 --> 1.20.3-py38h74d4b33_0
  openpyxl                                       3.0.5-py_0 --> 3.0.7-pyhd3eb1b0_0
  openssl                                 1.1.1h-h7b6447c_0 --> 1.1.1l-h7f8727e_0
  packaging                                       20.4-py_0 --> 21.0-pyhd3eb1b0_0
  pandas                               1.1.3-py38he6710b0_0 --> 1.3.2-py38h8c16a72_0
  pandoc                                    2.11-hb0f4dca_0 --> 2.12-h06a4308_0
  partd                                          1.1.0-py_0 --> 1.2.0-pyhd3eb1b0_0
  patchelf                                  0.12-he6710b0_0 --> 0.12-h2531618_1
  path                                        15.0.0-py38_0 --> 16.0.0-py38h06a4308_0
  pathlib2                                     2.3.5-py38_0 --> 2.3.6-py38h06a4308_2
  pcre                                      8.44-he6710b0_0 --> 8.45-h295c915_0
  pexpect            pkgs/main/linux-64::pexpect-4.8.0-py3~ --> pkgs/main/noarch::pexpect-4.8.0-pyhd3eb1b0_3
  pickleshare        pkgs/main/linux-64::pickleshare-0.7.5~ --> pkgs/main/noarch::pickleshare-0.7.5-pyhd3eb1b0_1003
  pillow                               8.0.1-py38he98fc37_0 --> 8.3.1-py38h2c7a002_0
  pip                                 20.2.4-py38h06a4308_0 --> 21.0.1-py38h06a4308_0
  pkginfo                              1.6.1-py38h06a4308_0 --> 1.7.1-py38h06a4308_0
  prometheus_client                              0.8.0-py_0 --> 0.11.0-pyhd3eb1b0_0
  prompt-toolkit                                 3.0.8-py_0 --> 3.0.17-pyh06a4308_0
  prompt_toolkit                                    3.0.8-0 --> 3.0.17-hd3eb1b0_0
  psutil                               5.7.2-py38h7b6447c_0 --> 5.8.0-py38h27cfd23_1
  ptyprocess         pkgs/main/linux-64::ptyprocess-0.6.0-~ --> pkgs/main/noarch::ptyprocess-0.7.0-pyhd3eb1b0_2
  py                                             1.9.0-py_0 --> 1.10.0-pyhd3eb1b0_0
  pydocstyle                                     5.1.1-py_0 --> 6.1.1-pyhd3eb1b0_0
  pygments                               2.7.2-pyhd3eb1b0_0 --> 2.10.0-pyhd3eb1b0_0
  pylint                                       2.6.0-py38_0 --> 2.9.6-py38h06a4308_1
  pyodbc                              4.0.30-py38he6710b0_0 --> 4.0.31-py38h295c915_0
  pyopenssl                                     19.1.0-py_1 --> 20.0.1-pyhd3eb1b0_1
  pytest                                       6.1.1-py38_0 --> 6.2.4-py38h06a4308_2
  python-dateutil                                2.8.1-py_0 --> 2.8.2-pyhd3eb1b0_0
  python-language-s~                            0.35.1-py_0 --> 0.36.2-pyhd3eb1b0_0
  python-libarchive~                               2.9-py_0 --> 2.9-pyhd3eb1b0_1
  pytz                                          2020.1-py_0 --> 2021.1-pyhd3eb1b0_0
  pyyaml                               5.3.1-py38h7b6447c_1 --> 5.4.1-py38h27cfd23_1
  pyzmq                               19.0.2-py38he6710b0_1 --> 22.2.1-py38h295c915_1
  qtawesome                                      1.0.1-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
  qtconsole                                      4.7.7-py_0 --> 5.1.0-pyhd3eb1b0_0
  qtpy                                           1.9.0-py_0 --> 1.10.0-pyhd3eb1b0_0
  readline                                   8.0-h7b6447c_0 --> 8.1-h27cfd23_0
  regex                           2020.10.15-py38h7b6447c_0 --> 2021.8.3-py38h7f8727e_0
  requests                                      2.24.0-py_0 --> 2.26.0-pyhd3eb1b0_0
  rope                                          0.18.0-py_0 --> 0.19.0-pyhd3eb1b0_0
  rtree                                        0.9.4-py38_1 --> 0.9.7-py38h06a4308_1
  ruamel_yaml                        0.15.87-py38h7b6447c_1 --> 0.15.100-py38h27cfd23_0
  scikit-image                        0.17.2-py38hdf5156a_0 --> 0.18.1-py38ha9443f7_0
  scikit-learn                        0.23.2-py38h0573a6f_0 --> 0.24.2-py38ha9443f7_0
  scipy                                1.5.2-py38h0b6359f_0 --> 1.6.2-py38had2a1c9_1
  seaborn                                       0.11.0-py_0 --> 0.11.2-pyhd3eb1b0_0
  secretstorage                                3.1.2-py38_0 --> 3.3.1-py38h06a4308_0
  send2trash         pkgs/main/linux-64::send2trash-1.5.0-~ --> pkgs/main/noarch::send2trash-1.5.0-pyhd3eb1b0_1
  setuptools                          50.3.1-py38h06a4308_1 --> 52.0.0-py38h06a4308_0
  singledispatch                            3.4.0.3-py_1001 --> 3.7.0-pyhd3eb1b0_1001
  six                pkgs/main/linux-64::six-1.15.0-py38h0~ --> pkgs/main/noarch::six-1.16.0-pyhd3eb1b0_0
  snowballstemmer                                2.0.0-py_0 --> 2.1.0-pyhd3eb1b0_0
  sortedcollections                              1.2.1-py_0 --> 2.1.0-pyhd3eb1b0_0
  sortedcontainers                               2.2.2-py_0 --> 2.4.0-pyhd3eb1b0_0
  soupsieve                                      2.0.1-py_0 --> 2.2.1-pyhd3eb1b0_0
  sphinx                                         3.2.1-py_0 --> 4.0.2-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-htm~                             1.0.3-py_0 --> 2.0.0-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-ser~                             1.1.4-py_0 --> 1.1.5-pyhd3eb1b0_0
  spyder                                       4.1.5-py38_0 --> 4.2.5-py38h06a4308_0
  spyder-kernels                               1.9.4-py38_0 --> 1.10.2-py38h06a4308_0
  sqlalchemy                          1.3.20-py38h7b6447c_0 --> 1.4.22-py38h7f8727e_0
  sqlite                                  3.33.0-h62c20be_0 --> 3.36.0-hc218d9a_0
  statsmodels                         0.12.0-py38h7b6447c_0 --> 0.12.2-py38h27cfd23_0
  sympy                                1.6.2-py38h06a4308_1 --> 1.8-py38h06a4308_0
  terminado                                    0.9.1-py38_0 --> 0.9.4-py38h06a4308_0
  testpath                                       0.4.4-py_0 --> 0.5.0-pyhd3eb1b0_0
  threadpoolctl                          2.1.0-pyh5ca1d4c_0 --> 2.2.0-pyhbf3da8f_0
  toml                                          0.10.1-py_0 --> 0.10.2-pyhd3eb1b0_0
  tornado                              6.0.4-py38h7b6447c_1 --> 6.1-py38h27cfd23_0
  tqdm                                          4.50.2-py_0 --> 4.62.1-pyhd3eb1b0_1
  typing_extensions                            3.7.4.3-py_0 --> 3.10.0.0-pyh06a4308_0
  ujson                                4.0.1-py38he6710b0_0 --> 4.0.2-py38h2531618_0
  urllib3                                      1.25.11-py_0 --> 1.26.6-pyhd3eb1b0_1
  watchdog                                    0.10.3-py38_0 --> 1.0.2-py38h06a4308_1
  wheel                                         0.35.1-py_0 --> 0.37.0-pyhd3eb1b0_0
  wrapt                               1.11.2-py38h7b6447c_0 --> 1.12.1-py38h7b6447c_1
  wurlitzer                                    2.0.1-py38_0 --> 2.1.1-py38h06a4308_0
  xlrd                                           1.2.0-py_0 --> 2.0.1-pyhd3eb1b0_0
  xlsxwriter                                     1.3.7-py_0 --> 3.0.1-pyhd3eb1b0_0
  yapf                                          0.30.0-py_0 --> 0.31.0-pyhd3eb1b0_0
  zeromq                                   4.3.3-he6710b0_3 --> 4.3.4-h2531618_0
  zipp                                   3.4.0-pyhd3eb1b0_0 --> 3.5.0-pyhd3eb1b0_0
  zope.interface                       5.1.2-py38h7b6447c_0 --> 5.4.0-py38h7f8727e_0
  zstd                                     1.4.5-h9ceee32_0 --> 1.4.9-haebb681_0

The following packages will be DOWNGRADED:

  alabaster                                     0.7.12-py_0 --> 0.7.12-pyhd3eb1b0_0
  anaconda                                   2020.11-py38_0 --> custom-py38_1
  argon2-cffi                         20.1.0-py38h7b6447c_1 --> 20.1.0-py38h27cfd23_1
  async_generator                                 1.10-py_0 --> 1.10-pyhd3eb1b0_0
  backcall                                       0.2.0-py_0 --> 0.2.0-pyhd3eb1b0_0
  backports                                        1.0-py_2 --> 1.0-pyhd3eb1b0_2
  beautifulsoup4                         4.9.3-pyhb0f4dca_0 --> 4.9.3-pyha847dfd_0
  colorama                                       0.4.4-py_0 --> 0.4.4-pyhd3eb1b0_0
  flask                                          1.1.2-py_0 --> 1.1.2-pyhd3eb1b0_0
  glob2                                            0.7-py_0 --> 0.7-pyhd3eb1b0_0
  imageio                                        2.9.0-py_0 --> 2.9.0-pyhd3eb1b0_0
  imagesize                                      1.2.0-py_0 --> 1.2.0-pyhd3eb1b0_0
  iniconfig                                      1.1.1-py_0 --> 1.1.1-pyhd3eb1b0_0
  libspatialindex                          1.9.3-he6710b0_0 --> 1.9.3-h2531618_0
  pluggy                                      0.13.1-py38_0 --> 0.13.1-py38h06a4308_0
  pycodestyle                                    2.6.0-py_0 --> 2.6.0-pyhd3eb1b0_0
  pyflakes                                       2.2.0-py_0 --> 2.2.0-pyhd3eb1b0_0
  pyparsing                                      2.4.7-py_0 --> 2.4.7-pyhd3eb1b0_0
  pysocks                                      1.7.1-py38_0 --> 1.7.1-py38h06a4308_0
  sphinxcontrib-app~                             1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-dev~                             1.0.2-py_0 --> 1.0.2-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-jsm~                             1.0.1-py_0 --> 1.0.1-pyhd3eb1b0_0
  sphinxcontrib-qth~                             1.0.3-py_0 --> 1.0.3-pyhd3eb1b0_0
  toolz                                         0.11.1-py_0 --> 0.11.1-pyhd3eb1b0_0
  traitlets                                      5.0.5-py_0 --> 5.0.5-pyhd3eb1b0_0
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Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
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intel-openmp-2021.3. | 1.4 MB    | ##################################### | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: | 

    Installed package of scikit-learn can be accelerated using scikit-learn-intelex.
    More details are available here: https://intel.github.io/scikit-learn-intelex

    For example:

        $ conda install scikit-learn-intelex
        $ python -m sklearnex my_application.py

    

done
(base) [email protected]:~/Descargas$ conda create --name my_env
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/soloelectronicos/anaconda3/envs/my_env



Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate my_env
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

(base) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ ls
Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh  Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ sudo conda activate my_env
[sudo] contraseña para soloelectronicos: 
sudo: conda: orden no encontrada
(my_env) [email protected]:~/Descargas$ conda activate my_env

Desinstalación de Anaconda

Para desinstalar Anaconda de su sistema, deberá instalar la utilidad de eliminación de Anaconda en su sistema.

Primero, instale la utilidad anaconda-clean con el siguiente comando:

conda instalar anaconda-clean

Una vez completada la instalación, elimine Anaconda con el siguiente comando:

anaconda-clean --sí

Debería obtener el siguiente resultado:

Directorio de respaldo: /root/.anaconda_backup/2021-01-07T084617

Primeros pasos con Jupyter Notebook

agosto 29, 2021agosto 29, 2021soloelectronicosDeja un comentario

¿Qué es Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook es una herramienta increíblemente poderosa para desarrollar y presentar proyectos de ciencia de datos de forma interactiva. Este post intentara guiarle de cómo usar Jupyter Notebooks para proyectos de ciencia de datos y cómo configurarlo en su máquina local.

jupyter-notebook las mejores herramientas gratuitas de ciencia de datos

Pero primero: ¿qué es un “cuaderno”?

Un cuaderno integra código y su salida en un solo documento que combina visualizaciones, texto narrativo, ecuaciones matemáticas y otros medios enriquecidos. En otras palabras: es un documento único en el que puede ejecutar código, mostrar el resultado y también agregar explicaciones, fórmulas, gráficos y hacer que su trabajo sea más transparente, comprensible, repetible y compartible.

El uso de Notebooks es ahora una parte importante del flujo de trabajo de la ciencia de datos en empresas de todo el mundo. Si su objetivo es trabajar con datos, el uso de una computadora portátil acelerará su flujo de trabajo y facilitará la comunicación y el intercambio de resultados.

Lo mejor de todo es que, como parte del proyecto de código abierto Jupyter , los cuadernos de Jupyter son completamente gratuitos. Puede descargar el software solo o como parte del kit de herramientas de ciencia de datos de Anaconda .

Aunque es posible utilizar muchos lenguajes de programación diferentes en Jupyter Notebooks, este artículo se centrará en Python, ya que es el caso de uso más común. (Entre los usuarios de R, R Studio tiende a ser una opción más popular).Jupyter Notebooks también puede actuar como una plataforma flexible para familiarizarse con los pandas e incluso con Python, como se verá en este tutorial.

Algunas cosas que se veran en este post:

Cubrir los conceptos básicos de la instalación de Jupyter y la creación de su primer cuaderno
Profundizar y aprender toda la terminología importante
Explorear la facilidad con la que se pueden compartir y publicar en línea los blocs de notas.

Ejemplo de análisis de datos en un cuaderno Jupyter

Primero, recorreremos la configuración y un análisis de muestra para responder una pregunta de la vida real. Esto demostrará cómo el flujo de una computadora portátil hace que las tareas de ciencia de datos sean más intuitivas para nosotros mientras trabajamos y para otros una vez que llega el momento de compartir nuestro trabajo.

Entonces, digamos que es analista de datos y se le ha encomendado la tarea de averiguar cómo cambiaron históricamente las ganancias de las empresas más grandes de los EE. UU. Encontrará un conjunto de datos de compañías Fortune 500 que abarcan más de 50 años desde la primera publicación de la lista en 1955, reunidos a partir del archivo público de Fortune . Seguimos adelante y creamos un CSV de los datos que puede usar aquí .

Como demostraremos, los cuadernos de Jupyter son perfectamente adecuados para esta investigación. Primero, sigamos e instalemos Jupyter.

Instalación

La forma más fácil para que un principiante comience con Jupyter Notebooks es instalando Anaconda .

Anaconda es la distribución de Python más utilizada para la ciencia de datos y viene precargada con todas las bibliotecas y herramientas más populares.

Algunas de las bibliotecas de Python más grandes incluidas en Anaconda incluyen NumPy , pandas y Matplotlib , aunque la lista completa de más de 1000 es exhaustiva.

Por lo tanto, Anaconda nos permite comenzar con un taller de ciencia de datos completamente equipado sin la molestia de administrar innumerables instalaciones o preocuparse por las dependencias y los problemas de instalación específicos del sistema operativo (léase: específicos de Windows).

Para obtener Anaconda, simplemente:

Descargue la última versión de Anaconda para Python 3.8.
Instale Anaconda siguiendo las instrucciones en la página de descarga y / o en el ejecutable.

Si es un usuario más avanzado con Python ya instalado y prefiere administrar sus paquetes manualmente, puede usar pip :

pip3 install jupyter

Creación de su primer cuaderno

En esta sección, aprenderemos a ejecutar y guardar blocs de notas, a familiarizarnos con su estructura y a comprender la interfaz. Nos familiarizaremos con alguna terminología básica que lo guiará hacia una comprensión práctica de cómo usar Jupyter Notebooks por su cuenta y nos preparará para la siguiente sección, que recorre un ejemplo de análisis de datos y da vida a todo lo que aprendemos aquí.

Ejecutando Jupyter

En Windows, puede ejecutar Jupyter a través del acceso directo que Anaconda agrega a su menú de inicio, que abrirá una nueva pestaña en su navegador web predeterminado que debería parecerse a la siguiente captura de pantalla.

Este no es un cuaderno por el momento, ¡pero que no cunda el pánico! No hay mucho que hacer. Este es el panel de control del portátil, diseñado específicamente para administrar sus portátiles Jupyter. Piense en ello como la plataforma de lanzamiento para explorar, editar y crear sus cuadernos.

Tenga en cuenta que el panel le dará acceso solo a los archivos y subcarpetas que se encuentran dentro del directorio de inicio de Jupyter (es decir, donde está instalado Jupyter o Anaconda). Sin embargo, el directorio de inicio se puede cambiar .

También es posible iniciar el tablero en cualquier sistema a través del símbolo del sistema (o terminal en sistemas Unix) ingresando el comando jupyter notebook; en este caso, el directorio de trabajo actual será el directorio de inicio.

Con Jupyter Notebook abierto en su navegador, es posible que haya notado que la URL del panel de control es algo así como https://localhost:8888/tree. Localhost no es un sitio web, pero indica que el contenido se sirve desde su máquina local : su propia computadora.

Los cuadernos y el tablero de Jupyter son aplicaciones web, y Jupyter inicia un servidor Python local para servir estas aplicaciones en su navegador web, lo que lo hace esencialmente independiente de la plataforma y abre la puerta para compartir más fácilmente en la web.

(Si aún no comprende esto, no se preocupe; el punto importante es que, aunque Jupyter Notebooks se abre en su navegador, está alojado y se ejecuta en su máquina local. Sus blocs de notas no están realmente en la web hasta que decide compartirlos.)

La interfaz del tablero se explica por sí misma, aunque volveremos a ella brevemente más adelante. entonces que estamos esperando ‘ Busque la carpeta en la que le gustaría crear su primer cuaderno, haga clic en el botón desplegable «Nuevo» en la parte superior derecha y seleccione «Python 3»:

¡Oye presto, aquí estamos! Su primer cuaderno de Jupyter se abrirá en una nueva pestaña; cada cuaderno usa su propia pestaña porque puede abrir varios cuadernos simultáneamente.

Si regresa al tablero, verá el nuevo archivo Untitled.ipynb y debería ver un texto verde que le indica que su computadora portátil se está ejecutando.

¿Qué es un archivo ipynb?

La respuesta corta: cada archivo .ipynb es un cuaderno, por lo que cada vez que cree un nuevo cuaderno, se creará un nuevo archivo .ipynb.

La respuesta más larga: cada .ipynb archivo es un archivo de texto que describe el contenido de su cuaderno en un formato llamado JSON . Cada celda y su contenido, incluidos los archivos adjuntos de imágenes que se han convertido en cadenas de texto, se enumeran allí junto con algunos metadatos .

Puede editarlo usted mismo, ¡si sabe lo que está haciendo! – seleccionando «Editar> Editar metadatos del cuaderno» en la barra de menú del cuaderno. También puede ver el contenido de los archivos de su cuaderno seleccionando «Editar» en los controles del panel.

Sin embargo, la palabra clave puede. En la mayoría de los casos, no hay ninguna razón por la que deba editar manualmente los metadatos de su cuaderno.

La interfaz del portátil

Ahora que tiene un cuaderno abierto frente a usted, es de esperar que su interfaz no se vea del todo extraña. Después de todo, Jupyter es esencialmente un procesador de texto avanzado.

¿Por qué no echar un vistazo? Consulte los menús para familiarizarse con ellos, especialmente tómese unos minutos para desplazarse hacia abajo en la lista de comandos en la paleta de comandos, que es el botón pequeño con el ícono del teclado (o Ctrl + Shift + P).

Hay dos términos bastante prominentes que debe notar, que probablemente sean nuevos para usted: las células y los núcleos son clave tanto para comprender Jupyter como para lo que lo convierte en algo más que un procesador de texto. Afortunadamente, estos conceptos no son difíciles de entender.

Un kernel es un «motor computacional» que ejecuta el código contenido en un documento de cuaderno.
Una celda es un contenedor para el texto que se mostrará en el cuaderno o el código que ejecutará el kernel del cuaderno.

Celdas

Regresaremos a los núcleos un poco más tarde, pero primero hablemos de las celdas. Las células forman el cuerpo de un cuaderno. En la captura de pantalla de un nuevo cuaderno en la sección anterior, ese cuadro con el contorno verde es una celda vacía. Hay dos tipos de células principales que cubriremos:

Una celda de código contiene código que se ejecutará en el kernel. Cuando se ejecuta el código, el portátil muestra el resultado debajo de la celda de código que lo generó.
Una celda de Markdown contiene texto formateado con Markdown y muestra su salida en el lugar cuando se ejecuta la celda de Markdown.

La primera celda de un cuaderno nuevo es siempre una celda de código.

Probémoslo con un ejemplo clásico de Hello World: escriba print('Hello World!') en la celda y haga clic en el botón Ejecutar en la barra de herramientas de arriba o presione Ctrl + Enter.

El resultado debería verse así:

print('Hello World!')

Hello World!

Cuando ejecutamos la celda, su salida se muestra a continuación y la etiqueta a su izquierda habrá cambiado de In [ ] a In [1].

La salida de una celda de código también forma parte del documento, por lo que puede verla en este artículo. Siempre puede notar la diferencia entre el código y las celdas de Markdown porque las celdas de código tienen esa etiqueta a la izquierda y las celdas de Markdown no.

La parte «En» de la etiqueta es simplemente la abreviatura de «Entrada», mientras que el número de etiqueta indica cuándo se ejecutó la celda en el kernel; en este caso, la celda se ejecutó primero.

Ejecute la celda nuevamente y la etiqueta cambiará a In [2] porque ahora la celda fue la segunda en ejecutarse en el kernel. Será más claro por qué esto es tan útil más adelante cuando echemos un vistazo más de cerca a los núcleos.

En la barra de menú, haga clic en Insertar y seleccione Insertar celda debajo para crear una nueva celda de código debajo de la primera y pruebe el siguiente código para ver qué sucede. ¿Notas algo diferente?

import time
time.sleep(3)

Esta celda no produce ningún resultado, pero tarda tres segundos en ejecutarse. Observe cómo Jupyter significa cuando la celda se está ejecutando actualmente cambiando su etiqueta a In [*].

En general, la salida de una celda proviene de cualquier dato de texto impreso específicamente durante la ejecución de la celda, así como del valor de la última línea de la celda, ya sea una variable solitaria, una llamada de función u otra cosa. Por ejemplo:

def say_hello(recipient):
    return 'Hello, {}!'.format(recipient)

say_hello('Tim')

'Hello, Tim!'

Te encontrarás usando esto casi constantemente en tus propios proyectos, y veremos más de eso más adelante.

Atajos de teclado

Una última cosa que puede haber observado al ejecutar sus celdas es que su borde se vuelve azul, mientras que era verde mientras estaba editando. En un Jupyter Notebook, siempre hay una celda «activa» resaltada con un borde cuyo color denota su modo actual:

Contorno verde : la celda está en «modo de edición»
Contorno azul : la celda está en «modo de comando»

Entonces, ¿qué podemos hacer con una celda cuando está en modo comando? Hasta ahora, hemos visto cómo ejecutar una celda Ctrl + Enter, pero hay muchos otros comandos que podemos usar. La mejor manera de usarlos es con atajos de teclado.

Los atajos de teclado son un aspecto muy popular del entorno de Jupyter porque facilitan un flujo de trabajo rápido basado en celdas. Muchas de estas son acciones que puede realizar en la celda activa cuando está en modo de comando.

A continuación, encontrará una lista de algunos de los atajos de teclado de Jupyter. No es necesario que los memorice todos de inmediato, pero esta lista debería darle una buena idea de lo que es posible.

Alternar entre los modos de edición y comando con Esc y Enter, respectivamente.
Una vez en el modo de comando:
- Desplácese hacia arriba y hacia abajo en sus celdas con las teclas Up y Down.
- Presione A o B para insertar una nueva celda encima o debajo de la celda activa.
- M transformará la celda activa en una celda de Markdown.
- Y establecerá la celda activa en una celda de código.
- D + D ( D dos veces) eliminará la celda activa.
- Z deshará la eliminación de la celda.
- Mantenga Shift presionado y presione Up o Downpara seleccionar varias celdas a la vez. Con varias celdas seleccionadas, Shift + M fusionará su selección.
Ctrl + Shift + -, en el modo de edición, dividirá la celda activa en el cursor.
También puede hacer clic Shift + Click en y en el margen a la izquierda de sus celdas para seleccionarlas.

Continúe y pruébelos en su propio cuaderno. Una vez que esté listo, cree una nueva celda de Markdown y aprenderemos a formatear el texto en nuestros cuadernos.

Reducción

Markdown es un lenguaje de marcado ligero y fácil de aprender para formatear texto sin formato. Su sintaxis tiene una correspondencia uno a uno con las etiquetas HTML, por lo que algunos conocimientos previos aquí serían útiles, pero definitivamente no son un requisito previo.

Recuerda que este artículo fue escrito en un cuaderno de Jupyter, por lo que todo el texto narrativo y las imágenes que has visto hasta ahora se lograron escribiendo en Markdown. Cubramos los conceptos básicos con un ejemplo rápido:

# This is a level 1 heading

## This is a level 2 heading

This is some plain text that forms a paragraph. Add emphasis via **bold** and __bold__, or *italic* and _italic_. 

Paragraphs must be separated by an empty line. 

* Sometimes we want to include lists. 
* Which can be bulleted using asterisks. 

1. Lists can also be numbered. 
2. If we want an ordered list.

[It is possible to include hyperlinks](https://www.example.com)

Inline code uses single backticks: `foo()`, and code blocks use triple backticks: 
```
bar()
``` 
Or can be indented by 4 spaces: 

    foo()
    
And finally, adding images is easy: ![Alt text](https://www.example.com/image.jpg)

Así es como se vería Markdown una vez que ejecute la celda para renderizarlo:

(Tenga en cuenta que el texto alternativo de la imagen se muestra aquí porque en realidad no usamos una URL de imagen válida en nuestro ejemplo)

Al adjuntar imágenes, tiene tres opciones:

Utilice una URL para una imagen en la web.
Use una URL local para una imagen que mantendrá junto a su cuaderno, como en el mismo repositorio de git.
Agregue un archivo adjunto a través de «Editar> Insertar imagen»; esto convertirá la imagen en una cadena y la almacenará dentro de su .ipynbarchivo de cuaderno . ¡Tenga en cuenta que esto hará que su .ipynb archivo sea mucho más grande!

Hay mucho más en Markdown, especialmente en torno a los hipervínculos, y también es posible incluir simplemente HTML simple. Una vez que se encuentre superando los límites de los conceptos básicos anteriores, puede consultar la guía oficial del creador de Markdown, John Gruber, en su sitio web.

Granos

Detrás de cada portátil hay un kernel. Cuando ejecuta una celda de código, ese código se ejecuta dentro del kernel. Cualquier salida se devuelve a la celda para que se muestre. El estado del kernel persiste a lo largo del tiempo y entre celdas; pertenece al documento como un todo y no a celdas individuales.

Por ejemplo, si importa bibliotecas o declara variables en una celda, estarán disponibles en otra. Probemos esto para sentirlo. Primero, importaremos un paquete de Python y definiremos una función:

import numpy as np
def square(x):
    return x * x

Una vez que hayamos ejecutado la celda de arriba, podemos hacer referencia a np y squareen cualquier otra celda.

x = np.random.randint(1, 10)
y = square(x)
print('%d squared is %d' % (x, y))

1 squared is 1

Esto funcionará independientemente del orden de las celdas de su cuaderno. Siempre que se haya ejecutado una celda, las variables que declaró o las bibliotecas que importó estarán disponibles en otras celdas.

Puede probarlo usted mismo, imprimamos nuestras variables nuevamente.

print('Is %d squared %d?' % (x, y))

Is 1 squared 1?

¡No hay sorpresas aquí! Pero, ¿qué pasa si cambiamos el valor de y?

y = 10
print('Is %d squared is %d?' % (x, y))

Si ejecutamos la celda de arriba, ¿qué crees que pasaría?

Obtendremos una salida como: Is 4 squared 10?. Esto se debe a que una vez que hemos ejecutado la y = 10celda de código, yya no es igual al cuadrado de x en el kernel.

La mayoría de las veces, cuando crea un cuaderno, el flujo será de arriba hacia abajo. Pero es común volver atrás para realizar cambios. Cuando necesitamos realizar cambios en una celda anterior, el orden de ejecución que podemos ver a la izquierda de cada celda, por ejemplo In [6], puede ayudarnos a diagnosticar problemas al ver en qué orden se han ejecutado las celdas.

Y si alguna vez deseamos restablecer las cosas, hay varias opciones increíblemente útiles en el menú Kernel:

Reiniciar: reinicia el kernel, borrando así todas las variables, etc.que fueron definidas.
Reiniciar y borrar la salida: igual que el anterior, pero también borrará la salida que se muestra debajo de las celdas de código.
Reiniciar y ejecutar todo: igual que el anterior, pero también ejecutará todas sus celdas en orden de la primera a la última.

Si su kernel se atasca alguna vez en un cálculo y desea detenerlo, puede elegir la opción Interrumpir.

Elegir un kernel

Es posible que haya notado que Jupyter le brinda la opción de cambiar el kernel y, de hecho, hay muchas opciones diferentes para elegir. Cuando creó un nuevo cuaderno desde el panel de control seleccionando una versión de Python, en realidad estaba eligiendo qué kernel usar.

Hay kernels para diferentes versiones de Python, y también para más de 100 lenguajes, incluidos Java, C e incluso Fortran. Los científicos de datos pueden estar particularmente interesados en los núcleos para R y Julia , así como en imatlab y Calysto MATLAB Kernel para Matlab.

El kernel de SoS proporciona compatibilidad con varios idiomas en un solo portátil.

Cada kernel tiene sus propias instrucciones de instalación, pero probablemente requiera que ejecute algunos comandos en su computadora.

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Análisis de ejemplo

Ahora que hemos visto qué es un Jupyter Notebook, es hora de ver cómo se utilizan en la práctica, lo que debería darnos una comprensión más clara de por qué son tan populares.

Finalmente es hora de comenzar con ese conjunto de datos de Fortune 500 mencionado anteriormente. Recuerde, nuestro objetivo es averiguar cómo han cambiado históricamente las ganancias de las empresas más grandes de EE . UU .

Vale la pena señalar que todos desarrollarán sus propias preferencias y estilo, pero los principios generales aún se aplican. Si lo desea, puede seguir esta sección en su propio cuaderno o utilizarla como guía para crear su propio enfoque.

Nombrar sus cuadernos

Antes de comenzar a escribir su proyecto, probablemente querrá darle un nombre significativo. nombre de archivo Untitleden la parte superior izquierda de la pantalla para ingresar un nuevo nombre de archivo, y presione el icono Guardar (que parece un disquete) debajo de él para guardar.

Tenga en cuenta que cerrar la pestaña del cuaderno en su navegador no “cerrará” su cuaderno de la forma en que lo haría cerrar un documento en una aplicación tradicional. El kernel del portátil seguirá ejecutándose en segundo plano y debe cerrarse antes de que se «cierre» realmente, aunque esto es muy útil si cierra accidentalmente la pestaña o el navegador.

Si el kernel se apaga, puede cerrar la pestaña sin preocuparse de si todavía se está ejecutando o no.

La forma más sencilla de hacerlo es seleccionar «Archivo> Cerrar y detener» en el menú de la libreta. Sin embargo, también puede apagar el kernel yendo a «Kernel> Shutdown» desde la aplicación de la computadora portátil o seleccionando la computadora portátil en el panel de control y haciendo clic en «Apagar» (vea la imagen a continuación).

Configuración

Es común comenzar con una celda de código específicamente para las importaciones y la configuración, de modo que si elige agregar o cambiar algo, simplemente puede editar y volver a ejecutar la celda sin causar efectos secundarios.

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid")

Importaremos pandas para trabajar con nuestros datos, Matplotlib para trazar gráficos y Seaborn para hacer que nuestros gráficos sean más bonitos. También es común importar NumPy, pero en este caso, pandas lo importa por nosotros.

Esa primera línea no es un comando de Python, pero usa algo llamado magia de línea para indicarle a Jupyter que capture los diagramas de Matplotlib y los represente en la salida de la celda. Hablaremos un poco más sobre la magia de líneas más adelante, y también se tratan en nuestro tutorial avanzado de Jupyter Notebooks .

Por ahora, sigamos adelante y carguemos nuestros datos.

df = pd.read_csv('fortune500.csv')

Es sensato hacer esto también en una sola celda, en caso de que necesitemos recargarlo en algún momento.

Guardar y comprobar

Ahora que hemos comenzado, lo mejor es ahorrar con regularidad. Al presionar Ctrl + Sguardará nuestro cuaderno llamando al comando «Guardar y punto de control», pero ¿qué es este punto de control?

Cada vez que creamos un nuevo cuaderno, se crea un archivo de punto de control junto con el archivo del cuaderno. Se encuentra dentro de un subdirectorio oculto de su ubicación de guardado llamado .ipynb_checkpoints y también es un .ipynb archivo.

De forma predeterminada, Jupyter guardará automáticamente su cuaderno cada 120 segundos en este archivo de punto de control sin alterar el archivo de su cuaderno principal. Cuando «Guardar y punto de control», se actualizan tanto el cuaderno como los archivos del punto de control. Por lo tanto, el punto de control le permite recuperar su trabajo no guardado en caso de un problema inesperado.

Puede volver al punto de control desde el menú a través de «Archivo> Volver al punto de control».

Investigando nuestro conjunto de datos

¡Ahora estamos realmente rodando! Nuestro cuaderno se guarda de forma segura y hemos cargado nuestro conjunto de datos df en la estructura de datos de pandas más utilizada, que se llama DataFrame ay básicamente se parece a una tabla. ¿Qué aspecto tiene el nuestro?

df.head()

Año	Rango	Empresa	Ingresos (en millones)	Beneficio (en millones)
0	1955	1	Motores generales	9823.5	806
1	1955	2	Exxon Mobil	5661.4	584,8
2	1955	3	Acero de EE. UU.	3250,4	195,4
3	1955	4	Energia General	2959,1	212,6
4	1955	5	Esmark	2510,8	19,1

df.tail()

Año	Rango	Empresa	Ingresos (en millones)	Beneficio (en millones)
25495	2005	496	Wm. Wrigley Jr.	3648,6	493
25496	2005	497	Energía Peabody	3631,6	175,4
25497	2005	498	Wendy’s internacional	3630,4	57,8
25498	2005	499	Kindred Healthcare	3616,6	70,6
25499	2005	500	Cincinnati Financial	3614.0	584

Luciendo bien. Tenemos las columnas que necesitamos y cada fila corresponde a una sola empresa en un solo año.

Cambiemos el nombre de esas columnas para poder consultarlas más adelante.

df.columns = ['year', 'rank', 'company', 'revenue', 'profit']

A continuación, necesitamos explorar nuestro conjunto de datos. Esta completo? ¿Lo leyeron los pandas como se esperaba? ¿Falta algún valor?

len(df)

De acuerdo, eso se ve bien, son 500 filas por cada año desde 1955 hasta 2005, inclusive.

Comprobemos si nuestro conjunto de datos se ha importado como era de esperar. Una simple verificación es ver si los tipos de datos (o dtypes) se han interpretado correctamente.

df.dtypes

year int64 rank int64 company object revenue float64 profit object dtype: object

UH oh. Parece que hay algún problema con la columna de ganancias; esperaríamos que fuera float64 similar a la columna de ingresos. Esto indica que probablemente contiene algunos valores que no son enteros, así que echemos un vistazo.

non_numberic_profits = df.profit.str.contains('[^0-9.-]')
df.loc[non_numberic_profits].head()

año	rango	empresa	ingresos	lucro
228	1955	229	Norton	135,0	N / A
290	1955	291	Elaboración de cerveza Schlitz	100,0	N / A
294	1955	295	Aceite vegetal del Pacífico	97,9	N / A
296	1955	297	Cervecerías Liebmann	96,0	N / A
352	1955	353	Minneapolis-Moline	77,4	N / A

¡Tal como sospechábamos! Algunos de los valores son cadenas, que se han utilizado para indicar datos faltantes. ¿Hay otros valores que se hayan infiltrado?

set(df.profit[non_numberic_profits])

{'N.A.'}

Eso hace que sea fácil de interpretar, pero ¿qué debemos hacer? Bueno, eso depende de cuántos valores falten.

len(df.profit[non_numberic_profits])

Es una pequeña fracción de nuestro conjunto de datos, aunque no del todo intrascendente, ya que todavía está en torno al 1,5%.

Si las filas que contienen N.A. están distribuidas de manera aproximada y uniforme a lo largo de los años, la solución más sencilla sería eliminarlas. Así que echemos un vistazo rápido a la distribución.

bin_sizes, _, _ = plt.hist(df.year[non_numberic_profits], bins=range(1955, 2006))

De un vistazo, podemos ver que los valores más inválidos en un solo año son menos de 25, y como hay 500 puntos de datos por año, eliminar estos valores representaría menos del 4% de los datos de los peores años. De hecho, aparte de un aumento en torno a los 90, la mayoría de los años tienen menos de la mitad de los valores faltantes del pico.

Para nuestros propósitos, digamos que esto es aceptable y continúe y elimine estas filas.

df = df.loc[~non_numberic_profits]
df.profit = df.profit.apply(pd.to_numeric)

Deberíamos comprobar que funcionó.

len(df)

df.dtypes

year int64 rank int64 company object revenue float64 profit float64 dtype: object

¡Estupendo! Hemos terminado la configuración de nuestro conjunto de datos.

Si tuviéramos que presentar su cuaderno como un informe, podríamos deshacernos de las celdas de investigación que creamos, que se incluyen aquí como una demostración del flujo de trabajo con los cuadernos, y fusionar las celdas relevantes (consulte la sección Funcionalidad avanzada a continuación para más sobre esto) para crear una celda de configuración de un solo conjunto de datos.

Esto significaría que si alguna vez estropeamos nuestro conjunto de datos en otro lugar, podemos simplemente volver a ejecutar la celda de configuración para restaurarlo.

Trazando con matplotlib

A continuación, podemos llegar a abordar la cuestión en cuestión trazando el beneficio promedio por año. También podríamos trazar los ingresos, así que primero podemos definir algunas variables y un método para reducir nuestro código.

group_by_year = df.loc[:, ['year', 'revenue', 'profit']].groupby('year')
avgs = group_by_year.mean()
x = avgs.index
y1 = avgs.profit
def plot(x, y, ax, title, y_label):
    ax.set_title(title)
    ax.set_ylabel(y_label)
    ax.plot(x, y)
    ax.margins(x=0, y=0)

¡Ahora tramemos!

fig, ax = plt.subplots()
plot(x, y1, ax, 'Increase in mean Fortune 500 company profits from 1955 to 2005', 'Profit (millions)')

Aumento de las ganancias medias de las empresas incluidas en la lista Fortune 500 de 1955 a 2005

Vaya, eso parece exponencial, pero tiene algunas caídas enormes. Deben corresponder a la recesión de principios de la década de 1990 y a la burbuja de las puntocom . Es bastante interesante ver eso en los datos. Pero, ¿cómo es que las ganancias se recuperaron a niveles aún más altos después de cada recesión?

Quizás los ingresos puedan decirnos más.

y2 = avgs.revenue
fig, ax = plt.subplots()
plot(x, y2, ax, 'Increase in mean Fortune 500 company revenues from 1955 to 2005', 'Revenue (millions)')

Aumento de los ingresos medios de las empresas incluidas en la lista Fortune 500 de 1955 a 2005

Eso agrega otro lado a la historia. Los ingresos no se vieron tan afectados; ese es un gran trabajo contable de los departamentos de finanzas.

Con un poco de ayuda de Stack Overflow , podemos superponer estos gráficos con +/- sus desviaciones estándar.

def plot_with_std(x, y, stds, ax, title, y_label):
    ax.fill_between(x, y - stds, y + stds, alpha=0.2)
    plot(x, y, ax, title, y_label)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
title = 'Increase in mean and std Fortune 500 company %s from 1955 to 2005'
stds1 = group_by_year.std().profit.values
stds2 = group_by_year.std().revenue.values
plot_with_std(x, y1.values, stds1, ax1, title % 'profits', 'Profit (millions)')
plot_with_std(x, y2.values, stds2, ax2, title % 'revenues', 'Revenue (millions)')
fig.set_size_inches(14, 4)
fig.tight_layout()

Eso es asombroso, ¡las desviaciones estándar son enormes! Algunas empresas de Fortune 500 ganan miles de millones mientras que otras pierden miles de millones, y el riesgo ha aumentado junto con el aumento de las ganancias a lo largo de los años.

Quizás algunas empresas se desempeñen mejor que otras; ¿Son las ganancias del 10% superior más o menos volátiles que las del 10% inferior?

Hay muchas preguntas que podríamos analizar a continuación, y es fácil ver cómo el flujo de trabajo en un cuaderno puede coincidir con el propio proceso de pensamiento. Para los propósitos de este tutorial, detendremos nuestro análisis aquí, ¡pero siéntase libre de continuar investigando los datos por su cuenta!

Este flujo nos ayudó a investigar fácilmente nuestro conjunto de datos en un solo lugar sin cambiar de contexto entre aplicaciones, y nuestro trabajo se puede compartir y reproducir de inmediato. Si quisiéramos crear un informe más conciso para una audiencia en particular, podríamos refactorizar rápidamente nuestro trabajo fusionando celdas y eliminando el código intermediario.

Compartir sus cuadernos

Cuando la gente habla de compartir sus cuadernos, generalmente hay dos paradigmas que pueden estar considerando.

La mayoría de las veces, las personas comparten el resultado final de su trabajo, al igual que este artículo, lo que significa compartir versiones no interactivas y pre-renderizadas de sus cuadernos. Sin embargo, también es posible colaborar en portátiles con la ayuda de sistemas de control de versiones como Git o plataformas online como Google Colab .

Antes de compartir

Un cuaderno compartido aparecerá exactamente en el estado en el que se encontraba cuando lo exporta o lo guarda, incluida la salida de las celdas de código. Por lo tanto, para asegurarse de que su computadora portátil esté lista para compartir, por así decirlo, hay algunos pasos que debe seguir antes de compartir:

Haga clic en «Celda> Todos los resultados> Borrar».
Haga clic en «Kernel> Reiniciar y ejecutar todo».
Espere a que las celdas de su código terminen de ejecutarse y verifique que se haya ejecutado como se esperaba

Esto asegurará que sus cuadernos no contengan salida intermedia, tengan un estado obsoleto y se ejecuten en orden en el momento de compartir.

Exportación de sus cuadernos

Jupyter tiene soporte integrado para exportar a HTML y PDF, así como a varios otros formatos, que puede encontrar en el menú en «Archivo> Descargar como».

Si desea compartir sus cuadernos con un pequeño grupo privado, esta funcionalidad puede ser todo lo que necesite. De hecho, como a muchos investigadores de instituciones académicas se les proporciona un espacio web público o interno, y debido a que puede exportar un cuaderno a un archivo HTML, Jupyter Notebooks puede ser una forma especialmente conveniente para que los investigadores compartan sus resultados con sus pares.

Pero si compartir archivos exportados no es suficiente para usted, también existen algunos métodos inmensamente populares para compartir .ipynb archivos más directamente en la web.

GitHub

Con la cantidad de cuadernos públicos en GitHub que excedieron los 1.8 millones a principios de 2018, seguramente es la plataforma independiente más popular para compartir proyectos de Jupyter con el mundo. GitHub tiene soporte integrado para renderizar .ipynb archivos directamente tanto en repositorios como en esencias en su sitio web. Si aún no lo sabe, GitHub es una plataforma de alojamiento de código para el control de versiones y la colaboración para repositorios creados con Git. . Necesitará una cuenta para utilizar sus servicios, pero las cuentas estándar son gratuitas.

Una vez que tenga una cuenta de GitHub, la forma más fácil de compartir un cuaderno en GitHub no requiere Git en absoluto. Desde 2008, GitHub ha proporcionado su servicio Gist para alojar y compartir fragmentos de código, cada uno de los cuales tiene su propio repositorio. Para compartir un cuaderno usando Gists:

Inicie sesión y navegue hasta gist.github.com .
Abra su .ipynb archivo en un editor de texto, seleccione todo y copie el JSON dentro.
Pegue el JSON del cuaderno en la esencia.
Dale a tu Gist un nombre de archivo, recordando agregarlo .iypnb o esto no funcionará.
Haga clic en «Crear esencia secreta» o «Crear esencia pública».

Esto debería tener un aspecto similar al siguiente:

Si creó un Gist público, ahora podrá compartir su URL con cualquier persona, y otros podrán bifurcar y clonar su trabajo.

Crear tu propio repositorio de Git y compartirlo en GitHub está más allá del alcance de este tutorial, pero GitHub proporciona muchas guías para que comiences por tu cuenta.

Un consejo adicional para aquellos que usan git es agregar una excepción a su .gitignore para los .ipynb_checkpoints directorios ocultos que crea Jupyter, para no enviar archivos de puntos de control innecesariamente a su repositorio.

Nbviewer

Después de haber crecido hasta renderizar cientos de miles de cuadernos cada semana en 2015, NBViewer es el renderizador de cuadernos más popular en la web. Si ya tiene un lugar para alojar sus cuadernos de Jupyter en línea, ya sea en GitHub o en otro lugar, NBViewer renderizará su cuaderno y proporcionará una URL para compartir junto con él. Se proporciona como un servicio gratuito como parte del Proyecto Jupyter y está disponible en nbviewer.jupyter.org .

Desarrollado inicialmente antes de la integración de Jupyter Notebook de GitHub, NBViewer permite que cualquier persona ingrese una URL, ID de Gist o nombre de usuario / repositorio / archivo de GitHub y mostrará el cuaderno como una página web. La ID de un Gist es el número único al final de su URL; por ejemplo, la cadena de caracteres después de la última barra invertida https://gist.github.com/username/50896401c23e0bf417e89cd57e89e1de. Si ingresa un nombre de usuario o nombre de usuario / repositorio de GitHub, verá un explorador de archivos mínimo que le permite explorar los repositorios de un usuario y su contenido.

La URL que se muestra en NBViewer cuando se muestra un cuaderno es una constante basada en la URL del cuaderno que se está procesando, por lo que puede compartirla con cualquier persona y funcionará siempre que los archivos originales permanezcan en línea; NBViewer no almacena en caché los archivos durante mucho tiempo. largo.

Si no le gusta Nbviewer, existen otras opciones similares: aquí hay un hilo con algunos para considerar de nuestra comunidad.

Extras: Extensiones de Jupyter Notebook

Ya hemos cubierto todo lo que necesita para empezar a trabajar en Jupyter Notebooks.

¿Qué son las extensiones?

Las extensiones son precisamente lo que parecen: características adicionales que amplían la funcionalidad de Jupyter Notebooks. Si bien un Jupyter Notebook básico puede hacer mucho, las extensiones ofrecen algunas características adicionales que pueden ayudar con flujos de trabajo específicos o que simplemente mejoran la experiencia del usuario.

Por ejemplo, una extensión llamada «Tabla de contenido» genera una tabla de contenido para su cuaderno, para que los cuadernos grandes sean más fáciles de visualizar y navegar.

Otro, llamado Inspector de variables, le mostrará el valor, el tipo, el tamaño y la forma de cada variable en su cuaderno para una fácil referencia rápida y depuración.

Otro, llamado ExecuteTime, le permite saber cuándo y durante cuánto tiempo se ejecutó cada celda; esto puede ser particularmente conveniente si está tratando de acelerar un fragmento de su código.

Estos son solo la punta del iceberg; hay muchas extensiones disponibles.

¿Dónde puede obtener extensiones?

Para obtener las extensiones, debe instalar Nbextensions. Puede hacer esto usando pip y la línea de comando. Si tiene Anaconda, puede ser mejor hacerlo a través de Anaconda Prompt en lugar de la línea de comandos normal.

Cerrar Jupyter cuadernos, abierta Anaconda Prompt y ejecute el siguiente comando: pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install.

Una vez que haya hecho eso, inicie un cuaderno y debería ver una pestaña Nbextensions. Al hacer clic en esta pestaña, se le mostrará una lista de extensiones disponibles. Simplemente marque las casillas de las extensiones que desea habilitar y ¡listo para las carreras!

Instalación de extensiones

Una vez que se ha instalado Nbextensions, no es necesario realizar una instalación adicional de cada extensión. Sin embargo, si ya instaló Nbextensons pero no ve la pestaña, no está solo. Este hilo en Github detalla algunos problemas y soluciones comunes.

Extras: Line Magics en Jupyter

Anteriormente mencionamos los comandos mágicos cuando solíamos %matplotlib inlinehacer que los gráficos de Matplotlib se renderizaran directamente en nuestro cuaderno. También hay muchas otras magias que podemos usar.

Cómo usar magia en Jupyter

Un buen primer paso es abrir un Jupyter Notebook, escribir %lsmagicen una celda y ejecutar la celda. Esto generará una lista de las magias de línea y de celda disponibles, y también te dirá si «automagic» está activado.

Las magias de línea operan en una sola línea de una celda de código
La magia celular opera en toda la celda de código en la que se llaman

Si automagic está activado, puede ejecutar una magia simplemente escribiéndola en su propia línea en una celda de código y ejecutando la celda. Si está desactivado, deberá poner %antes de las magias de línea y %% antes de las magias de células para usarlas.

Muchas magias requieren información adicional (al igual que una función requiere un argumento) para decirles cómo operar. Veremos un ejemplo en la siguiente sección, pero puede ver la documentación de cualquier magia ejecutándola con un signo de interrogación, así:

%matplotlib?

Cuando ejecute la celda anterior en un cuaderno, aparecerá una larga cadena de documentos en la pantalla con detalles sobre cómo puede usar la magia.

Algunos comandos mágicos útiles

Cubrimos más en el tutorial avanzado de Jupyter , pero aquí hay algunos para comenzar:

Mando mágico	Que hace
%correr	Ejecuta un archivo de secuencia de comandos externo como parte de la celda que se está ejecutando. Por ejemplo, si aparece % run myscript.py en una celda de código, el kernel ejecutará myscript.py como parte de esa celda.
%cronométralo	Cuenta bucles, mide e informa cuánto tiempo tarda en ejecutarse una celda de código.
% archivo de escritura	Guarde el contenido de una celda en un archivo. Por ejemplo, % savefile myscript.py guardaría la celda de código como un archivo externo llamado myscript.py.
%Tienda	Guarde una variable para usarla en un cuaderno diferente.
% pwd	Imprima la ruta del directorio en el que está trabajando actualmente.
%% javascript	Ejecuta la celda como código JavaScript.

Hay mucho más de donde vino eso. Ingrese a Jupyter Notebooks y comience a explorar usando%lsmagic !

Pensamientos finales

Comenzando desde cero, nos hemos familiarizado con el flujo de trabajo natural de Jupyter Notebooks, profundizamos en las funciones más avanzadas de IPython y finalmente aprendimos cómo compartir nuestro trabajo con amigos, colegas y el mundo. ¡Y logramos todo esto desde un propio cuaderno!

Debe quedar claro cómo los cuadernos promueven una experiencia de trabajo productiva al reducir el cambio de contexto y emular un desarrollo natural de pensamientos durante un proyecto. El poder de usar Jupyter Notebooks también debería ser evidente, y cubrimos muchos clientes potenciales para que comience a explorar más funciones avanzadas en sus propios proyectos.

Si desea obtener más inspiración para sus propios cuadernos, Jupyter ha creado una galería de cuadernos de Jupyter interesantes que pueden resultarle útiles y la página de inicio de Nbviewer. enlaces a algunos ejemplos realmente elegantes de cuadernos de calidad.

Arduino sobre Ubuntu

julio 31, 2021julio 31, 2021soloelectronicos1 comentario

Arduino IDE no se encuentra en los repositorios oficiales de Ubuntu, al menos en su última versión, por lo que tenemos que utilizar la web oficial del Proyecto para conseguir este IDE.

Actualmente existen dos versiones de Arduino IDE, una versión que corresponde a la rama 1.8.x y otra rama que corresponde con la versión 1.0.x. La diferencia entre ambas versiones radica en los modelos de placas que soportan: si descargamos la versión 1.8.x de Arduino IDE podemos cambiar en cualquier momento de placa y esta versión lo soportará ( si escogemos la versión 1.0.x hemos de cambiar el programa si cambiamos a una placa moderna, pues la rama 1.0.6 no soporta las placas de Arduino más modernas).

Una vez que hemos descargado el paquete de Arduino IDE desde aquí, descomprimimos el archivo comprimido en cualquier carpeta de nuestra home (mejor hacerlo ena Home y no en Descargas para evitar problemas cuando realizamos limpiezas en el futuro).

En el paquete que hemos descomprimido aparecerán varios archivos e incluso dos ejecutables, uno de ellos llamado Arduino-Builder, pero estos archivos ejecutables no seráa necesario para instalar Arduino IDE en nuestro Ubuntu

Una vez descomprimidos los archivos necesitaremos abrir una terminal en la carpeta donde están todos estos archivos, y desde la consola escribimos lo siguiente:

sudo chmod +x install.sh

Esta orden hará que el archivo de instalación pueda ejecutarse sin tener que ser root. Ahora ejecutamos en la terminal lo siguiente:

./install.sh

Puede que tenga problemas para ejecutar el instalable por los permisos, por lo que si fuese el caso solo tiene que escribir

sudo ./install.sh

Esto hará finalmente que comience la instalación de Arduino IDE en nuestro Ubuntu.

Tras seguir las instrucciones tendremos Arduino IDE instalado en nuestro Ubuntu y unacceso directo en nuestro escritorio. En este caso da igual la versión de Ubuntu que tengamos pues funciona con las últimas 10 versiones de Ubuntu que han sido lanzadas (versiones LTS incluidas).

Problemas con los puertos

Para los que esten aconstumbrados a usar el ide de Arduino sobre Windows , puede que les resulte extraño en la combinación Arduino-Ubuntu donde los puertos virtuales no se muestran del mismo modo, y con esto se desembocan en nuevos problemas, que como vamos a vers son facilmente resolubles.

COM1 es una designación de Windows (TM): se verá como/dev/ttyACM0,/dev/ttyUSB0 o similar en Linux.

El puerto atenuado tiende a significar que no ha configurado primero el tipo de placa: revise la configuración en arduino Menú Herramientas y configure la placa en ‘Uno’, también debería ver la habilitación de ‘puerto’ y el autocompletado.

El primer problema puede ser que el puerto Serial se encontraba deshabilitado, al momento de ingresar al IDE Arduino no detecta el puerto a pesar de encontrarse conectada la placa a la PC.Al acceder a Herramientas/ Puerto Serial aparece como deshabilitado y esto NO permitirá que descarguemos nuestro código a la placa. Esto es debido a que el sistema no tiene permisos suficientes para poder establecer una comunicación a travez del puerto USB.

En linux, al conectar un USB le asigna un formato del tipo ttyACM0 o similar y esto se encuentra en la ubicación /dev.

Lo primero que tenemos que hacer es revisar como asigna el sistema operativo los puertos.Vamos abrir una terminal de ubuntu y antes de conectar el Arduino ejecutaremos el siguiente comando.

ls -l /dev | grep ACM

Si no hay ningún dispositivo conectado, no aparecerá ningún resultado. En caso contrario aparecerá asignado con algún nombre.

Ahora conectamos el arduino a la placa y ejecutamos el mismo comando.

Deberá aparecer una linea similar a

crw-rw—- 1 root dialout 166, 0 sep 25 14:42 ttyACM0

En este caso dice que solo el usuario root puede acceder al puerto.

Por lo tanto procedemos a brindarle permisos para los usuarios normales del sistema, ejecutamos e lo siguiente:

sudo chmod 777 /dev/ttyACM0

Donde ttyACM0 es el nombre que nos dio en el primer comando, este puede ser ttyACM1. Al ejecutar este comando les pedirá la contraseña del sistema. Para asegurarnos que ha cambiado los permisos ejecutamos de nuevo:

ls -l /dev | grep ACM

El resultado debe ser similar a:

crwxrwxrwx 1 root dialout 166, 0 sep 25 14:42 ttyACM0

El cambio que notaremos esta en las primeras letras del mensaje de respuesta:

Antes: crw-rw—- 1 root dialout 166, 0 sep 25 14:42 ttyACM0

Ahora: crwxrwxrwx 1 root dialout 166, 0 sep 25 14:42 ttyACM0

Esto ya indica que los demas usuarios tienen acceso al puerto ttyACM0 y por tanto no deberia dar problemas el ide de Arduino para reconocer la placa por el puerto.

Comando dmesg

En el caso de que pueda intentar iniciar sesión en Tools-> Port si existe un puerto que no sea /dev/ttyS0. Intente jugar con estas opciones. Finalmente, buscando en dmesg también puede averiguar qué puerto se ha ubicado para arduino.

Finalmente, otro enfoque es desconectar su arduino, volver a enchufarlo y escribir el siguiente comando:

dmesg | tail

Para registrar el último evento como el que ocurre cuando arduino se conecta a un puerto usb. El comando anterior le mostrará el puerto correcto.

Para obtener mejores resultados, puede usar lo siguiente:

  dmesg | tail -f

Y conecte y desconecte continuamente el arduino del puerto usp hasta que vea cualquier mensaje relacionado con arduino. El parámetro -f permite mostrar en tiempo real los nuevos registros.

Si todo va mal

Si su cuenta de usuario probablemente no tiene permiso para usar el puerto serie y no consigue resolver el problema hay aun dos formas de abordar esto:

Más fácil, pero no aconsejable: Ejecute Arduino IDE como root (por ejemplo, inicie desde la línea de comando usando Sudo).
La segunda forma más recomendable de hacerlo es agregar su usuario al grupo dialout, que tiene permiso para usar el puerto serie. Use el comando Sudo adduser $USER dialout. Sin embargo, deberá cerrar sesión y volver a iniciarla para que surta efecto (o intente esto ). Para enumerar grupos de usuarios actuales, use groups o id -Gn.

Una vez hecho esto, cuando seleccione el puerto serie correcto (como otros han mencionado, tal vez /dev/ttyUSB0), debería poder escribir, permitiéndole programar el Arduino.

sudo chmod a+rw /dev/ttyACM0

sudo chmod a+rw /dev/ttyUSB0

Espero que se ha de utilidad este post, si tienen algún comentario o duda pueden dejarlo en los comentarios.

Instalación de Anaconda en Ubuntu

junio 29, 2021junio 29, 2021soloelectronicosDeja un comentario

Diseñado para los flujos de trabajo de ciencia de los datos y aprendizaje automático, Anaconda es un gestor de paquetes de código abierto, gestor de entornos y distribución de los lenguajes de programación Python y R.

En efecto Conda es un gestor de paquetes y un sistema de gestión de entornos de código abierto,multiplataforma y de lenguaje agnóstico publicado bajo la licencia BSD. Está escrito en el lenguaje de programación Python, pero puede gestionar proyectos que contengan código escrito en otros lenguajes, como R, así como proyecto multilenguaje. Conda puede instalar la versión de Python que se necesite en el entorno de desarrollo, al contrario que otros gestores de paquetes basados en Python, como pip o wheel.

Cuenta con «canales» (channels), que son las ubicaciones de los repositorios en los que Conda busca paquetes. Debido a que los canales se organizan jerárquicamente, al instalar un paquete Conda comprobará qué canal tiene el mayor índice de prioridad; este orden de prioridad se puede cambiar, así como también añadir nuevos canales. Los canales que se establecen por defecto son los repositorios de Continuum. Existen canales más generales, que ofrecen una amplia gama de paquetes, como conda-forge; y otros más específicos, como Bioconda, que proporciona paquetes especializados en bioinformática.

Conda está incluido en todas las versiones de Anaconda, Miniconda y Anaconda Repository.

Obtención de la versión más reciente de Anaconda

Prerrequisitos

Una cuenta de usuario con privilegios de sudo
Acceso a una línea de comando / ventana de terminal (Ctrl-Alt-T)

Actualice el Administrador de paquetes local

Empiece por actualizar el administrador de paquetes local. Abra una ventana de terminal e ingrese lo siguiente:

sudo apt-get update

Si su sistema no tiene curl , instálelo ingresando:

sudo apt-get install curl

Descargue la última versión de Anaconda

En el momento en que se escribió este artículo, la última versión de Anaconda es 2020.02. Consulte la página de descarga del desarrollador para ver la versión más reciente.

Desde un navegador web, vaya a la página de la distribución Anaconda, disponible en el siguiente enlace:

https://www.anaconda.com/distribution/

Busque la versión más reciente para Linux y copie la secuencia de comandos bash del instalador.

Anote la URL y utilícela para descargar la versión correcta.

Cambie al directorio / tmp y use curl para descargar el instalador usando su terminal de comando:

cd /tmp

curl –O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

Esta versión está diseñada para Python 3.7. Si está utilizando Python 2.7, utilice la URL adecuada.

Verificar la suma de comprobación de descarga

Checksum es una herramienta de seguridad que se utiliza para verificar la autenticidad e integridad de un script descargado.

Introduzca la siguiente:

sha256sum Anaconda3–2020.02–Linux–x86_64.sh

Su sistema mostrará una serie de letras y números:

69581cf739365ec7fb95608eef694ba959d7d33b36eb961953f2b82cb25bdf5a Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

Compárelos con la suma de comprobación apropiada (o hash ) en la documentación de Anaconda . Si ha elegido una versión diferente, asegúrese de consultar la documentación para ver la suma de comprobación de esa versión.

Ejecución de la secuencia de comandos de Anaconda

Una vez que acepte la licencia, se le pedirá que seleccione la ubicación de la instalación. Puede pulsar ENTER para aceptar la ubicación predeterminada o especificar una ubicación diferente.


bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

Recibirá el siguiente resultado para revisar el acuerdo de licencia pulsando ENTER hasta llegar al final.

Output
Welcome to Anaconda3 2019.03

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>
...
Do you approve the license terms? [yes|no]

Cuando llegue al final de la licencia, escriba yes, si acepta la licencia, para completar la instalación.

En este momento, se procederá con la instalación. Tenga en cuenta que el proceso puede tardar un tiempo.

Cuando se complete la instalación, recibirá el siguiente resultado:

Output...
installation finished.
Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
to PATH in your /home/sammy/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>

Se recomienda que escriba yes para usar el comando conda.

Activación de la instalación

Ahora, puede activar la instalación con el siguiente comando:

source ~/.bashrc

Instalación de prueba

Utilice el comando conda para probar la instalación y la activación:

conda list

Recibirá el resultado de todos los paquetes que tiene disponibles a través de la instalación de Anaconda.

Configuración de los entornos de Anaconda

Puede crear entornos de Anaconda con el comando conda create. Por ejemplo, se puede crear un entorno de Python 3 llamado my_envcon el siguiente comando:

conda create --name my_env python=3

Active el nuevo entorno de esta manera:

conda activate my_env

El prefijo de instrucción de su comando cambiará para reflejar que está en un entorno de Anaconda activo, y que, ahora, está listo para empezar a trabajar en un proyecto.

Instalacion de Jupyter Notebook en Ubuntu

febrero 21, 2021febrero 21, 2021soloelectronicosDeja un comentario

Jupyter Notebook, es una estupenda aplicación web de código abierto, que constituye un desarrollo interactivo basado en web para cuadernos, código y datos de Jupyter. Permite crear y compartir código interactivamente, asi como espectaculares visualizaciones y otros recursos. Esta herramienta puede utilizarse con varios lenguajes de programación, como Python, Julia, R, Haskell y Ruby . JupyterLab es flexible, extensible y modular gracias aomplementos que agregan nuevos componentes y se integran con los existentes.

Ademas esta herramienta es ampliamente usada por Google y tambien en ambiente universitario usandose muy menudo para trabajar con datos, modelos estadísticos, y aprendizaje automático .

Esta herramienta es compleja instalarla en sistemas windows , pero en Linux no es demasiado dificil como vamos a ver, pues sólo necesitaremos disponer de una instancia de servidor de Ubuntu 18.04 nueva con un firewall básico y un usuario no root con privilegios sudo configurados.

Para los usuarios que no dispongan de un maquina Linux pueden arrancar su ordenador con una unidad extraible con alguna distribucion de Linux ligera como Xubuntu y a partir de ahi seguir los pasos que vamos a describir.

Como ya se ha comentado se ha popularizado tanto este entorno , que incluso lo podemos ejecutar Juniper Notebook de forma virtualizada en la nube de Google con la herramienta https://colab.research.google.com/notebooks/

Instalacion y primeros pasos

Para iniciar el proceso, instalaremos las dependencias que necesitamos para nuestro entorno de programación de Python desde los repositorios de Ubuntu. Ubuntu 18.04 viene con Python 3.6 previamente instalado.

Jupyter Notebook puede usarse con diferentes lenguajes( Python, Julia, R, Haskell y Ruby) , pero en este caso vamos a usar Python , por lo que usaremos el administrador de paquetes de Python pip para instalar componentes adicionales más tarde.

Necesitaremos primero actualizar el índice de paquetes local apt y luego descargaremos e instalaremos los paquetes:

sudo apt update

A continuación, instale pip y los archivos de encabezado de Python, utilizados por algunas dependencias de Jupyter:

sudo apt install python3-pip python3-dev

Ahora podemos proceder a configurar un entorno virtual de Python en el que instalaremos Jupyter.

Crear un entorno virtual de Python para Jupyter

Ahora Python 3, sus archivos de encabezado y pip están listos para comenzar, podemos crear un entorno virtual de Python para administrar nuestros proyectos. Instalaremos Jupyter en este entorno virtual.

Para ello, primero necesitaremos acceso al comando virtualenv, que podemos instalar con pip.

Actualice pip e instale el paquete escribiendo lo siguiente:

sudo -H pip3 install --upgrade pip
sudo -H pip3 install virtualenv

El indicador -H garantiza que la política de seguridad defina la variable de entorno home como el directorio de inicio del usuario de destino.

Con virtualenv ya instalado, podemos comenzar a crear nuestro entorno. Cree un directorio en el que podamos guardar los archivos de nuestro proyecto y posiciónese en él: Daremos a este directorio el nombre my_project_dir, pero deberá usar un nombre que sea significativo para usted y para el trabajo que está desarrolle.

mkdir ~/my_project_dir
cd ~/my_project_dir

En el directorio del proyecto, crearemos un entorno virtual de Python. A los efectos de este tutorial, le daremos el nombre my_project_env, pero debería asignarle uno que se relacione con su proyecto.

virtualenv my_project_env

Con esto, se creará un directorio llamado my_project_env dentro de su directorio my_project_dir. Dentro de este, se instalarán una versión local de Python y una versión local de pip. Podemos usar esto para instalar y configurar un entorno aislado de Python para Jupyter.

Antes de instalar Jupyter, debemos activar el entorno virtual. Puede hacerlo escribiendo lo siguiente:

source my_project_env/bin/activate

Su línea de comandos cambiará para indicar que ahora realizará operaciones en un entorno virtual de Python. Tendrá un aspecto similar al siguiente: (my_project_env)[email protected]:~/my_project_dir$.

Con esto, estará listo para instalar Jupyter en este entorno virtual.

Instalar Jupyter

Una vez activado su entorno virtual, instale Jupyter con la instancia local de pip.Ojo cuando se active el entorno virtual (cuando (my_project_env) se encuentre al inicio de su línea de comandos), use pip en lugar de pip3, incluso si emplea Python 3. La copia del entorno virtual de la herramienta siempre se llama pip, independientemente de la versión de Python.

pip install jupyter

En este punto, habrá instalado con éxito todo el software necesario para ejecutar Jupyter. Ahora podremos iniciar el servidor de Notebook.

Instalar jupyterlab

Si usa pip, puede instalarlo con el siguinte coamndo:

pip install jupyterlab

Is instalando usa pip install --user, debe añadir el directorio de nivel usuario bin a la variable PATH en orden de lanzar jupyter lab. Si esta usando algun derivadode Unix (FreeBSD, GNU / Linux, OS X), puede alamcenar este path usuando el comando

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH".

Ejecutar JupyterLab

Una vez instalado , lanze JupyterLab con:

jupyter-lab

Ejecutar Jupyter Notebook

Ya dispone de todo lo que necesita para ejecutar Jupyter Notebook. Para ejecutarlo, introduzca el siguiente comando:

jupyter notebook

Se mostrará un registro de las actividades de Jupyter Notebook en el terminal. Cuando se ejecuta Jupyter Notebook, este funciona en un número de puerto específico. Normalmente, el primer notebook que ejecute usará el puerto 8888. Para verificar el número de puerto específico en el que se ejecuta Jupyter Notebook, consulte el resultado del comando utilizado para iniciarlo:

Output[I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy/my_project_dir
[I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 21:23:21.361 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 21:23:21.361 NotebookApp]

    Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
    to login with a token:
        http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72

Si ejecuta Jupyter Notebook en un pc local (no en un servidor), puede dirigirse a la URL que se muestra para conectarse a Jupyter Notebook. Si ejecuta Jupyter Notebook en un servidor, deberá establecer conexión con este usando túneles SSH c

En este punto, podrá mantener la conexión SSH abierta y Jupyter Notebook en ejecución, o bien cerrar la aplicación y volver a ejecutarla una vez que configure los túneles SSH. Optaremos por detener el proceso de Jupyter Notebook. Lo ejecutaremos de nuevo una vez que configuremos los túneles SSH. Para detener el proceso de Jupyter Notebook, presione CTRL+C, escriba Y y luego presione ENTER para confirmar. Se mostrará el siguiente resultado:

Output[C 21:28:28.512 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 21:28:28.512 NotebookApp] Shutting down 0 kernels

Con esto, debería establecer conexión con este usando un navegador web. Jupyter Notebook es una herramienta muy poderosa que dispone de muchas características. En esta sección se mostrarán algunas de las características básicas para que comience a usar el Notebook. Jupyter Notebook mostrará todos los archivos y las carpetas en el directorio desde el que se ejecuta. Por ello, cuando trabaje en un proyecto asegúrese de iniciarlo desde el directorio del proyecto.

Para crear un nuevo archivo de Notebook, seleccione New > Python 3 en el menú desplegable que se encuentra en la parte superior derecha:

Con esto se abrirá un Notebook. Ahora podemos ejecutar el código de Python en la celda o cambiar la celda a lenguaje de marcado. Por ejemplo, cambie la primera celda para aceptar el lenguaje de marcado haciendo clic en Cell > Cell Type > Markdown en la barra de navegación de la parte superior. Con esto, podremos escribir notas usando el lenguaje de marcado e incluso incluir ecuaciones escritas en LaTeX disponiéndolas entre los símbolos de $$. Por ejemplo, escriba lo siguiente en la celda después del cambio a lenguaje de marcado:

# First Equation

Let us now implement the following equation:
$$ y = x^2$$

where $x = 2$

Para convertir el lenguaje de marcado en texto enriquecido, presione CTRL + ENTER. Deberían aparecer los siguientes resultados:

Puede utilizar las celdas de lenguaje de marcado para crear notas y documentar su código. Implementaremos esa ecuación e imprimiremos el resultado. Haga clic en la celda superior y presione ALT+ENTER para añadir una celda debajo de esta. Ingrese el código siguiente en la nueva celda.

x = 2
y = x**2
print(y)

Para ejecutar el código, presione CTRL+ENTER. Obtendrá los siguientes resultados:

Ahora podrá importar módulos y usar el Notebook como lo haría con cualquier otro entorno de desarrollo de Python.

Conclusión

¡Felicitaciones! Ahora debería poder escribir código y notas de Python que puedan reproducirse en lenguaje de marcado usando Jupyter Notebook. Si desea acceder a una visita rápida de Jupyter Notebook desde la interfaz, seleccione Help > User Interface Tour en el menú de navegación superior para obtener más información.

Como crear un USB de arranque desde linux

febrero 7, 2021febrero 7, 2021soloelectronicosDeja un comentario

A veces nuestro equipo Windows o Linux puede tener ciertos problemas en funcionalidades que no sabemos achacar si es al propio sistema operativo, a alguna aplicacion que hayamos instalado qeu entre en conflicto con otra o quizas algun componente hardware. Pensando en estos casos una solucion muy interesante es arrancar con una unidad USB que contenga la maxima cantidad de drivers y sw basico para probar si es achacable al propio sistema operativo o algun aspecto del hardware que nos este fallando

En este post , pues vamos a ver como generar una unidad USB con la que salir de dudas y que seguro mas una vez nos podra sacar de algun apuro ¿le interesa el tema pues no nos demoremos mas y veamos los pasos a seguir?

1. Información general

Con una memoria USB de arranque de Ubuntu, puede:

Instalar o actualizar Ubuntu
Pruebe la experiencia de escritorio de Ubuntu sin tocar la configuración de su PC
Inicie Ubuntu en una máquina prestada o desde un cibercafé
Utilice las herramientas instaladas de forma predeterminada en la memoria USB para reparar o arreglar una configuración rota

Crear una memoria USB de arranque de Ubuntu es muy simple, especialmente desde Ubuntu mismo, y cubriremos el proceso en los siguientes pasos.

Alternativamente, también tenemos tutoriales para ayudarlo a crear una memoria USB de arranque desde Microsoft Windows y Apple macOS .

2. Requisitos

Necesitará:

Una memoria USB / unidad flash de 4 GB o más
Ubuntu Desktop 14.04 o posterior instalado
Un archivo ISO de Ubuntu. Consulte Obtener Ubuntu para obtener enlaces de descarga.
Xubuntu es un sistema operativo Linux elegante y fácil de usar basado en Ubuntu y desarrollado por la comunidad.. Xubuntu incluye Xfce, que es un entorno de escritorio estable, ligero y configurable.Es ideal para quien quiera lo mejor de sus PCs, portátiles y netbooks dándoles un aspecto moderno y obteniendo funcionalidades suficientes y eficientes para el día a día. Además, funciona bien en máquinas antiguas.Para más información, visite el sitio web de Xubuntu. Puede probar tambien la version Xubuntu 20.01 desde here.

Por cierto ,la «X» en Xubuntu proviene de Xfce, el ambiente de escritorio de Xubuntu. Así también la palabra «ubuntu» muestra la dependencia y el uso del núcleo de Ubuntu, que a su vez representa el núcleo filosófico del sistema operativo. Un significado aproximado de la palabra ubuntu es «humanidad hacia los demás». Para conocer más sobre la filosofía e ideales detrás de Ubuntu y Xubuntu puede ir a la página Filosofía de Ubuntu [En inglés].

Además de utilizar el núcleo de Ubuntu, Xubuntu también utiliza la infraestructura proporcionada y patrocinada por Canonical Ltd., una compañía fundada por Mark Shuttleworth.

3. Inicie Startup Disk Creator

Vamos a utilizar una aplicación llamada ‘Startup Disk Creator’ para escribir la imagen ISO en su memoria USB. Esto se instala de forma predeterminada en Ubuntu y se puede iniciar de la siguiente manera:

Inserte su memoria USB (seleccione ‘No hacer nada’ si se lo solicita Ubuntu)
En Ubuntu 18.04 y versiones posteriores, use el icono de la parte inferior izquierda para abrir ‘Mostrar aplicaciones’
En versiones anteriores de Ubuntu, use el ícono superior izquierdo para abrir el tablero
Utilice el campo de búsqueda para buscar Startup Disk Creator
Seleccione Startup Disk Creator de los resultados para iniciar la aplicación

Si no lo tiene instalado ,para instalar la aplicación desde consola , ejecute los siguientes comandos:

sudo apt update
sudo apt install usb-creator-gtk

Además, si está ejecutando KDE o Kubuntu en lugar de Ubuntu o Ubuntu Gnome, probablemente debería usar en usb-creator-kdelugar de usb-creator-gtk:

sudo apt update
sudo apt install usb-creator-kde

Además, si está utilizando LXQT en Lubuntu, probablemente desee utilizar usb-creator-kde.

4. Selección de ISO y USB

Cuando se inicie, Startup Disk Creator buscará los archivos ISO en su carpeta de Descargas , así como cualquier almacenamiento USB adjunto en el que pueda escribir.

Es probable que tanto su ISO de Ubuntu como el dispositivo USB correcto se hayan detectado y configurado como ‘Imagen de disco de origen’ y ‘Disco para usar’ en la ventana de la aplicación. De lo contrario, use el botón ‘Otro’ para ubicar su archivo ISO y seleccione el dispositivo USB exacto que desea usar de la lista de dispositivos.

Haga clic en Crear disco de inicio para iniciar el proceso.

5. Confirme el dispositivo USB

Antes de realizar cambios permanentes, se le pedirá que confirme que el dispositivo USB que ha elegido es correcto. Esto es importante porque todos los datos almacenados actualmente en este dispositivo se destruirán.

Después de confirmar, se iniciará el proceso de escritura y aparecerá una barra de progreso.

6. Instalación completa

¡Eso es todo! Ahora tiene Ubuntu en una memoria USB, de arranque y listo para funcionar.

Si desea instalar Ubuntu, eche un vistazo a nuestro tutorial de instalación de escritorio de Ubuntu .

Buscando mas ayuda

Si se queda atascado, la ayuda siempre está a mano. He aquí algunas referencias que nos pueden ayudar:

Instalar Xubuntu en un USB

enero 11, 2021soloelectronicosDeja un comentario

La siguiente “guía” le ayuda a instalar Xubuntu en una unidad USB externa , que debe tener al menos 8GB de capacidad (la instalación mínima de Xubuntu 20.04 necesita alrededor de 5GB). También necesitará un disco USB externo temporal con al menos 4GB para arrancar desde él la imagen de instalación de Xubuntu (o para grabar un disco óptico ).

Por supuesto si tiene un ordenador con suficientes recursos (al menos 8 GB de RAM), también puedes instalar Xubuntu en una máquina virtual (VirtualBox, por ejemplo). En este caso, necesitará al menos 4 GB de RAM y 8 GB de espacio en disco a Xubuntu.

Xubuntu es un sistema operativo Linux basado en Ubuntu y desarrollado por la comunidad.

Xubuntu es un sistema operativo elegante y fácil de usar. Xubuntu incluye Xfce, que es un entorno de escritorio estable, ligero y configurable.

Es ideal para quien quiera lo mejor de sus PCs, portátiles y netbooks dándoles un aspecto moderno y obteniendo funcionalidades suficientes y eficientes para el día a día. Además, funciona bien en máquinas antiguas.

Para más información, visite el sitio web de Xubuntu.

Acerca del nombre

La «X» en Xubuntu proviene de Xfce, el ambiente de escritorio de Xubuntu. Así también la palabra «ubuntu» muestra la dependencia y el uso del núcleo de Ubuntu, que a su vez representa el núcleo filosófico del sistema operativo. Un significado aproximado de la palabra ubuntu es «humanidad hacia los demás». Para conocer más sobre la filosofía e ideales detrás de Ubuntu y Xubuntu puede ir a la página Filosofía de Ubuntu [En inglés].

Además de utilizar el núcleo de Ubuntu, Xubuntu también utiliza la infraestructura proporcionada y patrocinada por Canonical Ltd., una compañía fundada por Mark Shuttleworth.

Instalación de Xubuntu en un pen-drive USB

Suponiendo que haya decidido usar Xubuntu 20.04 en un disco USB, estos son los pasos que debe realizar (para instalar Xubuntu en una partición de disco de su computadora, las instrucciones son casi las mismas):

Descargue la imagen de instalación desde aquí .
“Grabe” la unidad USB de 4GB con la imagen. Dependiendo de su sistema operativo actual, use las siguientes instrucciones para Windows , OSX , Ubuntu (y derivados) , o la consola para todos los Linux.
Inicie la imagen desde el puerto USB. Este paso depende de su ordenador. La mayoría de las PC pueden elegir el dispositivo de inicio presionando la tecla F12 cuando la PC se está iniciando. En una Mac, debe mantener presionada la tecla alt cuando se está iniciando.
Seleccione la opción Probar Xubuntu sin instalar .
Cuando el sistema operativo se esté ejecutando, con ﬁ gure la red.
Inserte también la unidad USB de 8GB donde se instalará Xubuntu.
Seleccione Instalar Xubuntu 20.04 LTS .
Seleccione inglés como idioma utilizado durante la instalación y el sistema instalado. Esto le ayudará en caso de que necesite buscar información en Internet, proporcionando las descripciones de los errores en inglés.
Seleccione la distribución de su teclado (probablemente español ).
Abra una terminal y escriba: df – h para ver todas las particiones de disco montadas y su capacidad. Tenga en cuenta que no se debe montar ninguna partición de / dev / sda (el disco duro) (aunque puede hacerlo, no es necesario montar ninguna partición del disco duro), la partición / dev / sdb1 (con Xubuntu image) debe montarse y, finalmente, si Thunar (el administrador de archivos predeterminado en Xubuntu) ha reconocido la primera partición de la segunda unidad USB externa , debe aparecer como / dev / sdc1. Esta partición debe desmontarse para instalar en ella Xubuntu. De todos modos, si continúa con el proceso de instalación sin desmontarlo, el instalador le pedirá que lo haga. En esta descripción, se ha supuesto que su ordenador solo tiene un disco duro.
Elija Descargar actualizaciones mientras instala Xubuntu e Instale software de terceros para gráficos y hardware Wi-Fi y formatos de medios adicionales , para tener acceso al último software disponible para Ubuntu (y sus derivados).
Elija Borrar disco e instale Xubuntu . Ignore las funciones avanzadas. Espere un par de minutos
Seleccione la unidad correspondiente a la unidad USB de 8 GB ( / dev / sdc ). ¡No elija / dev / sda (el disco principal de su ordenador pues podria borrar su contenido)! Seleccione / dev / sdc !!
En este punto de la instalación, debe considerar (dependiendo de la cantidad de memoria RAM instalada en su computadora y el tamaño de la unidad USB) crear una partición específica para realizar el intercambio. La regla del pulgar es crear una partición con el mismo tamaño que la RAM. Sin embargo, probablemente no pueda hacer eso en una unidad USB de 8 GB porque se necesitan al menos 5 GB para una instalación de Xubuntu. De todos modos, tenga en cuenta que este paso es opcional porque siempre puede realizar el intercambio en un archivo (un proceso un poco más lento que usar la partición dedicada). Tenga en cuenta también que PRMC requiere solo algunos MB de memoria para ejecutarse y, por lo tanto, probablemente no necesitará intercambiar ninguna página de memoria en absoluto. Si decide crear una partición de intercambio específica, haga clic en “herramienta avanzada de particionamiento” y realice las modificaciones que desee, y también verifique que el cargador de arranque ( GRUB ) esté instalado en / dev / sdc1 . Pero recuerde, todas las acciones descritas en este punto son opcionales (excepto seleccionar / dev / sdc1 para GRUB).
Haga clic en Instalar ahora. Algo parecido a: Si continúa, los cambios que se enumeran a continuación se escribirán en los discos. De lo contrario, podrá realizar más cambios manualmente. ADVERTENCIA: Esto destruirá todos los datos de las particiones que haya eliminado, así como de las particiones que se formatearán. Se cambian las tablas de particiones de los siguientes dispositivos: SCSI8 (0,0,0) (sdc) Se formatearán las siguientes particiones: partición # 1 de SCSI8 (0,0,0) (sdc) como ESP partición # 2 de SCSI8 (0,0,0) (sdc) como ext4
Elija su zona horaria.
Configure su cuenta personal, nombre de host y proceso de registro.
Espere a que finalice la instalación y arranque su nuevo Xubuntu. No se preocupe si grub etiqueta Xubuntu como Ubuntu. Esto es normal.

¿Meadow es el sucesor de Netduino?

octubre 9, 2020octubre 12, 2020soloelectronicosDeja un comentario

La compañia Wildernesss Labs tras comprar en 2016 Netduino y trabajar en secreto dos años en 2018, sacaron vía crowfounding (en Kickstarter) su proyecto estrella: Meadow , una plataforma IoT estándar de .NET de pila completa que intenta combinar lo mejor de todos los mundos, pues tiene el poder de RaspberryPi, el factor de computación de un Arduino y la capacidad de administración de una aplicación móvil. ¿Y la mejor parte? funciona con .NET Standard completo en hardware de IoT real

Existe una brecha cada vez mayor entre los desarrolladores y las empresas que desean construir hardware conectado y la capacidad de hacerlo. Meadow intenta cerrar esa brecha y permite a los diez millones de desarrolladores de .NET crear experiencias de hardware realmente interesantes con la misma facilidad con la que crean aplicaciones web o móviles en la actualidad.

Meadow permite a los desarrolladores ejecutar aplicaciones completas de .NET Standard 2.x en un microcontrolador e incluye un conjunto de controladores de hardware y API en la parte superior que hace que el desarrollo de hardware sea plug and play. Sin embargo, Meadow no se limita a los desarrolladores .Net, intentando abrir el desarrollo de hardware a desarrolladores de todo tipo, poniendo especialmente foco en el ambiente empresarial .

Meadow IoT Kickstarter

Microordenador vs Microcontrolador: las Raspberry Pis son ordenadores completos y los Ardunios son pequeños dispositivos (en su mayoría) de una sola tarea. Es quizás una exageración tener Ubuntu en un ordenador solo para encender un dispositivo así que por lo general, es deseable que los dispositivos de IoT ocupen desde el punto de vista del hardware como del sw lo menos posible a si que puede ser una buena idea que nuestro core de IoT corra un sistema operativo mas estable en cuanto a cortes o interrupciones ( como lo haría en un microcontrolador pero con muchísima mas potencia del calculo).

Meadow en principio ha sido diseñado para ejecutarse en una variedad de microcontroladores, y la primera placa se basa en la MCU STM32F7 (insignia de STMicroelectronics) con coprocesador ESP-32 e implementando. WiFi, BLE, 32 MB de RAM, 32 MB de Flash. 25 puertos GPIO, PWM, I2C, SPI, CAN, UART y cargador de batería LiPo integrado, todo ello en el factor de forma Adafruit Feather.

Lo interesante pues es que el factor de forma Feather sirva como placa de desarrollo o incrustarlo. Es realmente un gran diseño basada en MCU STM32F7 en un bajísimo factor de forma y con casi tantos puertos GPIO (25) tanto analógicos como digitales como estamos acostumbrados en Arduino o Netduino.

En el sitio de Meadow Kickstarter dicen que se está ejecutando en Mono Runtime y admite la API .NET Standard 2.0 lo cual significa que probablemente ya sepa cómo programarlo pues la mayoría de las bibliotecas de NuGet son compatibles con .NET Standard, por lo que una gran cantidad de software de código abierto debería «simplemente funcionar» en cualquier solución que admita .NET Standard.

En términos de NanoFramework y TinyCLR; si bien esos son grandes esfuerzos, son significativamente diferentes a Meadow. Ambos esfuerzos se basan en .NET MicroFramework. Como tal, no son compatibles con .NET completo. No hay genéricos en ninguno de ellos, por ejemplo, ni hay soporte para las bibliotecas estándar .NET.

Funciones empresariales

Meadow incluye soporte para actualizaciones seguras por aire (OTA), lo que permite que las instalaciones de campo de IoT se gestionen de forma remota; una característica clave para las implementaciones empresariales de IoT.

Meadow abrirá todo un nuevo conjunto de posibilidades para el desarrollo de cosas conectadas. Y como funciona con un dispositivo de ultrabaja energía, podrá colocarlo en todas partes. Las instalaciones de baterías, energía solar e incluso energía a través de Ethernet (POE) se convertirán en algo común, lo que significa que para muchos de estos dispositivos, el acceso físico será limitado, por lo que la administración centralizada es un requisito absoluto.

Además de las actualizaciones de OTA, Wilderness Labs tiene planes para el monitoreo de campo básico, informes de fallas y análisis para asegurarse de que los dispositivos Meadow funcionen in situ.

Y debido a que Meadow usa .NET, las empresas pueden usar equipos existentes e inversiones de código para construir IoT, en lugar de tener que contratar nuevos desarrolladores que se especialicen en hardware. Es una propuesta de valor similar a la que sus creadores hicieron en Xamarin; había desarrolladores existentes que querían hacer dispositivos móviles, así como muchas inversiones existentes en código empresarial los cuales fueron habilitados en una plataforma completamente nueva ( Microsoft adquirió Xamarin por más de 400 millones de dólares, en gran parte por su valor en el mercado empresarial).

Seguridad

Otro aspecto importante del aspecto Meadow se intenta centrar en la seguridad. Meadow presenta consideraciones de seguridad básicas, desde la seguridad a nivel de hardware y las actualizaciones seguras, pero Wilderness Labs también se compromete a enviar componentes de software destinados a facilitar la seguridad desde una perspectiva de UX. No es suficiente tener actualizaciones seguras por aire (OTA ) , firmware firmado, revocación de certificados terciarios, etc., pueso la seguridad debe llegar hasta el final.

El pirateo del bot Mirai funcionó porque muchas de estas cámaras de seguridad conectadas tenían nombres de usuario y contraseñas predeterminados, asi que no es una cuestión banal.

En este nuevo enfoque enviaran componentes que puede ingresar y brindar una experiencia de usuario fantástica y fácil para cambiar esas cosas, así como orientación y educación para el desarrollador para ayudar a la gente a comprender cómo aprovechar las funciones de seguridad en la pila Meadow.

Inteligencia artificial en IoT

Recientemente, Pete Warden, director de TensorFlow en Google, escribió que la mayor parte de la inteligencia artificial se realizará en microcontroladores , y Meadow es la primera plataforma de desarrollo de microcontroladores que cumple con esa promesa, permitiendo ejecutar visión artificial a través de TensorFlow y otros paquetes de inteligencia artificial de alto nivel localmente en chip.

Se espera que la IA desempeñe un papel clave en IoT con la visión artificial y otros algoritmos de aprendizaje profundo que se ejecutan en imágenes y otros datos de sensores en la fuente para agilizar la recopilación de datos y permitir que los dispositivos tomen decisiones en el campo. Sin embargo, Meadow es la primera plataforma de microcontroladores de IoT que se enfoca específicamente en casos de uso de IA.

Mercado emergente

Se espera que el mercado global de IoT supere los USD $ 1 billón / año para 2025 , y se prevé que gran parte de ese dinero se gaste en herramientas, plataformas y servicios para desarrolladores. Y ese mercado está listo para la disrupción, mientras que los microcontroladores están preparados para convertirse en la forma dominante de computación , con un estimado de 75B de ellos in situ y conectados para 2025, casi todo el desarrollo de microcontroladores hoy en día se realiza en lenguajes de bajo nivel como C / C ++ , y las herramientas no han cambiado mucho desde la década de 1980.

Una de las cosas que ha frenado a IoT hasta ahora es la barrera de entrada; existe una variedad fantástica de nuevos dispositivos informáticos que pueden hacer todo lo que puede hacer una computadora en miniatura y más; sólo cuestan unos pocos dólares, pueden funcionar con una batería de tipo botón durante años y, sin embargo, programarlos es un trabajo duro durante los años 80 ”, comentó Bryan.

Diferencias con Neduino

Hardware

Si bien Meadow está diseñado para ejecutarse en una variedad de microcontroladores de 32 bits, su primera placa se basa en el chip STM32F7 de STMicroelectronic con 32 MB de almacenamiento flash y 16 MB de RAM , el sucesor del chip STM32F4 muy popular que se encuentra en varias placas de desarrollo de microcontroladores, incluido Netduino. La serie F7 es dos veces más poderosa pero usa la mitad de la energía de los chips F4 e incluye una serie de características interesantes, como un códec JPEG integrado para manejar transmisiones de video y cámara, así como un acelerador de gráficos 2D para proporcionar UX en un variedad de pantallas.

También están trabajando en una placa basada en ESP32 que traerá características y conectividad de alta gama a un mercado de bajo precio. Esperaremos con ansias el día en que pueda incorporar una placa Meadow basada en ESP32 en productos por menos de $ 10.

Una gran diferencia con Netduino es que la placa Meadow F7 está diseñada para ser compatible con el factor de forma Adafruit Feather ( claramente diferente a Natduino que se diseño para tener el mismo factor de forma que Arduino ). Además incluye un conector de batería y un cargador integrado, por lo que puede funcionar fácilmente con una batería o conectarse a un panel solar para uso indefinido mediante recarga solar. Aisimismo por diseño, el F7 también está destinado a ser integrable por defecto.

Lo interesante pues es que el factor de forma Feather sirva como placa de desarrollo o incrustarlo. Es realmente un gran diseño basada en MCU STM32F7 con coprocesador ESP-32 e implementando. WiFi, BLE, 32 MB de RAM, 32 MB de Flash. 25 puertos GPIO, PWM, I2C, SPI, CAN, UART y cargador de batería LiPo integrado en un bajísimo factor de forma y con casi tantos puertos GPIO (25) tanto analógicos como digitales como estamos acostumbrados en Arduino o Netduino.

Software

Meadow ejecuta un puerto personalizado de Mono sobre un NuttX muy modificado (un µRTOS). De ahí proviene el soporte estándar .NET. No se basa en Netduino de ninguna manera. Es una pieza de tecnología completamente nueva que han desarrollando desde cero durante los últimos dos años. Existe alguna relación con el proyecto Netduino.Foundation pues han portado Netduino.Foundationa Meadow, y obteniendo todo el atractivo de la última versión de C # y .NET completo para crear una API aún mejor para todos esos controladores.

El proyecto se inició porque .NETMF había desaparecido y no había ningún progreso real allí ni la comunidad pudo participar realmente en él. Es cierto que se inició como un spin-off de .NETMF pero, aparte del motor de ejecución y una buena parte de mscorlib, todo el código se escribió desde cero.

Han mejorado muchas cosas, actualizándolo en lo que respecta al sistema de compilación, Wilderness Labs lo ha hecho verdaderamente portátil para los RTOS de CMSIS, han reelaborado el motor de depuración y han agregado varios objetivos de referencia para MCU con diferentes conjuntos de funciones.

TODO el código es completamente de código abierto ( como el de Netduino ) . Desde el código nativo, a las bibliotecas de clases hasta la extensión de Visual Studio. Dos años de trabajo pueden parecer que el proyecto todavía está en él ‘Es una infancia, pero están orgullosos de que esto se ejecute en SoC SMT32 (de la serie L0 a H7) y, sí, también en ESP32. Hay NuGets funcionales y totalmente utilizables para GPIO, I2C, SPI, Serial, ADC, PWM, Wi-Fi, Networking (con soporte SSL / TLS) y otros.

Es cierto que no admiten bibliotecas .NET completas. En su lugar, han seguido prácticamente la API de .NET UWP para que se pueda reutilizar una gran cantidad de código sin demasiado trabajo pues en el mundo del IOT cada línea de código importa, se debe considerar cada ciclo de CPU, cada mA que el sistema drena de la batería y así sucesivamente: es decir todo lo que podamos hacer más eficiente es importante.

Conclusión

Tras dos años en el mercado Meadow es una plataforma con mucho futuro pero con mucho recorrido para crecer

Es como vemos bastante interesante, pero hay algunas cosas nos impiden retroceder:

PROS

La placa Meadow F7 está diseñada para ser compatible con el factor de forma Adafruit Feather e incluye un conector de batería y un cargador integrado, por lo que puede funcionar fácilmente con una batería o conectarse a un panel solar para uso indefinido mediante recarga solar .Ademas por diseño, el F7 también está destinado a ser integrable por defecto. Lo interesantes pues es que el factor de forma Feather sirva como placa de desarrollo o incrustarlo. .
Hay muchas variables en este sistema. Si podemos elegir entre tener genéricos o código en C # usando una herramienta increíble como Visual Studio, no lo deberíamos pensar dos veces y lo ideal seria optar por lo último. En general, es genial que haya más opciones disponibles que permitan a los desarrolladores de .NET codificar para IoT y sistemas integrados utilizando su lenguaje favorito;NET para codificar para IoT y sistemas integrados utilizando su lenguaje favorito;NET para codificar para IoT y sistemas integrados utilizando su lenguaje favorito

También hay cierta fragmentación en el espacio de .NET IoT, lo que significa que tenemos varias soluciones pequeñas, pero ninguna que sea utilizada por muchos desarrolladores. Un esfuerzo común, dirigido por .NET Foundation, habría sido un mejor enfoque. Nano Framework está en el camino correcto, pero todavía está en su infancia. Al final, el no compromiso de Microsoft con IoT / .NET Micro Framework es ahora un gran problema, ya que habría sido la plataforma perfecta y natural para el desarrollo de IoT basado en Azure ;

CONTRAS

Con 50$ al cambio , es extremadamente cara en comparación con Arduino, Raspberry Pi y otras ofertas similares.
Hay un esfuerzo para portar .NET a varios chips SDT y ESP32: https://nanoframework.net/ . pues no olvidemos que se puede obtener una placa de desarrollo ESP32 por menos de 10 $ ( y menos)
Es bueno recordar el fracaso del AGent smartwatch también en quickstarter patrocinada por Secret Labs ( los fundadores de Netduino). La idea era muy buena pues ya en 2013 este reloj pretendía ser un reloj inteligente con tinta electronica y con el soporte .Net. Este proyecto desgraciadamente precipito la caída de Secrets LAbs y con ello la de Netduino que fue comprado por Wilderness Labs.

Fundada en 2016, Wilderness Labs es el fabricante de placas Netduino y el creador de Meadow. Para obtener más información, puede encontrar su blog en blog.wildernesslabs.co .

Chromium OS

junio 22, 2020soloelectronicos1 comentario

Chrome OS es el sistema operativo de escritorio de Google, pero no se trata de un sistema muy potente, sino de uno que se puede ejecutar en ordenadores de recursos limitados y que básicamente es poco más que un navegador que ejecuta aplicaciones web. En el caso de Chromium tenemos lo mismo, con la diferencia de que estaríamos hablando de software de código abierto.

Para entender un poco qué es el navegador Chromium podemos fijar nuestra atencion en Android ( aunque hay dos diferencias importantes: Android no es un sistema operativo completo) pues Google desarrolla el software principal de Android base, pero son los fabricantes quienes terminan el trabajo y quienes lo convierten en un sistema operativo completo. ( de hecho Google también “finaliza” una versión de Android que actualmente está disponible para sus Pixel)

Igual que Android se desarrolla sobre el Android base que hemos mencionado anteriormente, el navegador Chromium es la base de Chrome, el navegador de Google, y desarrollado por la misma compañía que hoy forma parte de Alphabet.

Las dos diferencias dque citabamos anteriormente son :

1- Chromium sí es un navegador completo que se puede descargar e instalar

2- Google sí ha hecho de Chromium un software de código abierto ,es decir cualquier desarrollador puede coger su código fuente y desarrollar sobre él añadiendo y modificando lo que le interese. Modificar el software es posible con Chromium, pero no con Chrome.

Para cualquier persona que haya usado Chrome, Chromium le resultará familiar pues de hecho, ambos navegadores comparten la mayor parte del código, pero Chromium consume menos recursos que Chrome.

También es cierto que Chrome es más potente que Chromium, y esto es algo que podemos comprobar cuando podemos usar algunas extensiones en Chrome y no en la versión open-source del mismo navegador (por ejemplo, la de Movistar Plus).

Por otra parte, la versión de código abierto también ha eliminado funciones, como la de crear una web-app directamente desde sus opciones. Si pensamos mal podemos pensar que la intención de Google con esto es que usemos Chrome que es un navegador con el que tienen más control.

Dada la gran popularidad que ha ganado este sistema operativo, muchos fabricantes han decidido crear sus propias versiones paran hardware que en principio estarían diseñados para trabajar con sistemas Windows .Gracias precisamente a estas versiones, si tenemos ordenadores de similares carastericticas podemos instalar Chromium OS en maquinas que en principio no fueron concebidas para correr dicho so.

Por supuesto estas imágenes se pueden usar para reparar o reinstalar el so, por ejemplo en caso de cambio de disco o mal funcionamiento del mismo ( de hecho esa es la idea por la que comparten las imagenes iso de las compilaciones para todas esos ordenadoees).

Las imágenes para todas esas maquinas se encuentran disponibles para descargar en http://chromium.arnoldthebat.co.uk/ ,pagina por cierto donde aseguran sus creadores que la actualizaran diariamente con las ultimas compilaciones .

Por cierto ,si ninguna de las imagenes le sirve para cargar en su maquina Cromium OS, si ésta tiene arquitetura Intel, puede probar la imagen generica y gratuita de CloudReady del que hablamos en un post anterior.

En el siguinte primero va el «Codename» o nombre de la compilación , después la identidad del Recovery y a continuación «Brand names» en negrita que indica el nombre y modelo del equipo al que se ha probado la compilación.

A continuación mostramos un listado de todas las compilaciones disponibles (todas las compilaciones se basan en placas genéricas x86, amd64 y ARM):

- asuka 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Dell Chromebook 13 (3380)
- atlas 75 78 79 80 81 Google Pixelbook Go
- banjo 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 Acer Chromebook 15 (CB3-531)
- banon 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook 15 (CB3-532)
- bob 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebook Flip C101PA
- buddy 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebase 24
- candy 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Dell Chromebook 11 (3120)
- caroline 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 Samsung Chromebook Pro
- cave 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebook Flip C302
- celes 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Samsung Chromebook 3
- chell 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 HP Chromebook 13 G1
- coral 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook 11 (C732, C732T, C732L, C732LT), ASUS Chromebook C403, ASUS Chromebook C223, ASUS Chromebook C523, Positivo Chromebook N2110, Edxis Chromebook 11, CTL chromebook NL7, Positivo Chromebook N2112, APL convertible for Lanix, Viglen Chromebook 360C, Edxis Chromebook X11, CTL Chromebook NL7 / NL7T-360 / NL7TW-360, CTL Chromebook NL7 LTE, Acer Chromebook 15 (CB315-1H, CB315-1HT), Acer Chromebook Spin 15 (CP315), Acer Chromebook 514, Acer Chromebook Spin 11 (CP311-H1, CP311-1HN), Dell Chromebook 11 (5190), Dell Chromebook 11 2-in-1 (5190), ASUS Chromebook C423, Lenovo 100e Chromebook, Lenovo 500e Chromebook, Acer Chromebook 11 (CB311-8H, CB311-8HT), Viglen Chromebook 11C, PCmerge Chromebook AL116, Sector 5 E3 Chromebook, Prowise Chromebook Eduline, CTL Chromebook J41 / J41T
- cyan 71 72 73 74 76 77 78 79 80 81 Acer Chromebook R11 (CB5-132T, C738T)
- edgar 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 Acer Chromebook 14 (CB3-431)
- elm 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook R13 (CB5-312T)
- enguarde 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 JP Sa Couto Chromebook, ASI Chromebook, eduGear Chromebook R, Videonet Chromebook, True IDC Chromebook, Crambo Chromebook, RGS Education Chromebook, Edxis Education Chromebook (NL6), Senkatel C1101 Chromebook, M&A Chromebook, CTL N6 Education Chromebook, Education Chromebook, Lenovo N21 Chromebook
- eve 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Google Pixelbook
- expresso 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Edxis Chromebook, Bobicus Chromebook 11, HEXA Chromebook Pi, Consumer Chromebook
- fievel 71 72 73 74 75 76 78 79 80 81 83 AOpen Chromebox Mini
- fizz 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Chromebox Reference, AOpen Chromebox Commercial 2, HP Chromebox G2, Acer Chromebox CXI3, ASUS Chromebox 3 (CN65), SMART Chromebox G3, Promethean Chromebox, ViewSonic NMP660 Chromebox, CTL Chromebox CBx1
- gandof 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Toshiba Chromebook 2 (2015 Edition)
- gnawty 71 72 73 74 75 76 78 79 80 81 Acer Chromebook 11 (CB3-111, C730, C730E), Acer Chromebook 11 (CB3-131, C735)
- grunt 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook 315 (CB315-2H), HP Chromebook 11A G6 EE, HP Chromebook 14 db0000-db0999 / HP Chromebook 14A G5, Acer Chromebook 311 (C721), Acer Chromebook Spin 311 (R721T), Lenovo 14e Chromebook, Lenovo Chromebook S345-14, HP Chromebook 11A G8 EE, 100e 2nd Gen AMD, 300e 2nd Gen AMD
- guado 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebox 2 (CN62)
- hana 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Poin2 Chromebook 14, Prowise Chromebook Eduline / Prowise Chromebook Eduline 360, Poin2 Chromebook 11C, Lenovo 300e/N23 Yoga/Flex 11 Chromebook, Lenovo Ideapad C330 Chromebook, Lenovo Ideapad S330 Chromebook, Lenovo 100e Chromebook 2nd Gen MTK, Lenovo 300e Chromebook 2nd Gen MTK, ASUS Chromebook C202XA
- hatch 80 81 83 Flex 5 Chromebook, ASUS Chromebook Flip C436FA, Acer Chromebook 712 [C871], Samsung Galaxy Chromebook
- heli 71 72 73 74 75 76 78 79 80 81 Haier Chromebook 11 G2
- jaq 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Medion Chromebook Akoya S2013, True IDC Chromebook 11, Lava Xolo Chromebook, Haier Chromebook 11
- kalista 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebase CA24I2
- kefka 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Dell Chromebook 11 (3180), Dell Chromebook 11 2-in-1 (3189)
- kevin 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Samsung Chromebook Plus
- kip 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 HP Chromebook 11 2100-2199 / HP Chromebook 11 G3, HP Chromebook 11 G3/G4/G4 EE, HP Chromebook 14 G4
- kitty 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebase
- kukui 80 81 83 Lenovo 10e Chromebook Tablet, Lenovo Chromebook Duet / Lenovo Ideapad Duet Chromebook
- lars 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook 14 for Work (CP5-471), Acer Chromebook 11 (C771, C771T)
- lulu 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Dell Chromebook 13 (7310)
- mickey 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebit CS10
- minnie 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 ASUS Chromebook Flip C100PA
- nami 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook 13 (CB713-1W), Acer Chromebook Spin 13 (CP713-1WN), Acer Chromebook 715 (CB715-1W / CB715-1WT), Acer Chromebook 714 (CB714-1W / CB714-1WT), Lenovo Yoga C630 Chromebook, Lenovo C340-15 Chromebook, HP Chromebook x360 14, HP Chromebook 15, Dell Inspiron Chromebook 14 2-in-1 (7486)
- nautilus 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Samsung Chromebook Plus (V2), Samsung Chromebook Plus (LTE)
- ninja 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 AOpen Chromebox Commercial
- nocturne 71 72 73 74 75 76 77 79 80 81 Google Pixel Slate
- octopus 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebook Flip C214, ASUS Chromebook C204, HP Chromebook x360 12b, HP Chromebook 14a, HP Chromebook x360 14b, Acer Chromebook 315 (CB315), Samsung Chromebook 4, Acer Chromebook 311 (C733, C733U, C733T), Acer Chromebook Spin 511 (R752T, R752TN), Samsung Chromebook 4+, NEC Chromebook Y1 Gen 2, NEC Chromebook Y1, Chromebook 14 G6, Packard Bell Chromebook 314, Chromebook 314 (CB314), Dell Chromebook 3100, CTL Chromebook NL71/CT/LTE, Acer Chromebook 311 (CB311), Acer Chromebook Spin 311 (CP311), Dell Chromebook 3100 2-in-1, IdeaPad Flex 3 CB 11IGL05, Lenovo Chromebook C340-11, IdeaPad 3 CB 14IGL05, Lenovo Chromebook S340-14 and Lenovo Chromebook S340-14 Touch, Ideapad Slim 3 Chromebook, HP Chromebook x360 11 G2 EE, HP Chromebook 11 G7 EE, Dell Chromebook 3400, Lenovo 100e Chromebook 2nd Gen, Lenovo 300e/500e Chromebook 2nd Gen, Acer Chromebook 512 (C851, C851T), Acer Chromebook Spin 512 (R851TN), Chromebook 11 G8 EE, Chromebook x360 11 G3 EE
- orco 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Lenovo 100S Chromebook
- paine 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook 11 (C740)
- pyro 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Lenovo ThinkPad 11e 4th Gen Chromebook
- rammus 74 75 76 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebook C425, ASUS Chromebook Flip C433, ASUS Chromebook Flip C434, ASUS Chromebook Flip C433
- reef 72 73 74 75 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebook Flip C213, Acer Chromebook Spin 11 (R751T / CP511)
- reks 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 Lenovo N23 Chromebook, Lenovo N23 Chromebook (Touch), Lenovo N42 Chromebook, Lenovo N22 Chromebook
- relm 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 HP Chromebook 11 G5 EE, Positivo Chromebook C216B, Mecer V2 Chromebook, N/A, Edxis Education Chromebook (NL6D), CTL NL61 Chromebook, Acer Chromebook 11 N7 (C731, C731T)
- rikku 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebox CXI2 / CXV2
- samus 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Google Chromebook Pixel (2015)
- sand 71 72 73 74 75 77 78 79 80 81 Acer Chromebook 15 (CB515-1H, CB515-1HT)
- sarien 75 76 77 78 79 80 81 83 Dell Latitude 5300 2-in-1 Chromebook Enterprise, Dell Latitude 5400 Chromebook Enterprise
- scarlet 71 72 73 74 75 76 78 79 80 81 83 Acer Chromebook Tab 10, AOpen Chromebook Commercial Tab, CTL Chromebook Tablet Tx1 for Education, ASUS Chromebook Tablet CT100
- sentry 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Lenovo ThinkPad 13
- setzer 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 HP Chromebook 11 G5
- snappy 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 HP Chromebook 11 G6 EE, HP Chromebook 14 G5, HP Chromebook x360 11 G1 EE
- soraka 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 HP Chromebook x2
- sumo 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 AOpen Chromebase Commercial
- swanky 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Toshiba Chromebook 2
- terra 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 ASUS Chromebook C202SA, ASUS Chromebook C300SA / C301SA
- tidus 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Lenovo ThinkCentre Chromebox
- tiger 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 AOpen Chromebase Mini
- ultima 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Lenovo ThinkPad 11e 3rd Gen Chromebook
- winky 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Samsung Chromebook 2 11″ – XE500C12
- wizpig 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Multilaser Chromebook M11C, Viglen Chromebook 360, PCMerge Chromebook PCM-116T-432B, Edugear CMT Chromebook, CTL J5 Chromebook, Prowise Chromebook Proline, Haier Chromebook 11 C
- yuna 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Acer Chromebook 15 (CB5-571, C910)
- AUE Devices – No recent updates for alex, big, blaze, butterfly, clapper, daisy, falco, glimmer, leon, link, lumpy, mario, mccloud, panther, parrot, peppy, pi, pit, quawks, skate, spring, squawks, stout, stumpy, tricky, wolf, x86-zgb-he, zako
- jerry 71 72 73 74 75 76 77 79 80 81 83 VideoNet Chromebook BL10, Mecer Chromebook, Positivo Chromebook CH1190, Epik 11.6″ Chromebook ELB1101, NComputing Chromebook CX100, EduGear Chromebook K, CTL J2 / J4 Chromebook, HiSense Chromebook 11, Poin2 Chromebook 11
- mighty 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 Prowise Chromebook Entryline, MEDION Chromebook S2015, PCMerge Chromebook PCM-116E/PCM-116EB, Lumos Education Chromebook, Viglen Chromebook 11, Sector 5 E1 Rugged Chromebook, EduGear Chromebook M, Nexian Chromebook 11.6″, Haier Chromebook 11e
- monroe 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 LG Chromebase (22CB25S), LG Chromebase (22CV241)
- speedy 71 72 73 74 75 76 77 79 80 81 83 ASUS Chromebook C201PA

Las instrucciones para instalar dichas imagenes dependeran desde donde vayamos a cargar el s.o. para crear un USB de autoarranque (ya que no cabe en un DVD ).

Si es un equipo con alguna version de Linux:

1. Use p7zip para extraer el archivo IMG del archivo descargado.
2. En el shell, ejecute lo siguiente (donde sdX es su memoria USB y ChromeOS.img es la ruta al archivo IMG que extrajo):
  dd if=ChromeOS.img of=/dev/sdX bs=4M
3. Cambiar la orden de arranque en la Bios
4. Arrancar el ordenador desde una memoria USB

En caso de un equipo con Windows,siga los siguintes pasos:

1. Use 7zip para extraer el archivo IMG del archivo descargado.
2. Utilice Win32 Image Writer, luego seleccione el archivo IMG y seleccione el dispositivo USB en el menú.
3. Haga clic en «Writer».
4. Cambiar la orden de arranque en la Bios
5. Arrancar desde una memoria USB

Tenga en cuenta que hay un nuevo comportamiento con la contraseña de usuario cronos. La contraseña se ha eliminado de la compilación R55-8777 en adelante y se continuará eliminando para una mejor seguridad general. Las versiones anteriores tienen la contraseña de ‘password’.
Esto significa que debe usar ‘chromeos-setdevpasswd’ desde el shell o la consola para establecer su propia contraseña desde la compilación R55-8777 en adelante.De forma predeterminada, esto también deshabilita el acceso SSH, por lo que si también necesita este nivel de acceso, deberá establecer una contraseña separada usando ‘sudo passwd chronos’. Esto permite que la contraseña para acceso de desarrollo y acceso SSH permanezca separada si es necesario.

También puede establecer una contraseña usando ‘sudo passwd chronos’ y esto permitirá el acceso tanto a desarrolladores como a SSH si necesita mantenerlos iguales. No use ‘chromeos-setdevpasswd’ si desea mantener las contraseñas iguales.

Una vez instalado, puede actualizar desde el servidor Dev que se indica aquí .

Puede conseguir mas información en The Chromium Projects

COMPILACIONES ESPECIALES DE CHROMIUM OS

Las compilaciones especiales de Chromium OS son una mejora de las compilaciones de vainilla predeterminadas de Chromium OS para permitir la compatibilidad con tantos dispositivos como sea posible.

Todas las descargas se encuentran en http://chromium.arnoldthebat.co.uk/index.php?dir=special y se actualizarán a medida que se incorporen nuevas funciones a la compilación, así como versiones de mantenimiento regulares para mantener actualizada la interfaz de usuario.

Actualmente se admiten dos implementaciones, x86 (32 bits) y amd64 (64 bits). Se basan en las superposiciones x86-generic y amd64-generic pero tienen el siguiente soporte adicional:

- - Soporte de Google Drive
  - Inscripción empresarial
  - Soporte de ortografía API
  - Controladores inalámbricos Broadcom STA
  - Despliegue completo de firmware de Linux
  - 4.4 núcleo
  - Mejor soporte de webcam
  - Soporte de gráficos Radeon / Intel mejorado
  - Soporte adicional para dispositivos inalámbricos. Vea las publicaciones por lanzamiento para más detalles.

Las compilaciones también permiten actualizaciones Over The Air (OTA) de los servidores de desarrollo. Desde el navegador, solo vaya a Configuración> Acerca de> Buscar y aplicar actualizaciones y ocurrirá la magia. Las actualizaciones serán automáticas para las compilaciones posteriores a R46-7323 y permitirán la actualización de las herramientas de desarrollo con un solo comando de shell:

1	`sudo` `stateful_update`

Problemas / errores conocidos: https://github.com/arnoldthebat/chromiumos/issues

Además de las compilaciones especiales, ahora hay compilaciones mejoradas de Vanilla. Estos permiten la integración de Google Drive y ciertos códecs multimedia mejorados. Esto debería permitir a los usuarios que trabajan diariamente construye más funcionalidades y usabilidad.

Estas compilaciones de Vanilla también se actualizarán automáticamente cuando se tenga listo el Servidor de actualizaciones.Tenga en cuenta que las compilaciones Vanilla son compilaciones de cortesía y solo funcionarán en dispositivos con gráficos compatibles con Freon y touchpad compatibles con CMT. WiFi y Ethernet también tendrán soporte reducido.

CHROMIUMOS ENHANCED SPECIAL BUILD – R80-12739.B

Desdeel pasado 8 DE MARZO DE 2020 hay tambien disponible una nueva compilacion especial para maquinas con arquitectura de 64bits de Intel .

En esta versión se ha mejorado la versión Bump pero ¡Google Play Store todavía no funciona .Tampoco el asistente de Google o funciona. En el siguinte enlace podemosver algunos problemas conocidos: https://github.com/arnoldthebat/chromiumos/issues

Instalación

Descargue la compilación de 64 bits de https://chromium.arnoldthebat.co.uk/special//Camd64OS_R80-12739.B-Special.7z

SHA256: 4e12447f1e7485423362261afca139160f657d9612ba1d7b27e4c2d69dad64e2

A continuacion si es un equipo con alguna version de Linux:

1. 1. Use p7zip para extraer el archivo IMG del archivo descargado.
  2. En el shell, ejecute lo siguiente (donde sdX es su memoria USB y ChromeOS.img es la ruta al archivo IMG que extrajo):
    dd if=ChromeOS.img of=/dev/sdX bs=4M
  3. Cambiar la orden de arranque en la Bios
  4. Arrancar el ordenador desde una memoria USB

En caso de un equipo con Windows,siga los siguintes pasos:

1. Use 7zip para extraer el archivo IMG del archivo descargado.
2. Utilice Win32 Image Writer, luego seleccione el archivo IMG y seleccione el dispositivo USB en el menú.
3. Haga clic en «Writer».
4. Cambiar la orden de arranque en la Bios
5. Arrancar desde una memoria USB

Por cierto ,si ninguna de las imagenes ha servido para cargar en su maquina Cromium OS, si ésta tiene arquitetura Intel, puede probar la imagen generica y gratuita de CloudReady

Mas información en https://arnoldthebat.co.uk/

VT-X is disabled in BIOS

abril 30, 2020abril 30, 2020soloelectronicosDeja un comentario

Cada vez existe mas software disponible para ejecutarse en entornos virtuales destacando cualquier sw de virtualización , aunque existe mucho mas sw de otro tipo (como el desarrollo ), que también lo puede requerir ,como por ejemplo sin ir mas lejos puede ser el propio Google Android Studio , lo cual intrínsecamente exigirá una vez más que la configuración del BIOS de su ordenador este configurado para permitir la virtualización.

En caso de no tener habilitado esta opción, como el lector ya se habrá imaginado obtendremos el citado error :» VT-X is disabled in BIOS» es decir que VT-x está desactivado (o que hace referencia a un problema con AMD-V si tiene una CPU AMD), lo que significa que la configuración de aceleración de hardware requerida por la CPU para admitir la virtualización está actualmente desabilitada en su BIOS.

Bien, entonces sabemos que tenemos que habilitar VT-x desde la BIOS para solucionar este inconveniente , pero el problema es que el acceso al BIOS de un ordenador diferirá de un fabricante a otro. Además, el mismo fabricante puede implementar diferentes versiones de BIOS según la antiguedad o el modelo de su ordenador.

Para acceder al BIOS, la mayoría de las ordenadores ofrecen un aviso para presionar una combinación de botón / botón para ‘ingresar a la configuración’ en los primeros segundos después de encender su ordenador antes que su sistema operativo comience a cargarse. En algunas máquinas, esta combinación de botón / botón lo llevará directamente a la configuración del BIOS, en otras máquinas puede encontrar un ‘Menú de configuración’ que incluirá una opción para ingresar al BIOS.

Si su ordenador no ofrece ninguna opción para acceder a su BIOS antes de que se cargue su sistema operativo, entonces es posible que use UEFI en su lugar. Lea más adelante en este post para obtener información sobre cómo acceder al UEFI de su ordenador o en caso de no disponer de UEFI cuales son las opciones mas típicas para acceder a esta configuración.

Ordenador basado en UEFI

En un ordenador basado en UEFI, a menudo no hay un botón para presionar antes de que se cargue el SO.

En primer lugar para saber que verdaderamente tenemos activado o no la funcionalidad VT-x ejecutar desde Cortana el interprete de comandos mediante la siguiente sentencia

cmd

Luego lanzar la utilidad de información del sistema:

systeminfo.exe

Nos debería dar un informe en pantalla similar al siguiente :

En este caso nos interesa las tercera fila empezando por el final. En caso de tener desactivada la virtualizacion en el firmware , tal y como vemos en la pantalla anterior, para habilitar la Tecnología Virtual o VT-x siga los siguientes pasos para ir a la configuración de firmware BIOS / UEFI:

Ir a la rueda de ajustes
Pulsar en Cambiar configuración de PC
Nos vamos a Actualización y recuperación
Pulsar en Recuperación
Haga clic en Reiniciar en Opciones avanzadas
Después Reiniciar
Ir a Solucionar problemas
Opciones avanzadas
Configuración de firmware UEFI
Luego finalmente se reiniciara pudiendo acceder directamente a BIOS y en Configuración encontrará Tecnología virtual y la habilitará.Como ejemplo en BIOS AMI de Asus:
- - Opciones Avanzadas
  - Configuración de la CPU
  - Intel Virtualizacion Tecnology (ojo tendra que hacer un scroll hacia abajo de la pantalla pues no aparece directamente)
  - Pulsar en el botón de la derecha junto al item para dejarla «Habilitada»

Ordenadores sin UEFI

No todos los ordenadores admiten la opción Configuración de firmware UEFI en Opciones avanzadas,pero en esos casos suele haber un botón directo para ir al BIOS.

A continuación se muestra una lista de los fabricantes de ordenadores más comunes e información sobre el acceso a la configuración del BIOS para cada fabricante.

Acer

Más comúnmente: F2 o Eliminar.En computadoras más antiguas: F1 o la combinación de teclas CTRL + ALT + ESC.

1. Girar EN el sistema.
2. Presione la tecla F2 al iniciar la configuración del BIOS.
3. Presione la tecla de flecha derecha hacia la pestaña Configuración del sistema , seleccione Tecnología de virtualización y luego presione la tecla Intro .
4. Seleccione Activado y presione la tecla Intro .
5. Presione la tecla F10 y seleccione Sí y presione la tecla Entrar para guardar los cambios y reiniciar en Windows.

Asus

Más comúnmente: F2. Alternativamente: Eliminar o Insertar clave, y con menos frecuencia F10.

1. Girar EN el sistema.
2. Presione la tecla F2 al iniciar la configuración del BIOS.
3. Presione la tecla de flecha hacia la derecha hasta la pestaña Avanzado , seleccione Tecnología de virtualización y luego presione la tecla Intro .
4. Seleccione Activado y presione la tecla Intro .
5. Presione la tecla F10 y seleccione Sí y presione la tecla Entrar para guardar los cambios y reiniciar en Windows.

DELL

Modelos más nuevos: tecla F2 mientras el logotipo de Dell está en la pantalla. Alternativamente: F1, Eliminar, F12 o F3. Modelos más antiguos: CTRL + ALT + ENTRAR o Eliminar o Fn + ESC o Fn + F1.

1. Girar EN el sistema.
2. Presione la tecla F2 al iniciar la configuración del BIOS.
3. Presione la tecla de flecha derecha para la pestaña Avanzado , seleccione Virtualización y luego presione la tecla Intro .
4. Seleccione Activado y presione la tecla Intro .
5. Presione la tecla F10 y seleccione Sí y presione la tecla Entrar para guardar los cambios y reiniciar en Windows.

HP

Más comúnmente: F10 o ESC.Alternativamente: F1, F2, F6 o F11.En las tabletas HP : F10 o F12

1. Encienda el sistema
2. Presione repetidamente la tecla Esc al inicio.
3. Presione la tecla F10 para la configuración del BIOS.
4. Presione la tecla de flecha derecha hacia la pestaña Configuración del sistema , seleccione Tecnología de virtualización y luego presione la tecla Intro .
5. Seleccione Activado y presione la tecla Intro .
6. Presione la tecla F10 y seleccione Sí y presione la tecla Entrar para guardar los cambios y reiniciar .

Lenovo

Más comúnmente: F1 o F2.Hardware antiguo: la combinación de teclas CTRL + ALT + F3 o CTRL + ALT + INS o Fn + F1.Si tiene un ThinkPad, consulte este recurso de Lenovo: cómo acceder al BIOS en un ThinkPad .

Habilitación de VT-x en ThinkPad (tabletas / convertibles / portátiles):

1. Pulsar el boton de encendido
2. Presione Entrar o toque la pantalla táctil durante la pantalla de inicio de Lenovo .
3. Presione o toque F1 para ingresar a la configuración del BIOS.
4. Navegue a la pestaña Seguridad , luego presione Entrar en Virtualización .
5. Seleccione Tecnología de virtualización Intel (R), presione Entrar , elija Habilitar y presione Entrar .
6. Presione F10.
7. Presione Entrar en SÍ para guardar la configuración e iniciar Windows.

ThinkCentre (equipos de escritorio):

Pulsar el boton de encendido
Presione Entrar durante la pantalla de inicio de Lenovo .
Presione la tecla F1 para ingresar a la configuración del BIOS.
Navegue a la pestaña Avanzado y presione Entrar en la configuración de la CPU.
Seleccione Tecnología de virtualización Intel® (R), presione Entrar , elija Habilitar y presione Entrar .
Presione F10.
Presione Entrar en SÍ para guardar la configuración e iniciar Windows.

Sony

Sony VAIO: F2 o F3 Alternativamente: F1 .Si su VAIO tiene una tecla ASSIST, intente mantenerla presionada mientras enciende su ordenador

1. Con el ordenador completamente apagado, presione y mantenga presionado el botón Asistir hasta que aparezca la pantalla negra VAIO. NOTA: La ubicación del botón de Asistencia será diferente según el modelo de la computadora. Consulte las instrucciones de funcionamiento suministradas con la computadora para conocer la ubicación exacta del botón Asistir en su modelo.
2. En el VAIOCare | Pantalla de modo de rescate , presione la tecla de flecha hacia abajo hasta que se resalte la opción Iniciar configuración de BIOS [F2] y luego presione la tecla Intro .
3. En la pantalla de la Utilidad de configuración [Nombre del BIOS] , presione la tecla de flecha derecha hasta que se seleccione la pestaña Avanzado .
4. En la pestaña Avanzado , presione la tecla de flecha hacia abajo hasta que se seleccione Tecnología de virtualización Intel (R) y luego presione la tecla Intro .
5. Use las teclas de flecha para seleccionar Activado y luego presione la tecla Intro .
6. Presione la tecla de flecha derecha hasta que se seleccione la pestaña Salir .
7. Presione la tecla de flecha hacia abajo hasta que se seleccione Exit Setup y luego presione la tecla Enter .
8. En la pantalla Guardar , verifique que Sí esté seleccionado y luego presione la tecla Intro .

Toshiba

Más comúnmente: tecla F2. Alternativamente: F1 y ESC.Toshiba Equium: F12

1. 1. 1. Girar EN el sistema.
    2. Presione la tecla F2 al iniciar la configuración del BIOS.
    3. Presione la tecla de flecha hacia la derecha hasta la pestaña Avanzado , seleccione Tecnología de virtualización y luego presione la tecla Intro .
    4. Seleccione Activado y presione la tecla Intro .
    5. Presione la tecla F10 y seleccione Sí y presione la tecla Entrar para guardar los cambios y reiniciar en Windows.

OTROS MODELOS

Como se mencionó, los pasos necesarios para habilitar la virtualización pueden diferir de los anteriores, dependiendo de la versión del BIOS de su máquina, por lo que si ese es su caso, deberá buscar las opciones etiquetadas como ‘ Tecnología de virtualización ‘ o ‘ Tecnología de virtualización Intel® ‘ en la pestaña ‘ Configuraciones de CPU ‘, ‘ Configuraciones del sistema ‘, ‘Avanzado’ , ‘ Seguridad ‘ o ‘ Procesador ‘ y verificar si la opción está habilitada o deshabilitada.

Con menos frecuencia, puede encontrar la configuración dentro del ‘ Chipset ‘ o ‘ Northbridge ‘ o la pestaña de overclocking específico del BIOS.

Notas finales

Si ha habilitado estas configuraciones dentro del BIOS o, si la ha habilitado, y todavía ve mensajes de error de su software de virtualización que hacen referencia a VT-X o AMD-V, entonces puede ser necesario deshabilitar Hyper-V en su ordenador

Esto puede hacerse de la siguiente manera:

Vaya a Panel de control ->

Programas ->

Programas y características ->

haga clic en Activar o desactivar las características de Windows ->

desmarque Hyper-V ->

haga clic en Aceptar.

Asimismo también es importante tener en cuenta que una máquina VM de 64 bits no se ejecutará en un procesador de 32 bits . Sin embargo, es posible que pueda ejecutar una máquina virtual de 64 bits si tiene un procesador de 64 bits pero ha instalado un sistema operativo host de 32 bits y su procesador admite las extensiones correctas.

Instalar el driver ABD en Linux

abril 27, 2020abril 27, 2020soloelectronicos1 comentario

Si pretende desde Linux ,o cualquiera de de sus variantes, ejecutar alguna aplicación java que necesite acceder a su terminal Android ,como por ejemplo alguna utilidad para configurar su smartphone ( XiaomiADBFastbootTools.jar ,etc ) es muy probable que obtenga el siguiente error:

ERROR: Can,'t find ADB/Fastboot

Como se puede intuir el error nos esta informando que en nuestro sistema no disponemos del driver ADB/Fastboot

En este post por ello mostaremos cómo instalar ADB y fastboot en Ubuntu 16.04, 14.04, 16.10, lo cual es bastante fácil.

¿Qué es ADB y Fastboot?

ADB y fastboot son dos componentes de Android SDK Platform-Tools .

ADB significa Android Debug Bridge. Es una utilidad de línea de comandos que le permite hacer lo siguiente:

- - Controlar su dispositivo Android a través de USB desde su ordenador
  - Copiar archivos de un lado a otro
  - Instalar y desinstalar aplicaciones
  - Ejecutar comandos de shell
  - Y mucho más

Fastboot es una herramienta de línea de comandos para flashear y dispositivos Android, iniciar un dispositivo Android en modo fastboot, etc.

Para instalar ADB y Fastboot en Ubuntu 16.04, 16.10, 14.04 simplemente ejecute los siguientes comandos en una ventana de terminal para instalarlos desde el repositorio de Ubuntu.

sudo apt update
sudo apt install android-tools-adb android-tools-fastboot

Para verificar la versión ADB, ejecutar

version adb

Salida de muestra:

Android Debug Bridge versión 1.0.32

Habilitar la depuración de USB en su dispositivo Android

Mientras su dispositivo Android está desconectado del USB, vaya a la configuración de Android, desplácese hacia abajo y toque About phoneo About device. Luego toque Número de compilación 7 veces, lo que le convierte en desarrollador.

Ahora regrese a la configuración, vea un nuevo botón llamado Developer options. Toque ese botón y habilite la depuración de USB.

Probar la instalación

Para verificar si ADB funciona correctamente, conecte su dispositivo Android a su computadora Ubuntu mediante un cable USB. Después de eso, escriba el siguiente comando en la ventana de su terminal Ubuntu.

 adb devices

Se le pedirá que permita la depuración de USB desde la computadora Ubuntu como en la captura de pantalla a continuación. Selecciona OK.

Luego, escriba adb devicesejecutar el comando nuevamente y seleccione su dispositivo Android.




[email protected]:~/Descargas$ adb version
Android Debug Bridge version 1.0.39
Version 1:8.1.0+r23-5~18.04
Installed as /usr/lib/android-sdk/platform-tools/adb
[email protected]:~/Descargas$ adb version
Android Debug Bridge version 1.0.39
Version 1:8.1.0+r23-5~18.04
Installed as /usr/lib/android-sdk/platform-tools/adb
[email protected]:~/Descargas$ adb devices
List of devices attached
* daemon not running; starting now at tcp:5037
* daemon started successfully
2fca4b957d74	unauthorized

[email protected]:~/Descargas$ adb devices
List of devices attached
2fca4b957d74	device

Si obtiene el siguiente error,

????????????    no permissions

Entonces todo lo que necesita hacer es reiniciar adb daemon, es decir ejecutar

sudo adb kill-server

Y entonces volver a arrancar el demonio:

sudo adb start-server

¡Eso es todo , ya no deberia tener mas errores a la hora de jeecutar una apliacion java que necesite acceder a su terminal Android ,como por ejemplo alguna utilidad para configurar su smartphone ( XiaomiADBFastbootTools.jar ,etc)

LOG DE EJEMPLO DE INSTALACION

[email protected]:~/Descargas$ sudo apt update
[sudo] contraseña para soloelectronicos:
Lo sentimos, vuelva a intentarlo.
[sudo] contraseña para soloelectronicos:
Obj:1 http://ppa.launchpad.net/thopiekar/cura/ubuntu bionic InRelease
Des:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security InRelease [88,7 kB]
Obj:3 http://ppa.launchpad.net/webupd8team/java/ubuntu bionic InRelease
Obj:4 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic InRelease
Obj:5 https://repo.skype.com/deb stable InRelease
Des:6 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates InRelease [88,7 kB]
Des:7 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports InRelease [74,6 kB]
Des:8 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/main amd64 DEP-11 Metadata [38,7 kB]
Des:9 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/universe amd64 DEP-11 Metadata [42,1 kB]
Des:10 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/multiverse amd64 DEP-11 Metadata [2.464 B]
Des:11 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 Packages [915 kB]
Des:12 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main i386 Packages [669 kB]
Des:13 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 DEP-11 Metadata [301 kB]
Des:14 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 DEP-11 Metadata [273 kB]
Des:15 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe DEP-11 64×64 Icons [458 kB]
Des:16 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/multiverse amd64 DEP-11 Metadata [2.468 B]
Des:17 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports/universe amd64 DEP-11 Metadata [7.968 B]
Descargados 2.963 kB en 3s (980 kB/s)
Leyendo lista de paquetes… Hecho
Creando árbol de dependencias
Leyendo la información de estado… Hecho
Se pueden actualizar 4 paquetes. Ejecute «apt list –upgradable» para verlos.
[email protected]:~/Descargas$ sudo apt install android-tools-adb android-tools-fastboot
Leyendo lista de paquetes… Hecho
Creando árbol de dependencias
Leyendo la información de estado… Hecho
El paquete indicado a continuación se instaló de forma automática y ya no es necesario.
libllvm6.0
Utilice «sudo apt autoremove» para eliminarlo.
Se instalarán los siguientes paquetes adicionales:
adb android-libadb android-libbacktrace android-libbase android-libboringssl android-libcrypto-utils
android-libcutils android-libetc1 android-libf2fs-utils android-liblog android-libsparse android-libunwind
android-libutils android-libziparchive android-sdk-platform-tools android-sdk-platform-tools-common dmtracedump
etc1tool f2fs-tools fastboot graphviz hprof-conv libann0 libcdt5 libcgraph6 libf2fs-format4 libf2fs5 libgts-0.7-5
libgts-bin libgvc6 libgvpr2 liblab-gamut1 libpathplan4 p7zip p7zip-full sqlite3
Paquetes sugeridos:
graphviz-doc p7zip-rar sqlite3-doc
Se instalarán los siguientes paquetes NUEVOS:
adb android-libadb android-libbacktrace android-libbase android-libboringssl android-libcrypto-utils
android-libcutils android-libetc1 android-libf2fs-utils android-liblog android-libsparse android-libunwind
android-libutils android-libziparchive android-sdk-platform-tools android-sdk-platform-tools-common
android-tools-adb android-tools-fastboot dmtracedump etc1tool f2fs-tools fastboot graphviz hprof-conv libann0
libcdt5 libcgraph6 libf2fs-format4 libf2fs5 libgts-0.7-5 libgts-bin libgvc6 libgvpr2 liblab-gamut1 libpathplan4
p7zip p7zip-full sqlite3
0 actualizados, 38 nuevos se instalarán, 0 para eliminar y 4 no actualizados.
Se necesita descargar 5.614 kB de archivos.
Se utilizarán 21,4 MB de espacio de disco adicional después de esta operación.
¿Desea continuar? [S/n] S
Des:1 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-liblog amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [44,2 kB]
Des:2 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libbase amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [31,3 kB]
Des:3 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libboringssl amd64 8.1.0+r23-2~18.04 [535 kB]
Des:4 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libcrypto-utils amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [10,9 kB]
Des:5 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libcutils amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [32,0 kB]
Des:6 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libadb amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [128 kB]
Des:7 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 adb amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [97,4 kB]
Des:8 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 p7zip amd64 16.02+dfsg-6 [358 kB]
Des:9 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 p7zip-full amd64 16.02+dfsg-6 [1.164 kB]
Des:10 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libunwind amd64 8.1.0+r23-2~18.04 [51,4 kB]
Des:11 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libbacktrace amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [54,4 kB]
Des:12 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libetc1 amd64 1:8.1.0+r23-2~18.04 [17,9 kB]
Des:13 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 libf2fs5 amd64 1.11.0-1.1~18.04 [14,3 kB]
Des:14 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 libf2fs-format4 amd64 1.11.0-1.1~18.04 [18,0 kB]
Des:15 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libsparse amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [25,7 kB]
Des:16 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libf2fs-utils amd64 8.1.0+r23-2~18.04 [11,1 kB]
Des:17 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libutils amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [56,9 kB]
Des:18 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-libziparchive amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [32,9 kB]
Des:19 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-sdk-platform-tools-common all 27.0.0+10~18.04.2 [12,2 kB]
Des:20 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 f2fs-tools amd64 1.11.0-1.1~18.04 [157 kB]
Des:21 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libann0 amd64 1.1.2+doc-6 [24,8 kB]
Des:22 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libcdt5 amd64 2.40.1-2 [19,6 kB]
Des:23 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libcgraph6 amd64 2.40.1-2 [40,8 kB]
Des:24 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libgts-0.7-5 amd64 0.7.6+darcs121130-4 [150 kB]
Des:25 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libpathplan4 amd64 2.40.1-2 [22,6 kB]
Des:26 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libgvc6 amd64 2.40.1-2 [601 kB]
Des:27 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libgvpr2 amd64 2.40.1-2 [169 kB]
Des:28 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 liblab-gamut1 amd64 2.40.1-2 [178 kB]
Des:29 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 graphviz amd64 2.40.1-2 [601 kB]
Des:30 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 dmtracedump amd64 8.1.0+r23-3~18.04 [26,3 kB]
Des:31 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 etc1tool amd64 8.1.0+r23-1~18.04 [18,4 kB]
Des:32 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 fastboot amd64 1:8.1.0+r23-5~18.04 [65,5 kB]
Des:33 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 hprof-conv amd64 8.1.0+r23-2~18.04 [13,2 kB]
Des:34 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 sqlite3 amd64 3.22.0-1ubuntu0.3 [752 kB]
Des:35 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-sdk-platform-tools amd64 27.0.0+10~18.04.2 [10,8 kB]
Des:36 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 libgts-bin amd64 0.7.6+darcs121130-4 [41,3 kB]
Des:37 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-tools-adb all 1:8.1.0+r23-5~18.04 [13,6 kB]
Des:38 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 android-tools-fastboot all 1:8.1.0+r23-5~18.04 [13,6 kB]
Descargados 5.614 kB en 2s (2.433 kB/s)
Extrayendo plantillas para los paquetes: 100%
Seleccionando el paquete android-liblog previamente no seleccionado.
(Leyendo la base de datos … 168490 ficheros o directorios instalados actualmente.)
Preparando para desempaquetar …/00-android-liblog_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-liblog (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libbase previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/01-android-libbase_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libbase (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libboringssl previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/02-android-libboringssl_8.1.0+r23-2~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libboringssl (8.1.0+r23-2~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libcrypto-utils previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/03-android-libcrypto-utils_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libcrypto-utils (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libcutils previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/04-android-libcutils_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libcutils (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libadb previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/05-android-libadb_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libadb (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete adb previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/06-adb_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando adb (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete p7zip previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/07-p7zip_16.02+dfsg-6_amd64.deb …
Desempaquetando p7zip (16.02+dfsg-6) …
Seleccionando el paquete p7zip-full previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/08-p7zip-full_16.02+dfsg-6_amd64.deb …
Desempaquetando p7zip-full (16.02+dfsg-6) …
Seleccionando el paquete android-libunwind previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/09-android-libunwind_8.1.0+r23-2~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libunwind (8.1.0+r23-2~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libbacktrace previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/10-android-libbacktrace_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libbacktrace (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libetc1 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/11-android-libetc1_1%3a8.1.0+r23-2~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libetc1 (1:8.1.0+r23-2~18.04) …
Seleccionando el paquete libf2fs5:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/12-libf2fs5_1.11.0-1.1~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando libf2fs5:amd64 (1.11.0-1.1~18.04) …
Seleccionando el paquete libf2fs-format4:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/13-libf2fs-format4_1.11.0-1.1~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando libf2fs-format4:amd64 (1.11.0-1.1~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libsparse previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/14-android-libsparse_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libsparse (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libf2fs-utils previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/15-android-libf2fs-utils_8.1.0+r23-2~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libf2fs-utils (8.1.0+r23-2~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libutils previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/16-android-libutils_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libutils (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-libziparchive previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/17-android-libziparchive_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando android-libziparchive (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-sdk-platform-tools-common previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/18-android-sdk-platform-tools-common_27.0.0+10~18.04.2_all.deb …
Desempaquetando android-sdk-platform-tools-common (27.0.0+10~18.04.2) …
Seleccionando el paquete f2fs-tools previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/19-f2fs-tools_1.11.0-1.1~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando f2fs-tools (1.11.0-1.1~18.04) …
Seleccionando el paquete libann0 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/20-libann0_1.1.2+doc-6_amd64.deb …
Desempaquetando libann0 (1.1.2+doc-6) …
Seleccionando el paquete libcdt5 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/21-libcdt5_2.40.1-2_amd64.deb …
Desempaquetando libcdt5 (2.40.1-2) …
Seleccionando el paquete libcgraph6 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/22-libcgraph6_2.40.1-2_amd64.deb …
Desempaquetando libcgraph6 (2.40.1-2) …
Seleccionando el paquete libgts-0.7-5:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/23-libgts-0.7-5_0.7.6+darcs121130-4_amd64.deb …
Desempaquetando libgts-0.7-5:amd64 (0.7.6+darcs121130-4) …
Seleccionando el paquete libpathplan4 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/24-libpathplan4_2.40.1-2_amd64.deb …
Desempaquetando libpathplan4 (2.40.1-2) …
Seleccionando el paquete libgvc6 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/25-libgvc6_2.40.1-2_amd64.deb …
Desempaquetando libgvc6 (2.40.1-2) …
Seleccionando el paquete libgvpr2 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/26-libgvpr2_2.40.1-2_amd64.deb …
Desempaquetando libgvpr2 (2.40.1-2) …
Seleccionando el paquete liblab-gamut1 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/27-liblab-gamut1_2.40.1-2_amd64.deb …
Desempaquetando liblab-gamut1 (2.40.1-2) …
Seleccionando el paquete graphviz previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/28-graphviz_2.40.1-2_amd64.deb …
Desempaquetando graphviz (2.40.1-2) …
Seleccionando el paquete dmtracedump previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/29-dmtracedump_8.1.0+r23-3~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando dmtracedump (8.1.0+r23-3~18.04) …
Seleccionando el paquete etc1tool previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/30-etc1tool_8.1.0+r23-1~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando etc1tool (8.1.0+r23-1~18.04) …
Seleccionando el paquete fastboot previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/31-fastboot_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando fastboot (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete hprof-conv previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/32-hprof-conv_8.1.0+r23-2~18.04_amd64.deb …
Desempaquetando hprof-conv (8.1.0+r23-2~18.04) …
Seleccionando el paquete sqlite3 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/33-sqlite3_3.22.0-1ubuntu0.3_amd64.deb …
Desempaquetando sqlite3 (3.22.0-1ubuntu0.3) …
Seleccionando el paquete android-sdk-platform-tools previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/34-android-sdk-platform-tools_27.0.0+10~18.04.2_amd64.deb …
Desempaquetando android-sdk-platform-tools (27.0.0+10~18.04.2) …
Seleccionando el paquete libgts-bin previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/35-libgts-bin_0.7.6+darcs121130-4_amd64.deb …
Desempaquetando libgts-bin (0.7.6+darcs121130-4) …
Seleccionando el paquete android-tools-adb previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/36-android-tools-adb_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_all.deb …
Desempaquetando android-tools-adb (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Seleccionando el paquete android-tools-fastboot previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar …/37-android-tools-fastboot_1%3a8.1.0+r23-5~18.04_all.deb …
Desempaquetando android-tools-fastboot (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando libgts-0.7-5:amd64 (0.7.6+darcs121130-4) …
Configurando libpathplan4 (2.40.1-2) …
Configurando liblab-gamut1 (2.40.1-2) …
Configurando android-libetc1 (1:8.1.0+r23-2~18.04) …
Configurando android-liblog (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando sqlite3 (3.22.0-1ubuntu0.3) …
Configurando android-libboringssl (8.1.0+r23-2~18.04) …
Configurando p7zip (16.02+dfsg-6) …
Configurando libann0 (1.1.2+doc-6) …
Configurando hprof-conv (8.1.0+r23-2~18.04) …
Configurando libgts-bin (0.7.6+darcs121130-4) …
Configurando etc1tool (8.1.0+r23-1~18.04) …
Configurando android-sdk-platform-tools-common (27.0.0+10~18.04.2) …
Configurando libcdt5 (2.40.1-2) …
Configurando libcgraph6 (2.40.1-2) …
Configurando libf2fs5:amd64 (1.11.0-1.1~18.04) …
Configurando libgvc6 (2.40.1-2) …
Configurando android-libcrypto-utils (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando android-libbase (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando libgvpr2 (2.40.1-2) …
Configurando libf2fs-format4:amd64 (1.11.0-1.1~18.04) …
Configurando android-libcutils (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando p7zip-full (16.02+dfsg-6) …
Configurando android-libsparse (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando android-libf2fs-utils (8.1.0+r23-2~18.04) …
Configurando android-libadb (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando f2fs-tools (1.11.0-1.1~18.04) …
Configurando graphviz (2.40.1-2) …
Configurando android-libunwind (8.1.0+r23-2~18.04) …
Configurando dmtracedump (8.1.0+r23-3~18.04) …
Configurando android-libbacktrace (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando adb (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando android-tools-adb (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando android-libutils (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando android-libziparchive (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando fastboot (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando android-tools-fastboot (1:8.1.0+r23-5~18.04) …
Configurando android-sdk-platform-tools (27.0.0+10~18.04.2) …
Procesando disparadores para libc-bin (2.27-3ubuntu1) …
Procesando disparadores para man-db (2.8.3-2ubuntu0.1) …
Procesando disparadores para initramfs-tools (0.130ubuntu3.9) …
update-initramfs: Generating /boot/initrd.img-4.15.0-96-generic
[email protected]:~/Descargas$ adb version
Android Debug Bridge version 1.0.39
Version 1:8.1.0+r23-5~18.04
Installed as /usr/lib/android-sdk/platform-tools/adb
[email protected]:~/Descargas$

Actualizar java en Ubuntu

abril 25, 2020abril 25, 2020soloelectronicosDeja un comentario

Para conseguir que un fichero .jar funcione en Ubuntu deben cumplirse dos requisitos

1. 1. Tener instalada la máquina virtual de java
  2. Definir el programa a utilizar para abrir los ficheros .jar

Comentar que existen dos versiones

1. 1. El JRE o Java Runtime Enviroment que no es más que el conjunto de aplicaciones y librerías necesarias para poder usar una aplicación Java (prácticamente la máquina virtual y algunas herramientas más)
  2. El JDK o Java Development Kit que está formado por el JRE mencionado en el punto anterior y todo lo necesario para poder desarrollar aplicaciones en este lenguaje de programación.

Si tiene instalado el JRE,bastara con hacer click con el botón derecho sobre un fichero .jar y seleccionar en el formulario que nos aparece, escribir a continuación escribiremos

java -jar

Bueno ¿y si no nos funciona?

Pues en ocasiones si intentamos instalar el JRE en Ubuntu puede ser casi un verdadera odisea pues es frecuente que muestre un error similar al siguiente:

introducir el código aquí sudo apt install oracle-java8-set-default
Leyendo lista de paquetes... Hecho
Creando árbol de dependencias       
Leyendo la información de estado... Hecho
, pero algún
otro paquete hace referencia
a él. Esto puede significar que el paquete falta, está obsoleto o sólo         
se encuentra disponible desde alguna otra fuente
Sin embargo, los siguientes paquetes lo reemplazan:
oracle-java12-set-default oracle-java11-set-default-local

E: El paquete «oracle-java8-set-default» no tiene un candidato para la 
instalación

También si intenta con el siguiente comando nos da el mismo error

sudo apt install oracle-java8-installer

Puede que muestre este mensaje :

los siguientes paquetes lo reemplazan: oracle-java12-set-default oracle-java11-set-default-local

El problema es que si adicionamos también el repositorio de webupd8 esos paquetes se encuentran en otro repositorio .

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java –

Pero aun así , si lo intentamos instalar seguimos obteniendo el mismo error

Este es un log de ejemplo de lo que pueda usted también sufriendo intentando instalar el jdk por ejemplo para crear aplicaciones en java con el Ide de Eclpise o simplemente porque necesita ejecutar un jar desde Ubuntu Linux Mint o cualquier otra version de Linux:






[email protected]:~$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
[sudo] contraseña para soloelectronicos: 
The Oracle JDK License has changed for releases starting April 16, 2019.

The new Oracle Technology Network License Agreement for Oracle Java SE is substantially different from prior Oracle JDK licenses. The new license permits certain uses, such as personal use and development use, at no cost -- but other uses authorized under prior Oracle JDK licenses may no longer be available. Please review the terms carefully before downloading and using this product. An FAQ is available here: https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/overview/oracle-jdk-faqs.html

Oracle Java downloads now require logging in to an Oracle account to download Java updates, like the latest Oracle Java 8u211 / Java SE 8u212. Because of this I cannot update the PPA with the latest Java (and the old links were broken by Oracle).

For this reason, THIS PPA IS DISCONTINUED.

For Oracle Java 11, see a different PPA -> https://www.linuxuprising.com/2019/06/new-oracle-java-11-installer-for-ubuntu.html

That same PPA also has Oracle Java 13 -> https://www.linuxuprising.com/2019/09/install-oracle-java-13-on-ubuntu-linux.html

and Oracle Java 14 -> 
https://www.linuxuprising.com/2020/03/how-to-install-oracle-java-14-jdk14-on.html

Old description:

Oracle Java (JDK) Installer (automatically downloads and installs Oracle JDK8). There are no actual Java files in this PPA.

Important -> Why Oracle Java 7 And 6 Installers No Longer Work: http://www.webupd8.org/2017/06/why-oracle-java-7-and-6-installers-no.html

Update: Oracle Java 9 has reached end of life: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk9-downloads-3848520.html

The PPA supports Ubuntu 18.10, 18.04, 16.04, 14.04 and 12.04.

More info (and Ubuntu installation instructions):
- http://www.webupd8.org/2012/09/install-oracle-java-8-in-ubuntu-via-ppa.html

Debian installation instructions:
- Oracle Java 8: http://www.webupd8.org/2014/03/how-to-install-oracle-java-8-in-debian.html
Más información: https://launchpad.net/~webupd8team/+archive/ubuntu/java
Pulse [ENTRAR] para continuar o Ctrl+C para cancelar la adición.

Obj:1 http://ppa.launchpad.net/thopiekar/cura/ubuntu bionic InRelease
Des:2 http://ppa.launchpad.net/webupd8team/java/ubuntu bionic InRelease [15,4 kB]
Obj:3 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic InRelease 
Des:4 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security InRelease [88,7 kB] 
Obj:5 https://repo.skype.com/deb stable InRelease 
Des:6 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates InRelease [88,7 kB] 
Des:7 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports InRelease [74,6 kB] 
Des:8 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/main amd64 DEP-11 Metadata [38,7 kB]
Des:9 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/universe amd64 DEP-11 Metadata [42,1 kB]
Des:10 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main i386 Packages [669 kB]
Des:11 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/multiverse amd64 DEP-11 Metadata [2.464 B]
Des:12 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 Packages [915 kB]
Des:13 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 DEP-11 Metadata [301 kB]
Des:14 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe i386 Packages [1.014 kB]
Des:15 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 Packages [1.065 kB]
Des:16 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 DEP-11 Metadata [273 kB]
Des:17 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe DEP-11 64x64 Icons [458 kB]
Des:18 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/multiverse amd64 DEP-11 Metadata [2.468 B]
Des:19 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports/universe amd64 DEP-11 Metadata [7.968 B]
Descargados 5.057 kB en 4s (1.376 kB/s) 
Leyendo lista de paquetes... Hecho
[email protected]:~$ sudo apt update
Obj:1 http://ppa.launchpad.net/thopiekar/cura/ubuntu bionic InRelease
Obj:2 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic InRelease 
Des:3 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security InRelease [88,7 kB] 
Obj:4 http://ppa.launchpad.net/webupd8team/java/ubuntu bionic InRelease 
Des:5 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates InRelease [88,7 kB] 
Obj:6 https://repo.skype.com/deb stable InRelease 
Des:7 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports InRelease [74,6 kB] 
Des:8 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/main amd64 DEP-11 Metadata [38,6 kB]
Des:9 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 DEP-11 Metadata [301 kB]
Des:10 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/universe amd64 DEP-11 Metadata [42,1 kB]
Des:11 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security/multiverse amd64 DEP-11 Metadata [2.464 B]
Des:12 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 DEP-11 Metadata [273 kB]
Des:13 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/multiverse amd64 DEP-11 Metadata [2.468 B]
Des:14 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports/universe amd64 DEP-11 Metadata [7.968 B]
Descargados 920 kB en 3s (307 kB/s) 
Leyendo lista de paquetes... Hecho
Creando árbol de dependencias 
Leyendo la información de estado... Hecho
Se pueden actualizar 12 paquetes. Ejecute «apt list --upgradable» para verlos.
[email protected]:~$ sudo apt install oracle-java8-installer
Leyendo lista de paquetes... Hecho
Creando árbol de dependencias 
Leyendo la información de estado... Hecho
El paquete oracle-java8-installer no está disponible, pero algún otro paquete hace referencia
a él. Esto puede significar que el paquete falta, está obsoleto o sólo se
encuentra disponible desde alguna otra fuente

E: El paquete «oracle-java8-installer» no tiene un candidato para la instalación

[email protected]:~$ apt list --upgradable
Listando... Hecho
binutils/bionic-updates,bionic-security 2.30-21ubuntu1~18.04.3 amd64 [actualizable desde: 2.30-21ubuntu1~18.04.2]
binutils-common/bionic-updates,bionic-security 2.30-21ubuntu1~18.04.3 amd64 [actualizable desde: 2.30-21ubuntu1~18.04.2]
binutils-x86-64-linux-gnu/bionic-updates,bionic-security 2.30-21ubuntu1~18.04.3 amd64 [actualizable desde: 2.30-21ubuntu1~18.04.2]
gnome-software/bionic-updates 3.28.1-0ubuntu4.18.04.15 amd64 [actualizable desde: 3.28.1-0ubuntu4.18.04.14]
gnome-software-common/bionic-updates,bionic-updates 3.28.1-0ubuntu4.18.04.15 all [actualizable desde: 3.28.1-0ubuntu4.18.04.14]
libbinutils/bionic-updates,bionic-security 2.30-21ubuntu1~18.04.3 amd64 [actualizable desde: 2.30-21ubuntu1~18.04.2]
libjson-glib-1.0-0/bionic-updates 1.4.2-3ubuntu0.18.04.1 amd64 [actualizable desde: 1.4.2-3]
libjson-glib-1.0-common/bionic-updates,bionic-updates 1.4.2-3ubuntu0.18.04.1 all [actualizable desde: 1.4.2-3]
libnautilus-extension1a/bionic-updates 1:3.26.4-0~ubuntu18.04.5 amd64 [actualizable desde: 1:3.26.3-0ubuntu4]
python3-update-manager/bionic-updates,bionic-updates 1:18.04.11.12 all [actualizable desde: 1:18.04.11.10]
update-manager/bionic-updates,bionic-updates 1:18.04.11.12 all [actualizable desde: 1:18.04.11.10]
update-manager-core/bionic-updates,bionic-updates 1:18.04.11.12 all [actualizable desde: 1:18.04.11.10]
[email protected]:~$ java --version
openjdk 11.0.7 2020-04-14
OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.7+10-post-Ubuntu-2ubuntu218.04)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.7+10-post-Ubuntu-2ubuntu218.04, mixed mode, sharing)
[email protected]:~$ sudo apt install oracle-java8-installer
Leyendo lista de paquetes... Hecho
Creando árbol de dependencias 
Leyendo la información de estado... Hecho
El paquete oracle-java8-installer no está disponible, pero algún otro paquete hace referencia
a él. Esto puede significar que el paquete falta, está obsoleto o sólo se
encuentra disponible desde alguna otra fuente

E: El paquete «oracle-java8-installer» no tiene un candidato para la instalación
[email protected]:~$ sudo apt install default-jre
Leyendo lista de paquetes... Hecho
Creando árbol de dependencias 
Leyendo la información de estado... Hecho
default-jre ya está en su versión más reciente (2:1.11-68ubuntu1~18.04.1).
El paquete indicado a continuación se instaló de forma automática y ya no es necesario.
libllvm6.0
Utilice «sudo apt autoremove» para eliminarlo.
0 actualizados, 0 nuevos se instalarán, 0 para eliminar y 12 no actualizados.
[email protected]:~$ 
[email protected]:~$ sudo apt install oracle-java8-installer
[sudo] contraseña para soloelectronicos: 
Leyendo lista de paquetes... Hecho
Creando árbol de dependencias 
Leyendo la información de estado... Hecho
El paquete oracle-java8-installer no está disponible, pero algún otro paquete hace referencia
a él. Esto puede significar que el paquete falta, está obsoleto o sólo se
encuentra disponible desde alguna otra fuente

E: El paquete «oracle-java8-installer» no tiene un candidato para la instalación

RESOLUCION

Pues el problema es que el repo webupd8team lo han descontinuado desde hace ya tiempo; teniendo el mismo inconveniente en Mint 19.1 queriendo instalar la JDK 1.8.0_31, y la solución que he encontrado es netamente manual pero muy sencilla :

Lo primero es descargar la JDK desde el sitio web de Oracle donde nos van a pedir las credenciales para acceder ( es gratuito)

Después, desde una ventana de terminal ejecute los siguientes comandos (tenga cuidado pues los comandos varian en la version de JDK!):

Descomprimir al directorio /usr/lib/jvm:

sudo tar -zxf ~/Descargas/jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm

Actualizar el comando java:

sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java 100

Actualizar el comando javac:

sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/javac 100

Establecer la JDK de Oracle como default:

sudo update-alternatives --config java

Y seleccione la opción correspondiente a la JDK 8( en el ejemplo seleccione 3):

 

[email protected]:~/Descargas$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java 100
[email protected]:~/Descargas$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/javac 100
[email protected]:~/Descargas$ sudo update-alternatives --config java 
Existen 2 opciones para la alternativa java (que provee /usr/bin/java).

  Selección   Ruta                                         Prioridad  Estado
------------------------------------------------------------
* 0            /usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64/bin/java   1111      modo automático
  1            /usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64/bin/java   1111      modo manual
  2            /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java            100       modo manual

Pulse <Intro> para mantener el valor por omisión [*] o pulse un número de selección: 2
update-alternatives: utilizando /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java para proveer /usr/bin/java (java) en modo manual

Instalando Octoprint en Linux

abril 21, 2020abril 21, 2020soloelectronicos1 comentario

OctoPrint es un sofware creado por Gina Häußge y es 100% opensource con un interfaz amigable que hace de servidor de impresion 3D permitiendo controlar en la practica cualquier impresora 3D a distancia.

Gracias a este sw podríamos dejar nuestra impresora imprimiendo durante horas mientras la controlamos desde cualquier parte del mundo ( se puede empezar, parar y pausar impresiones en tiempo real) o la monitorizamos gracias a que podemos conectarle una webcam y hacer streaming de las impresiones e incluso timelapses.

Otras utilidad sin duda interesante es subir o visualizar nuestros GCODES e incluso generarlos !las posibildades son casi infinitas!.

Este sw esta en constante desarrollo y mantiene una gran comunidad en Github que comparte e innova en sus nuevas implementaciones de acorde a las necesidade de cada usuario,

Sin duda la forma más sencilla de instalar OctoPrint es usando una Raspberry o a orangePi como vimos en este port, R pero también es posible instalarlo en cualquier ordenador con windows y como vamos a ver con Linux

Las instrucciones de configuración genéricas se reducen a Instalación de Python incluyendo pip y virtualenv, pero tenga en cuenta:

- - Si bien OctoPrint es compatible con Python 3.7+ a partir de la versión 1.4.0, muchos de los complementos disponibles siguen siendo solo validos para Python 2.
  - Si desea hacer uso de complementos del repositorio de complementos, por ahora aún debe instalar OctoPrint en Python 2.7. Tenga en cuenta que la migración a Python 3 en una fecha posterior se realiza fácilmente.

En resumen estos son los pasos :

- - Crear un entorno virtual en algún lugar:

virtualenv OctoPrint

- - Instalación de OctoPrint en ese entorno virtual:

OctoPrint / bin / pip install OctoPrint

- - Luego, OctoPrint se puede iniciar a través de ./OctoPrint/bin/octoprint serve o con una ruta absoluta / ruta / a / OctoPrint / bin / octoprint serve
  - Las instrucciones de configuración más específicas para los entornos de tiempo de ejecución más comunes se pueden encontrar a continuación.

Configuración básica

Para el paquete básico, necesitará Python 2.7 (debe instalarse de manera predeterminada) y pip.

Las dependencias de OctoPrint serán instaladas por pip:

cd ~
sudo apt update
sudo apt install python-pip python-dev python-setuptools python-virtualenv git libyaml-dev build-essential
mkdir OctoPrint && cd OctoPrint
virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install pip --upgrade
pip install octoprint

Si esto instala una versión anterior de OctoPrint, pip probablemente todavía tenga algo en caché. En ese caso, agregue –no-cache-dir al comando de instalación, p.

pip install --no-cache-dir octoprint

Para hacer esto permanente, limpie el caché de pip:

rm -r ~ / .cache / pip

Es posible que deba agregar el usuario pi al grupo de marcado y tty para que el usuario pueda acceder a los puertos seriales:

sudo usermod -a -G tty usuario
sudo usermod -a -G dialout usuario

Entonces debería poder iniciar el servidor OctoPrint:

~ / OctoPrint / venv / bin / octoprint serve

Lo cual responderá algo como esto:

octoprint serve
2020-04-21 16:30:41,253 - octoprint.startup - INFO - ******************************************************************************
2020-04-21 16:30:41,254 - octoprint.startup - INFO - Starting OctoPrint 1.4.0
2020-04-21 16:30:41,254 - octoprint.startup - INFO - ******************************************************************************
2020-04-21 16:30:41,275 - octoprint.plugin.core - INFO - Loading plugins from /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins, /home/soloelectronicos/.octoprint/plugins and installed plugin packages...
2020-04-21 16:30:41,799 - octoprint.plugin.core - INFO - Plugin Pi Support Plugin did not pass check, not loading.
2020-04-21 16:30:41,869 - octoprint.plugins.octoprint.plugins.discovery - INFO - pybonjour is not installed, Zeroconf Discovery won't be available
2020-04-21 16:30:41,877 - octoprint.plugin.core - INFO - Found 14 plugin(s) providing 14 mixin implementations, 25 hook handlers
2020-04-21 16:30:41,911 - octoprint.server.heartbeat - INFO - Starting server heartbeat, 900.0s interval
2020-04-21 16:30:41,941 - octoprint.server - INFO - Intermediary server started
2020-04-21 16:30:41,941 - octoprint.plugin.core - INFO - Loading plugins from /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins, /home/soloelectronicos/.octoprint/plugins and installed plugin packages...
2020-04-21 16:30:41,950 - octoprint.plugin.core - INFO - Plugin Pi Support Plugin did not pass check, not loading.
2020-04-21 16:30:41,988 - octoprint.plugin.core - INFO - Found 14 plugin(s) providing 14 mixin implementations, 25 hook handlers
2020-04-21 16:30:41,991 - octoprint.printer.profile - ERROR - Profile _default does not exist, creating _default again and setting it as default
2020-04-21 16:30:42,019 - octoprint.filemanager.storage - INFO - Initializing the file metadata for /home/soloelectronicos/.octoprint/uploads...
2020-04-21 16:30:42,019 - octoprint.filemanager.storage - INFO - ... file metadata for /home/soloelectronicos/.octoprint/uploads initialized successfully.
2020-04-21 16:30:42,022 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin action_command_prompt: PLUGIN_ACTION_COMMAND_PROMPT_INTERACT (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_action_command_prompt_interact')")
2020-04-21 16:30:42,022 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin announcements: PLUGIN_ANNOUNCEMENTS_READ (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_announcements_read')")
2020-04-21 16:30:42,022 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin announcements: PLUGIN_ANNOUNCEMENTS_MANAGE (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_announcements_manage'), Need(method='role', value=u'plugin_announcements_read')")
2020-04-21 16:30:42,023 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin appkeys: PLUGIN_APPKEYS_ADMIN (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_appkeys_admin')")
2020-04-21 16:30:42,023 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin backup: PLUGIN_BACKUP_ACCESS (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_backup_access')")
2020-04-21 16:30:42,024 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin logging: PLUGIN_LOGGING_MANAGE (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_logging_manage')")
2020-04-21 16:30:42,024 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin pluginmanager: PLUGIN_PLUGINMANAGER_MANAGE (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_pluginmanager_manage')")
2020-04-21 16:30:42,025 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin pluginmanager: PLUGIN_PLUGINMANAGER_INSTALL (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_pluginmanager_install'), Need(method='role', value=u'plugin_pluginmanager_manage')")
2020-04-21 16:30:42,025 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin printer_safety_check: PLUGIN_PRINTER_SAFETY_CHECK_DISPLAY (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_printer_safety_check_display')")
2020-04-21 16:30:42,026 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin softwareupdate: PLUGIN_SOFTWAREUPDATE_CHECK (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_softwareupdate_check')")
2020-04-21 16:30:42,027 - octoprint.server - INFO - Added new permission from plugin softwareupdate: PLUGIN_SOFTWAREUPDATE_UPDATE (needs: u"Need(method='role', value=u'plugin_softwareupdate_update')")
2020-04-21 16:30:42,351 - octoprint.util.pip - INFO - Using "/home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/bin/python2 -m pip" as command to invoke pip
2020-04-21 16:30:42,618 - octoprint.util.pip - INFO - Version of pip is 20.0.2
2020-04-21 16:30:42,618 - octoprint.util.pip - INFO - pip installs to /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages (writable -> yes), --user flag needed -> no, virtual env -> yes
2020-04-21 16:30:42,619 - octoprint.util.pip - INFO - ==> pip ok -> yes
2020-04-21 16:30:42,621 - octoprint.plugin.core - INFO - Initialized 14 plugin implementation(s)
2020-04-21 16:30:42,643 - octoprint.plugin.core - INFO - 14 plugin(s) registered with the system:
|  Action Command Prompt Support (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/action_command_prompt
|  Announcement Plugin (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/announcements
|  Anonymous Usage Tracking (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/tracking
|  Application Keys Plugin (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/appkeys
|  Backup & Restore (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/backup
|  Core Wizard (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/corewizard
|  Discovery (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/discovery
|  Error Tracking (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/errortracking
|  Logging (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/logging
|  Login UI (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/loginui
|  Plugin Manager (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/pluginmanager
|  Printer Safety Check (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/printer_safety_check
|  Software Update (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/softwareupdate
|  Virtual Printer (bundled) = /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/octoprint/plugins/virtual_printer
Prefix legend: ! = disabled, # = blacklisted, * = incompatible
2020-04-21 16:30:42,687 - octoprint.environment - INFO - Detected environment is Python 2.7.17 under Linux (linux2). Details:
|  hardware:
|      cores: 2
|      freq: 2201.0
|      ram: 2081136640
|  os:
|      id: linux
|      platform: linux2
|  python:
|      pip: 20.0.2
|      version: 2.7.17
|      virtualenv: /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv
2020-04-21 16:30:42,694 - octoprint.server - INFO - Reset webasset folder /home/soloelectronicos/.octoprint/generated/webassets...
2020-04-21 16:30:42,695 - octoprint.server - INFO - Reset webasset folder /home/soloelectronicos/.octoprint/generated/.webassets-cache...
2020-04-21 16:30:42,956 - octoprint.server - INFO - Shutting down intermediary server...
2020-04-21 16:30:43,444 - octoprint.server - INFO - Intermediary server shut down
2020-04-21 16:30:43,448 - octoprint.events - INFO - Processing startup event, this is our first event
2020-04-21 16:30:43,450 - octoprint.events - INFO - Adding 0 events to queue that were held back before startup event
2020-04-21 16:30:43,452 - octoprint.filemanager - INFO - Adding backlog items from all storage types to analysis queue...
2020-04-21 16:30:43,456 - octoprint.server.util.watchdog - INFO - Running initial scan on watched folder...
2020-04-21 16:30:43,456 - octoprint.filemanager - INFO - Added 0 items from storage type "local" to analysis queue
2020-04-21 16:30:43,459 - octoprint.server.util.watchdog - INFO - ... initial scan done.
2020-04-21 16:30:43,465 - octoprint.server - INFO - Listening on http://0.0.0.0:5000 and http://[::]:5000
2020-04-21 16:30:43,465 - octoprint.plugins.discovery - INFO - Registered OctoPrint instance on ubuntusoloelectronicos for SSDP
2020-04-21 16:30:43,762 - octoprint.util.pip - INFO - Using "/home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/bin/python2 -m pip" as command to invoke pip
2020-04-21 16:30:43,763 - octoprint.util.pip - INFO - pip installs to /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages (writable -> yes), --user flag needed -> no, virtual env -> yes
2020-04-21 16:30:43,763 - octoprint.util.pip - INFO - ==> pip ok -> yes
2020-04-21 16:30:43,800 - octoprint.plugins.announcements - INFO - Loaded channel _important from https://octoprint.org/feeds/important.xml in 0.31s
2020-04-21 16:30:43,866 - octoprint.plugins.pluginmanager - INFO - Loaded plugin repository data from https://plugins.octoprint.org/plugins.json
2020-04-21 16:30:44,163 - octoprint.plugins.announcements - INFO - Loaded channel _releases from https://octoprint.org/feeds/releases.xml in 0.3s
2020-04-21 16:30:44,583 - octoprint.util.pip - INFO - Using "/home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/bin/python2 -m pip" as command to invoke pip
2020-04-21 16:30:44,627 - octoprint.plugins.pluginmanager - INFO - Loaded plugin notices data from https://plugins.octoprint.org/notices.json
2020-04-21 16:30:44,846 - octoprint.plugins.announcements - INFO - Loaded channel _blog from https://octoprint.org/feeds/octoblog.xml in 0.28s
2020-04-21 16:30:45,653 - octoprint.util.pip - INFO - pip installs to /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/lib/python2.7/site-packages/ (writable -> yes), --user flag needed -> no, virtual env -> yes
2020-04-21 16:30:45,653 - octoprint.util.pip - INFO - ==> pip ok -> yes
2020-04-21 16:30:45,660 - octoprint.plugins.softwareupdate - INFO - Saved version cache to disk
2020-04-21 16:30:46,286 - octoprint.plugins.announcements - INFO - Loaded channel _plugins from https://plugins.octoprint.org/feed.xml in 1.4s
2020-04-21 16:30:46,624 - octoprint.plugins.announcements - INFO - Loaded channel _octopi from https://octoprint.org/feeds/octopi.xml in 0.29s
2020-04-21 16:45:41,912 - octoprint.server.heartbeat - INFO - Server heartbeat <3
2020-04-21 17:00:41,913 - octoprint.server.heartbeat - INFO - Server heartbeat <3
2020-04-21 17:15:41,915 - octoprint.server.heartbeat - INFO - Server heartbeat <3
2020-04-21 17:30:41,916 - octoprint.server.heartbeat - INFO - Server heartbeat <3
2020-04-21 17:45:41,918 - octoprint.server.heartbeat - INFO - Server heartbeat <3
2020-04-21 17:46:03,908 - octoprint.server.util.flask.PreemptiveCache - INFO - Adding entry for / and {'query_string': u'l10n=en', 'path': u'/', u'_count': 1, u'_timestamp': 1587483963.908261, 'base_url': u'http://127.0.0.1:5000/'}
2020-04-21 17:46:07,147 - octoprint.server.util.sockjs - INFO - New connection from client: 127.0.0.1
2020-04-21 17:46:08,325 - tornado.access - WARNING - 403 GET /api/printerprofiles/_default (127.0.0.1) 5.30ms

Log de ejecucion :


[email protected]:~$ sudo apt install python-pip python-dev python-setuptools python-virtualenv git libyaml-dev build-essential
[sudo] contraseña para soloelectronicos:
Leyendo lista de paquetes... Hecho
Creando árbol de dependencias
Leyendo la información de estado... Hecho
El paquete indicado a continuación se instaló de forma automática y ya no es necesario.
libllvm6.0
Utilice «sudo apt autoremove» para eliminarlo.
Se instalarán los siguientes paquetes adicionales:
dpkg-dev fakeroot git-man libalgorithm-diff-perl libalgorithm-diff-xs-perl
libalgorithm-merge-perl liberror-perl libfakeroot libpython-all-dev
libpython-dev libpython2.7-dev make python-all python-all-dev python-crypto
python-keyring python-keyrings.alt python-pip-whl python-secretstorage
python-wheel python-xdg python2.7-dev python3-virtualenv virtualenv
Paquetes sugeridos:
debian-keyring git-daemon-run | git-daemon-sysvinit git-doc git-el git-email
git-gui gitk gitweb git-cvs git-mediawiki git-svn libyaml-doc make-doc
python-crypto-doc libkf5wallet-bin gir1.2-gnomekeyring-1.0 python-fs
python-gdata python-keyczar python-secretstorage-doc python-setuptools-doc
Se instalarán los siguientes paquetes NUEVOS:
build-essential dpkg-dev fakeroot git git-man libalgorithm-diff-perl
libalgorithm-diff-xs-perl libalgorithm-merge-perl liberror-perl libfakeroot
libpython-all-dev libpython-dev libpython2.7-dev libyaml-dev make python-all
python-all-dev python-crypto python-dev python-keyring python-keyrings.alt
python-pip python-pip-whl python-secretstorage python-setuptools
python-virtualenv python-wheel python-xdg python2.7-dev python3-virtualenv
virtualenv
0 actualizados, 31 nuevos se instalarán, 0 para eliminar y 8 no actualizados.
Se necesita descargar 36,9 MB de archivos.
Se utilizarán 85,4 MB de espacio de disco adicional después de esta operación.
¿Desea continuar? [S/n] S
Des:1 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 make amd64 4.1-9.1ubuntu1 [154 kB]
Des:2 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 dpkg-dev all 1.19.0.5ubuntu2.3 [607 kB]
Des:3 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 build-essential amd64 12.4ubuntu1 [4.758 B]
Des:4 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 libfakeroot amd64 1.22-2ubuntu1 [25,9 kB]
Des:5 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 fakeroot amd64 1.22-2ubuntu1 [62,3 kB]
Des:6 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 liberror-perl all 0.17025-1 [22,8 kB]
Des:7 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 git-man all 1:2.17.1-1ubuntu0.7 [804 kB]
Des:8 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 git amd64 1:2.17.1-1ubuntu0.7 [3.915 kB]
Des:9 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 libalgorithm-diff-perl all 1.19.03-1 [47,6 kB]
Des:10 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 libalgorithm-diff-xs-perl amd64 0.04-5 [11,1 kB]
Des:11 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 libalgorithm-merge-perl all 0.08-3 [12,0 kB]
Des:12 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 libpython2.7-dev amd64 2.7.17-1~18.04 [28,3 MB]
Des:13 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 libpython-dev amd64 2.7.15~rc1-1 [7.684 B]
Des:14 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 libpython-all-dev amd64 2.7.15~rc1-1 [1.092 B]
Des:15 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-all amd64 2.7.15~rc1-1 [1.076 B]
Des:16 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 python2.7-dev amd64 2.7.17-1~18.04 [277 kB]
Des:17 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-dev amd64 2.7.15~rc1-1 [1.256 B]
Des:18 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-all-dev amd64 2.7.15~rc1-1 [1.100 B]
Des:19 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-crypto amd64 2.6.1-8ubuntu2 [244 kB]
Des:20 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-secretstorage all 2.3.1-2 [11,8 kB]
Des:21 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-keyring all 10.6.0-1 [30,6 kB]
Des:22 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-keyrings.alt all 3.0-1 [16,7 kB]
Des:23 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 python-pip-whl all 9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1 [1.653 kB]
Des:24 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/universe amd64 python-pip all 9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1 [151 kB]
Des:25 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 python-setuptools all 39.0.1-2 [329 kB]
Des:26 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 python-virtualenv all 15.1.0+ds-1.1 [46,8 kB]
Des:27 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 python-wheel all 0.30.0-0.2 [36,4 kB]
Des:28 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 python-xdg all 0.25-4ubuntu1 [31,3 kB]
Des:29 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 python3-virtualenv all 15.1.0+ds-1.1 [43,4 kB]
Des:30 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/universe amd64 virtualenv all 15.1.0+ds-1.1 [4.476 B]
Des:31 http://es.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 libyaml-dev amd64 0.1.7-2ubuntu3 [55,7 kB]
Descargados 36,9 MB en 6s (5.898 kB/s)
Extrayendo plantillas para los paquetes: 100%
Seleccionando el paquete make previamente no seleccionado.
(Leyendo la base de datos ... 163591 ficheros o directorios instalados actualmente.)
Preparando para desempaquetar .../00-make_4.1-9.1ubuntu1_amd64.deb ...
Desempaquetando make (4.1-9.1ubuntu1) ...
Seleccionando el paquete dpkg-dev previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../01-dpkg-dev_1.19.0.5ubuntu2.3_all.deb ...
Desempaquetando dpkg-dev (1.19.0.5ubuntu2.3) ...
Seleccionando el paquete build-essential previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../02-build-essential_12.4ubuntu1_amd64.deb ...
Desempaquetando build-essential (12.4ubuntu1) ...
Seleccionando el paquete libfakeroot:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../03-libfakeroot_1.22-2ubuntu1_amd64.deb ...
Desempaquetando libfakeroot:amd64 (1.22-2ubuntu1) ...
Seleccionando el paquete fakeroot previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../04-fakeroot_1.22-2ubuntu1_amd64.deb ...
Desempaquetando fakeroot (1.22-2ubuntu1) ...
Seleccionando el paquete liberror-perl previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../05-liberror-perl_0.17025-1_all.deb ...
Desempaquetando liberror-perl (0.17025-1) ...
Seleccionando el paquete git-man previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../06-git-man_1%3a2.17.1-1ubuntu0.7_all.deb ...
Desempaquetando git-man (1:2.17.1-1ubuntu0.7) ...
Seleccionando el paquete git previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../07-git_1%3a2.17.1-1ubuntu0.7_amd64.deb ...
Desempaquetando git (1:2.17.1-1ubuntu0.7) ...
Seleccionando el paquete libalgorithm-diff-perl previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../08-libalgorithm-diff-perl_1.19.03-1_all.deb ...
Desempaquetando libalgorithm-diff-perl (1.19.03-1) ...
Seleccionando el paquete libalgorithm-diff-xs-perl previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../09-libalgorithm-diff-xs-perl_0.04-5_amd64.deb ...
Desempaquetando libalgorithm-diff-xs-perl (0.04-5) ...
Seleccionando el paquete libalgorithm-merge-perl previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../10-libalgorithm-merge-perl_0.08-3_all.deb ...
Desempaquetando libalgorithm-merge-perl (0.08-3) ...
Seleccionando el paquete libpython2.7-dev:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../11-libpython2.7-dev_2.7.17-1~18.04_amd64.deb ...
Desempaquetando libpython2.7-dev:amd64 (2.7.17-1~18.04) ...
Seleccionando el paquete libpython-dev:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../12-libpython-dev_2.7.15~rc1-1_amd64.deb ...
Desempaquetando libpython-dev:amd64 (2.7.15~rc1-1) ...
Seleccionando el paquete libpython-all-dev:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../13-libpython-all-dev_2.7.15~rc1-1_amd64.deb ...
Desempaquetando libpython-all-dev:amd64 (2.7.15~rc1-1) ...
Seleccionando el paquete python-all previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../14-python-all_2.7.15~rc1-1_amd64.deb ...
Desempaquetando python-all (2.7.15~rc1-1) ...
Seleccionando el paquete python2.7-dev previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../15-python2.7-dev_2.7.17-1~18.04_amd64.deb ...
Desempaquetando python2.7-dev (2.7.17-1~18.04) ...
Seleccionando el paquete python-dev previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../16-python-dev_2.7.15~rc1-1_amd64.deb ...
Desempaquetando python-dev (2.7.15~rc1-1) ...
Seleccionando el paquete python-all-dev previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../17-python-all-dev_2.7.15~rc1-1_amd64.deb ...
Desempaquetando python-all-dev (2.7.15~rc1-1) ...
Seleccionando el paquete python-crypto previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../18-python-crypto_2.6.1-8ubuntu2_amd64.deb ...
Desempaquetando python-crypto (2.6.1-8ubuntu2) ...
Seleccionando el paquete python-secretstorage previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../19-python-secretstorage_2.3.1-2_all.deb ...
Desempaquetando python-secretstorage (2.3.1-2) ...
Seleccionando el paquete python-keyring previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../20-python-keyring_10.6.0-1_all.deb ...
Desempaquetando python-keyring (10.6.0-1) ...
Seleccionando el paquete python-keyrings.alt previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../21-python-keyrings.alt_3.0-1_all.deb ...
Desempaquetando python-keyrings.alt (3.0-1) ...
Seleccionando el paquete python-pip-whl previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../22-python-pip-whl_9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1_all.deb ...
Desempaquetando python-pip-whl (9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1) ...
Seleccionando el paquete python-pip previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../23-python-pip_9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1_all.deb ...
Desempaquetando python-pip (9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1) ...
Seleccionando el paquete python-setuptools previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../24-python-setuptools_39.0.1-2_all.deb ...
Desempaquetando python-setuptools (39.0.1-2) ...
Seleccionando el paquete python-virtualenv previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../25-python-virtualenv_15.1.0+ds-1.1_all.deb ...
Desempaquetando python-virtualenv (15.1.0+ds-1.1) ...
Seleccionando el paquete python-wheel previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../26-python-wheel_0.30.0-0.2_all.deb ...
Desempaquetando python-wheel (0.30.0-0.2) ...
Seleccionando el paquete python-xdg previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../27-python-xdg_0.25-4ubuntu1_all.deb ...
Desempaquetando python-xdg (0.25-4ubuntu1) ...
Seleccionando el paquete python3-virtualenv previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../28-python3-virtualenv_15.1.0+ds-1.1_all.deb ...
Desempaquetando python3-virtualenv (15.1.0+ds-1.1) ...
Seleccionando el paquete virtualenv previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../29-virtualenv_15.1.0+ds-1.1_all.deb ...
Desempaquetando virtualenv (15.1.0+ds-1.1) ...
Seleccionando el paquete libyaml-dev:amd64 previamente no seleccionado.
Preparando para desempaquetar .../30-libyaml-dev_0.1.7-2ubuntu3_amd64.deb ...
Desempaquetando libyaml-dev:amd64 (0.1.7-2ubuntu3) ...
Configurando python-secretstorage (2.3.1-2) ...
Configurando python-pip-whl (9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1) ...
Configurando python-setuptools (39.0.1-2) ...
Configurando git-man (1:2.17.1-1ubuntu0.7) ...
Configurando make (4.1-9.1ubuntu1) ...
Configurando python-crypto (2.6.1-8ubuntu2) ...
Configurando python-keyring (10.6.0-1) ...
Configurando liberror-perl (0.17025-1) ...
Configurando python-wheel (0.30.0-0.2) ...
Configurando libyaml-dev:amd64 (0.1.7-2ubuntu3) ...
Configurando python-keyrings.alt (3.0-1) ...
Configurando dpkg-dev (1.19.0.5ubuntu2.3) ...
Configurando python3-virtualenv (15.1.0+ds-1.1) ...
Configurando libfakeroot:amd64 (1.22-2ubuntu1) ...
Configurando python-virtualenv (15.1.0+ds-1.1) ...
Configurando libalgorithm-diff-perl (1.19.03-1) ...
Configurando libpython2.7-dev:amd64 (2.7.17-1~18.04) ...
Configurando python-pip (9.0.1-2.3~ubuntu1.18.04.1) ...
Configurando virtualenv (15.1.0+ds-1.1) ...
Configurando python2.7-dev (2.7.17-1~18.04) ...
Configurando python-all (2.7.15~rc1-1) ...
Configurando git (1:2.17.1-1ubuntu0.7) ...
Configurando python-xdg (0.25-4ubuntu1) ...
Configurando libpython-dev:amd64 (2.7.15~rc1-1) ...
Configurando build-essential (12.4ubuntu1) ...
Configurando python-dev (2.7.15~rc1-1) ...
Configurando libpython-all-dev:amd64 (2.7.15~rc1-1) ...
Configurando fakeroot (1.22-2ubuntu1) ...
update-alternatives: utilizando /usr/bin/fakeroot-sysv para proveer /usr/bin/fakeroot (fakeroot) en modo automático
Configurando libalgorithm-merge-perl (0.08-3) ...
Configurando libalgorithm-diff-xs-perl (0.04-5) ...
Configurando python-all-dev (2.7.15~rc1-1) ...
Procesando disparadores para libc-bin (2.27-3ubuntu1) ...
Procesando disparadores para man-db (2.8.3-2ubuntu0.1) ...
[email protected]:~$ mkdir OctoPrint && cd OctoPrint
[email protected]:~/OctoPrint$ virtualenv venv
Running virtualenv with interpreter /usr/bin/python2
New python executable in /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/bin/python2
Also creating executable in /home/soloelectronicos/OctoPrint/venv/bin/python
Installing setuptools, pkg_resources, pip, wheel...done.
[email protected]:~/OctoPrint$ source venv/bin/activate
(venv) [email protected]:~/OctoPrint$ pip install pip --upgrade
DEPRECATION: Python 2.7 reached the end of its life on January 1st, 2020. Please upgrade your Python as Python 2.7 is no longer maintained. A future version of pip will drop support for Python 2.7. More details about Python 2 support in pip, can be found at https://pip.pypa.io/en/latest/development/release-process/#python-2-support
(venv) [email protected]:~/OctoPrint$ pip install octoprint
DEPRECATION: Python 2.7 reached the end of its life on January 1st, 2020. Please upgrade your Python as Python 2.7 is no longer maintained. A future version of pip will drop support for Python 2.7. More details about Python 2 support in pip, can be found at https://pip.pypa.io/en/latest/development/release-process/#python-2-support
Collecting octoprint
Downloading OctoPrint-1.4.0-py2.py3-none-any.whl (3.3 MB)
|████████████████████████████████| 3.3 MB 1.6 MB/s
Collecting websocket-client<0.57,>=0.56
Downloading websocket_client-0.56.0-py2.py3-none-any.whl (200 kB)
|████████████████████████████████| 200 kB 5.8 MB/s
Collecting pylru<1.3,>=1.2
Downloading pylru-1.2.0.tar.gz (18 kB)
Collecting psutil<5.7,>=5.6.5
Downloading psutil-5.6.7.tar.gz (448 kB)
|████████████████████████████████| 448 kB 3.8 MB/s
Collecting sarge==0.1.5post0
Downloading sarge-0.1.5.post0.tar.gz (17 kB)
Collecting flask<0.13,>=0.12
Downloading Flask-0.12.5-py2.py3-none-any.whl (81 kB)
|████████████████████████████████| 81 kB 1.6 MB/s
Collecting Flask-Babel<0.13,>=0.12
Downloading Flask-Babel-0.12.2.tar.gz (44 kB)
|████████████████████████████████| 44 kB 511 kB/s
Collecting werkzeug<0.17,>=0.16
Downloading Werkzeug-0.16.1-py2.py3-none-any.whl (327 kB)
|████████████████████████████████| 327 kB 5.2 MB/s
Collecting tornado==4.5.3
Downloading tornado-4.5.3.tar.gz (484 kB)
|████████████████████████████████| 484 kB 5.3 MB/s
Collecting frozendict<1.3,>=1.2
Downloading frozendict-1.2.tar.gz (2.6 kB)
Collecting wrapt<1.12,>=1.11.2
Downloading wrapt-1.11.2.tar.gz (27 kB)
Collecting monotonic<1.6,>=1.5; python_version < "3"
Downloading monotonic-1.5-py2.py3-none-any.whl (5.3 kB)
Collecting PyYAML<6,>=5.1
Downloading PyYAML-5.3.1.tar.gz (269 kB)
|████████████████████████████████| 269 kB 5.2 MB/s
Collecting netifaces<0.11,>=0.10.9
Downloading netifaces-0.10.9-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (31 kB)
Collecting semantic-version<2.9,>=2.8
Downloading semantic_version-2.8.4-py2.py3-none-any.whl (15 kB)
Collecting scandir<1.11,>=1.10; python_version < "3"
Downloading scandir-1.10.0.tar.gz (33 kB)
Collecting chainmap<1.1,>=1.0.3; python_version < "3"
Downloading chainmap-1.0.3.tar.gz (6.3 kB)
Collecting Click<8,>=7
Downloading click-7.1.1-py2.py3-none-any.whl (82 kB)
|████████████████████████████████| 82 kB 275 kB/s
Collecting awesome-slugify<1.7,>=1.6.5
Downloading awesome-slugify-1.6.5.tar.gz (8.4 kB)
Collecting pkginfo<1.6,>=1.5.0.1
Downloading pkginfo-1.5.0.1-py2.py3-none-any.whl (25 kB)
Collecting Flask-Login<0.5,>=0.4.1
Downloading Flask-Login-0.4.1.tar.gz (14 kB)
Collecting Jinja2<2.9,>=2.8.1
Downloading Jinja2-2.8.1-py2.py3-none-any.whl (264 kB)
|████████████████████████████████| 264 kB 9.1 MB/s
Collecting markdown<3.2,>=3.1
Downloading Markdown-3.1.1-py2.py3-none-any.whl (87 kB)
|████████████████████████████████| 87 kB 1.3 MB/s
Collecting cachelib<0.2,>=0.1
Downloading cachelib-0.1.tar.gz (9.8 kB)
Collecting requests<3,>=2.22.0
Downloading requests-2.23.0-py2.py3-none-any.whl (58 kB)
|████████████████████████████████| 58 kB 1.4 MB/s
Collecting Flask-Assets<0.13,>=0.12
Downloading Flask-Assets-0.12.tar.gz (22 kB)
Collecting watchdog<0.10,>=0.9.0
Downloading watchdog-0.9.0.tar.gz (85 kB)
|████████████████████████████████| 85 kB 909 kB/s
Collecting netaddr<0.8,>=0.7.19
Downloading netaddr-0.7.19-py2.py3-none-any.whl (1.6 MB)
|████████████████████████████████| 1.6 MB 5.9 MB/s
Collecting feedparser<5.3,>=5.2.1
Downloading feedparser-5.2.1.tar.bz2 (192 kB)
|████████████████████████████████| 192 kB 6.7 MB/s
Collecting futures<3.4,>=3.3; python_version < "3"
Downloading futures-3.3.0-py2-none-any.whl (16 kB)
Collecting future<0.19,>=0.18.2
Downloading future-0.18.2.tar.gz (829 kB)
|████████████████████████████████| 829 kB 4.9 MB/s
Collecting typing<4,>=3.7.4.1; python_version < "3"
Downloading typing-3.7.4.1-py2-none-any.whl (26 kB)
Collecting rsa<5,>=4.0
Downloading rsa-4.0-py2.py3-none-any.whl (38 kB)
Collecting sentry-sdk==0.13.2
Downloading sentry_sdk-0.13.2-py2.py3-none-any.whl (91 kB)
|████████████████████████████████| 91 kB 2.0 MB/s
Collecting regex!=2018.11.6
Downloading regex-2020.4.4.tar.gz (695 kB)
|████████████████████████████████| 695 kB 4.4 MB/s
Collecting filetype<2,>=1.0.5
Downloading filetype-1.0.6-py2.py3-none-any.whl (15 kB)
Collecting pyserial<3.5,>=3.4
Downloading pyserial-3.4-py2.py3-none-any.whl (193 kB)
|████████████████████████████████| 193 kB 4.3 MB/s
Collecting emoji<0.6,>=0.5.4
Downloading emoji-0.5.4.tar.gz (43 kB)
|████████████████████████████████| 43 kB 96 kB/s
Collecting blinker<1.5,>=1.4
Downloading blinker-1.4.tar.gz (111 kB)
|████████████████████████████████| 111 kB 6.2 MB/s
Collecting six
Downloading six-1.14.0-py2.py3-none-any.whl (10 kB)
Collecting itsdangerous>=0.21
Downloading itsdangerous-1.1.0-py2.py3-none-any.whl (16 kB)
Collecting Babel>=2.3
Downloading Babel-2.8.0-py2.py3-none-any.whl (8.6 MB)
|████████████████████████████████| 8.6 MB 45 kB/s
Collecting singledispatch
Downloading singledispatch-3.4.0.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)
Collecting certifi
Downloading certifi-2020.4.5.1-py2.py3-none-any.whl (157 kB)
|████████████████████████████████| 157 kB 4.6 MB/s
Collecting backports_abc>=0.4
Downloading backports_abc-0.5-py2.py3-none-any.whl (5.2 kB)
Collecting Unidecode<0.05,>=0.04.14
Downloading Unidecode-0.04.21-py2.py3-none-any.whl (228 kB)
|████████████████████████████████| 228 kB 6.4 MB/s
Collecting MarkupSafe
Downloading MarkupSafe-1.1.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (24 kB)
Requirement already satisfied: setuptools>=36 in ./venv/lib/python2.7/site-packages (from markdown<3.2,>=3.1->octoprint) (44.1.0)
Collecting idna<3,>=2.5
Downloading idna-2.9-py2.py3-none-any.whl (58 kB)
|████████████████████████████████| 58 kB 1.5 MB/s
Collecting chardet<4,>=3.0.2
Downloading chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl (133 kB)
|████████████████████████████████| 133 kB 5.0 MB/s
Collecting urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1
Downloading urllib3-1.25.9-py2.py3-none-any.whl (126 kB)
|████████████████████████████████| 126 kB 28 kB/s
Collecting webassets>=0.11.1
Downloading webassets-2.0.tar.gz (288 kB)
|████████████████████████████████| 288 kB 4.9 MB/s
Collecting argh>=0.24.1
Downloading argh-0.26.2-py2.py3-none-any.whl (30 kB)
Collecting pathtools>=0.1.1
Downloading pathtools-0.1.2.tar.gz (11 kB)
Collecting pyasn1>=0.1.3
Downloading pyasn1-0.4.8-py2.py3-none-any.whl (77 kB)
|████████████████████████████████| 77 kB 361 kB/s
Collecting pytz>=2015.7
Downloading pytz-2019.3-py2.py3-none-any.whl (509 kB)
|████████████████████████████████| 509 kB 7.8 MB/s
Building wheels for collected packages: pylru, psutil, sarge, Flask-Babel, tornado, frozendict, wrapt, PyYAML, scandir, chainmap, awesome-slugify, Flask-Login, cachelib, Flask-Assets, watchdog, feedparser, future, regex, emoji, blinker, webassets, pathtools
Building wheel for pylru (setup.py) ... done
Created wheel for pylru: filename=pylru-1.2.0-py2-none-any.whl size=15691 sha256=675dd90404356bf5ed34ec3e564e0123e4bbc29ddcf0631c09a82a9957be7844
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/ad/dc/4f/254e963083f1120664b393883428784ed55be2d494f3e3f720
Building wheel for psutil (setup.py) ... done
Created wheel for psutil: filename=psutil-5.6.7-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl size=258804 sha256=3af6bf302df94d32bcfb8a925cccce28875b6d63d2640eed8f9abe20b5f2a271
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/b6/8c/7a/f28c6f4fa509c6a274590af7eef26e5a206ace8753c59a4257
Building wheel for sarge (setup.py) ... done
Created wheel for sarge: filename=sarge-0.1.5.post0-py2-none-any.whl size=18869 sha256=f23c027afdd626f12a5d7d0529ccd01f3ca9a226e274aafe7c4c03554311b6a2
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/aa/ac/c4/dcefe7565f76a83c484e85a2ba49e3a294eebaddc39d4ce35e
Building wheel for Flask-Babel (setup.py) ... done
Created wheel for Flask-Babel: filename=Flask_Babel-0.12.2-py2-none-any.whl size=9263 sha256=83b1bcfb83dd4b9b318f42f30ee00714874ce2048194a34baff1485003446932
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/ac/10/c9/c58c29cda855cf63d2e4d47c01b619515b36f73b8199ef009e
Building wheel for tornado (setup.py) ... done
Created wheel for tornado: filename=tornado-4.5.3-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl size=431491 sha256=650c2f68942b6bb1cf7094a05077432c656f6c0a8db5390fc7e91192db185ebd
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/6b/95/34/e25e3530e2ed9ed153aec63e467140ac4aa392fcac03691276
Building wheel for frozendict (setup.py) ... done
Created wheel for frozendict: filename=frozendict-1.2-py2-none-any.whl size=3147 sha256=7c9b482a62531cbdee122a5a8a994b0030b8b9aafc3809441ad0c06bbf6ed3ce
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/be/5d/07/a6bd784a07cfa099fa10004afb695654e5a92027092d234b71
Building wheel for wrapt (setup.py) ... done
Created wheel for wrapt: filename=wrapt-1.11.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl size=49269 sha256=666d153987e49f9fcadf505f66f5dca3bb0873c44b73baf9bd4ed3d507189ba9
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/aa/0a/cb/e31e525e074359f542ff2240747f3d4cc1dad9c895bb6df70c
Building wheel for PyYAML (setup.py) ... done
Created wheel for PyYAML: filename=PyYAML-5.3.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl size=194714 sha256=9e3b68b67abb78274f7a2ad7a8b05b021911e1e93977612e30f9a98c3f764297
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/d1/d5/a0/3c27cdc8b0209c5fc1385afeee936cf8a71e13d885388b4be2
Building wheel for scandir (setup.py) ... done
Created wheel for scandir: filename=scandir-1.10.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl size=33234 sha256=4476c72af7bdef553fc3ee2e8c819d0bf2a13d1418c022e8d5049c4ef74c2452
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/58/2c/26/52406f7d1f19bcc47a6fbd1037a5f293492f5cf1d58c539edb
Building wheel for chainmap (setup.py) ... done
Created wheel for chainmap: filename=chainmap-1.0.3-py2-none-any.whl size=4962 sha256=8bcf080b081b2cf2dc20ea7a5954701ce484968654700ed90a98fbf341c6904e
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/b1/0b/42/1e93b86bd3487fd8a4c6455aea79e7f4b7bbc229b24802d336
Building wheel for awesome-slugify (setup.py) ... done
Created wheel for awesome-slugify: filename=awesome_slugify-1.6.5-py2-none-any.whl size=8351 sha256=b4cff01fec24ff6d29ce6eb4bcd3aa30085842740e1a4b88cbc51042755feda9
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/97/b6/b0/9a83c3d0bf0fb904a13fc4cff6aa539cf3bcf21f2965a1c241
Building wheel for Flask-Login (setup.py) ... done
Created wheel for Flask-Login: filename=Flask_Login-0.4.1-py2.py3-none-any.whl size=15933 sha256=56b0fbb535255b68ae789a98f82aa569745fc68adbf3e00574c182994da751c4
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/72/fb/8c/14220bd0fa946a657173c0775d81c23b371ed3ba7dc7b0964e
Building wheel for cachelib (setup.py) ... done
Created wheel for cachelib: filename=cachelib-0.1-py2-none-any.whl size=13017 sha256=324b56ec74d28af9a78f7526b5f8c45b453a15d16cb97cbd77bca8ad19357e46
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/33/a6/f6/c9b0f8cdc86d0ef35777789797afc893cce477a39500ee28d2
Building wheel for Flask-Assets (setup.py) ... done
Created wheel for Flask-Assets: filename=Flask_Assets-0.12-py2-none-any.whl size=8472 sha256=f5f9af6a76d59df6560584f4b271609ae3fd6eafdcf3d0e6d7fdd4d764e43764
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/e2/bd/05/5d056fac0a9041b7d18a79f86fb93f20caf7334dd51eba2af6
Building wheel for watchdog (setup.py) ... done
Created wheel for watchdog: filename=watchdog-0.9.0-py2-none-any.whl size=73651 sha256=47edff5f90cf70785cff3a2d1689285dafee245b5dd613193c2511b4f9e8e56e
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/29/d7/fb/9194ada05f6dfcaea7da16150cd523f783ad918b35da6ee066
Building wheel for feedparser (setup.py) ... done
Created wheel for feedparser: filename=feedparser-5.2.1-py2-none-any.whl size=44995 sha256=63b177c5781d1eaa5ffe9be07e6b61162b747bc15fce48d6ec0392a0d15daec6
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/d4/3c/a1/fd7bcf389a776ce0be95e1e3176421b92dd24d0b78a58908a1
Building wheel for future (setup.py) ... done
Created wheel for future: filename=future-0.18.2-py2-none-any.whl size=502566 sha256=e24550dc4db23f5d47175e58e24a01be299d9981359804646ec70da01f12f6b4
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/5f/11/0c/aad680baf5ef4fbcbab992c9f03e1130357e0c173a4fdabfff
Building wheel for regex (setup.py) ... done
Created wheel for regex: filename=regex-2020.4.4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl size=344932 sha256=53171cf495b86f57fcd40646a73b75c61dada76ee3d0f46df694576325e1e366
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/9d/6c/47/0e5edf34d09bdab91b48f150ca86fdb0b0f26666a8f7df8ad4
Building wheel for emoji (setup.py) ... done
Created wheel for emoji: filename=emoji-0.5.4-py2-none-any.whl size=42174 sha256=cc29db088a91d6de2e21ebce25792d471a2970f523f1e60a2ab9b6e572fe8a3f
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/01/fb/20/2f71ca373e9334ab3bc6edeac956519d94ec3dcc9fad7c3eb5
Building wheel for blinker (setup.py) ... done
Created wheel for blinker: filename=blinker-1.4-py2-none-any.whl size=13451 sha256=b4ae6cbf1d76ad6f48d8a8e13a7c7da0f948976f356a899d619a262aafeae6dc
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/7b/1f/a0/7ce496c69b9be7cef75645749e256d5ef2dc9d08336f92248b
Building wheel for webassets (setup.py) ... done
Created wheel for webassets: filename=webassets-2.0-py2-none-any.whl size=142871 sha256=ea4a2248dbda0be345a6caef74971b54a65c58ae1cd05654d3ac6e509f739740
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/e2/df/2b/c142c0570f34a8e56187c83045b006e56d5918869ff94a56f6
Building wheel for pathtools (setup.py) ... done
Created wheel for pathtools: filename=pathtools-0.1.2-py2-none-any.whl size=8784 sha256=ac6a73ac9a18654cc20f286ada97c2f2910bc6b7ed85aecef000c2d0e17ebd95
Stored in directory: /home/soloelectronicos/.cache/pip/wheels/da/24/4e/5b716376944d90d1406666897dbd020764405d5242afb5b236
Successfully built pylru psutil sarge Flask-Babel tornado frozendict wrapt PyYAML scandir chainmap awesome-slugify Flask-Login cachelib Flask-Assets watchdog feedparser future regex emoji blinker webassets pathtools
Installing collected packages: six, websocket-client, pylru, psutil, sarge, werkzeug, Click, itsdangerous, MarkupSafe, Jinja2, flask, pytz, Babel, Flask-Babel, singledispatch, certifi, backports-abc, tornado, frozendict, wrapt, monotonic, PyYAML, netifaces, semantic-version, scandir, chainmap, regex, Unidecode, awesome-slugify, pkginfo, Flask-Login, markdown, cachelib, idna, chardet, urllib3, requests, webassets, Flask-Assets, argh, pathtools, watchdog, netaddr, feedparser, futures, future, typing, pyasn1, rsa, sentry-sdk, filetype, pyserial, emoji, blinker, octoprint
Successfully installed Babel-2.8.0 Click-7.1.1 Flask-Assets-0.12 Flask-Babel-0.12.2 Flask-Login-0.4.1 Jinja2-2.8.1 MarkupSafe-1.1.1 PyYAML-5.3.1 Unidecode-0.4.21 argh-0.26.2 awesome-slugify-1.6.5 backports-abc-0.5 blinker-1.4 cachelib-0.1 certifi-2020.4.5.1 chainmap-1.0.3 chardet-3.0.4 emoji-0.5.4 feedparser-5.2.1 filetype-1.0.6 flask-0.12.5 frozendict-1.2 future-0.18.2 futures-3.3.0 idna-2.9 itsdangerous-1.1.0 markdown-3.1.1 monotonic-1.5 netaddr-0.7.19 netifaces-0.10.9 octoprint-1.4.0 pathtools-0.1.2 pkginfo-1.5.0.1 psutil-5.6.7 pyasn1-0.4.8 pylru-1.2.0 pyserial-3.4 pytz-2019.3 regex-2020.4.4 requests-2.23.0 rsa-4.0 sarge-0.1.5.post0 scandir-1.10.0 semantic-version-2.8.4 sentry-sdk-0.13.2 singledispatch-3.4.0.3 six-1.14.0 tornado-4.5.3 typing-3.7.4.1 urllib3-1.25.9 watchdog-0.9.0 webassets-2.0 websocket-client-0.56.0 werkzeug-0.16.1 wrapt-1.11.2

Actualización

OctoPrint debería poder actualizarse automáticamente y también permitirle cambiar a otros canales de lanzamiento de forma inmediata.

Sin embargo, si por alguna razón desea o necesita realizar algo de esto manualmente, ejecute los siguientes comandos para instalar <versión> de OctoPrint:

source ~/OctoPrint/venv/bin/activate

pip install octoprint==<version>

p.ej.

fuente ~ / OctoPrint / venv / bin / enable
pip install octoprint == 1.3.12rc1

Admitir reinicio / apagado a través del menú del sistema de OctoPrint

En Configuración> Comandos, configure los siguientes comandos:

Reinicio de OctoPrint:

sudo service octoprint restart

Reinicio del sistema:

 sudo shutdown -r now

Apagado del sistema:

sudo shutdown -h now

Arranque automático

Para que Octoprint arranque automático al iniciar el sistema ,descargue los archivos de script de inicio del repositorio de OctoPrint, muévalos a sus respectivas carpetas y haga que el script de inicio sea ejecutable:

wget https://github.com/foosel/OctoPrint/raw/master/scripts/octoprint.init && sudo mv octoprint.init /etc/init.d/octoprint

wget https://github.com/foosel/OctoPrint/raw/master/scripts/octoprint.default && sudo mv octoprint.default / etc / default / octoprint

sudo chmod + x /etc/init.d/octoprint

Ajuste las rutas a su binario octoprint en / etc / default / octoprint. Si lo configura en un virtualenv como se describe anteriormente, asegúrese de que su / etc / default / octoprint se modifique así:

DAEMON = / home / pi / OctoPrint / venv / bin / octoprint

¡Observe también el # eliminado al comienzo de la línea, descomentándolo y haciéndolo efectivo!

Luego, agregue el script al inicio automático utilizando los valores predeterminados de sudo update-rc.d octoprint.

Esto también le permitirá iniciar / detener / reiniciar el demonio OctoPrint a través de

sudo service octoprint {start|stop|restart}

Puerto 80

Si desea tener una URL más agradable o simplemente necesita que OctoPrint se ejecute en el puerto 80 (puerto predeterminado de http) debido a algunas restricciones de red, se recomienda usar HAProxy 358 como proxy inverso en lugar de configurar OctoPrint para que se ejecute en el puerto 80.

Esto tiene lo siguiente ventajas:

- OctoPrint no necesita ejecutarse con privilegios de root, que necesitaría para poder vincularse al puerto 80 gracias a las restricciones de puertos privilegiados de Linux
- También puede hacer que mjpg-streamer sea accesible en el puerto 80
- Puede agregar autenticación a OctoPrint
- Dependiendo de la versión de HAProxy, también puede usar SSL para acceder a OctoPrint

La configuración es la siguiente:

 sudo apt install haproxy

Estoy usando la siguiente configuración en /etc/haproxy/haproxy.cfg, para más ejemplos eche un vistazo aquí 864:

option httplog
option dontlognull
retries 3
option redispatch
option http-server-close
option forwardfor
maxconn 2000
timeout connect 5s
timeout client 15min
timeout server 15min

frontend public
bind :::80 v4v6
use_backend webcam if { path_beg /webcam/ }
default_backend octoprint

backend octoprint
reqrep ^([^\ :]*)\ /(.*) \1\ /\2
option forwardfor
server octoprint1 127.0.0.1:5000

backend webcam
reqrep ^([^\ :]*)\ /webcam/(.*) \1\ /\2
server webcam1 127.0.0.1:8080

Esto hará que OctoPrint sea accesible en http: // <IP > / y hará que mjpg-streamer sea accesible en http: // <IP > / webcam /.

También deberá modificar / etc / default / haproxy y habilitar HAProxy estableciendo ENABLED en 1. Después de eso, puede iniciar HAProxy emitiendo el siguiente comando

sudo service haproxy start

Señalar su navegador a http: // <la IP > debería saludarlo con la interfaz de usuario de OctoPrint. Ahora abra la configuración y cambie a la pestaña de la cámara web o, alternativamente, abra ~ / .octoprint / config.yaml. Establezca la URL de transmisión de la cámara web desde http: // <IP >: 8080 /? Action = stream a / webcam /? Action = stream (deje la instantánea en http://127.0.0.1:8080/?action=snapshot! ) y vuelva a cargar la página.

Si todo funciona, puede agregar las siguientes líneas a ~ / .octoprint / config.yaml (solo créelo si aún no existe) para que el servidor se vincule solo a la interfaz de lopback

server:

host: 127.0.0.1

Reinicie el servidor. OctoPrint aún debería estar disponible en el puerto 80, incluida la alimentación de la cámara web (si está habilitada)

Soporte de webcam

Si también desea soporte para cámara web y timelapse, deberá descargar y compilar MJPG-Streamer:

cd ~
sudo apt install subversion libjpeg62-turbo-dev imagemagick ffmpeg libv4l-dev cmake
git clone https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer.git
cd mjpg-streamer/mjpg-streamer-experimental
export LD_LIBRARY_PATH=.
make

Los paquetes requeridos dependen de la versión subyacente de Debian! Lo anterior es lo que debería funcionar en las imágenes actuales

Con suerte, esto debería ejecutarse sin ningún error de compilación. Entonces debería poder iniciar el servidor de la cámara web usando:

./mjpg_streamer -i "./input_uvc.so" -o "./output_http.so"

Esto debería dar el siguiente resultado:

MJPG Streamer Version: svn rev:
i: Using V4L2 device.: /dev/video0
i: Desired Resolution: 640 x 480
i: Frames Per Second.: 5
i: Format............: MJPEG
[...]
o: www-folder-path...: disabled
o: HTTP TCP port.....: 8080
o: username:password.: disabled
o: commands..........: enabled

Para algunas cámaras web (incluida la PS3 Eye), deberá forzar el modo YUV mediante el siguiente comando de inicio:

./mjpg_streamer -i "./input_uvc.so -y" -o "./output_http.so"

Tenga en cuenta que el modo YUV ejercerá tensión adicional en la CPU de su PC , lo que reducirá su rendimiento, posiblemente hasta el punto de causar problemas de impresión. Si su cámara requiere el parámetro -y para funcionar, considere reemplazarlo por uno que no lo haga.

Ahora apunte en su navegador a

http: // : 8080 /? action = stream,

, por lo debería ver una imagen en movimiento a 5 fps. (Si recibe un mensaje de error sobre los archivos o directorios faltantes, debería ayudar al complemento de salida con -o «./output_http.so -w ./www»).

Abra el cuadro de diálogo de configuración de OctoPrint y en Webcam & Timelapse configuró lo siguiente:

- Stream URL: /webcam/?action=stream
- Snapshot URL: http://127.0.0.1:8080/?action=snapshot
- Path to FFMPEG: /usr/bin/ffmpeg

Reinicie el servidor OctoPrint, borre el caché en su navegador y vuelva a cargar la página OctoPrint. Ahora debería ver la transmisión desde la cámara web en la pestaña «Control» y una pestaña «Timelapse» con opciones.

Si desea poder iniciar y detener mjpeg-streamer desde OctoPrint, coloque lo siguiente en / home /XXXX / scripts / webcam:

#!/bin/bash
# Start / stop streamer daemon

case "$1" in
start)
/home/pi/scripts/webcamDaemon >/dev/null 2>&1 &
echo "$0: started"
;;
stop)
pkill -x webcamDaemon
pkill -x mjpg_streamer
echo "$0: stopped"
;;
*)
echo "Usage: $0 {start|stop}" >&2
;;
esac

Ponga esto en /home/XXXX/scripts/webcamDaemon:

#!/bin/bash

MJPGSTREAMER_HOME=/home/pi/mjpg-streamer/mjpg-streamer-experimental
MJPGSTREAMER_INPUT_USB="input_uvc.so"
MJPGSTREAMER_INPUT_RASPICAM="input_raspicam.so"

# init configuration
camera="auto"
camera_usb_options="-r 640x480 -f 10"
camera_raspi_options="-fps 10"

if [ -e "/boot/octopi.txt" ]; then
    source "/boot/octopi.txt"
fi

# runs MJPG Streamer, using the provided input plugin + configuration
function runMjpgStreamer {
    input=$1
    pushd $MJPGSTREAMER_HOME
    echo Running ./mjpg_streamer -o "output_http.so -w ./www" -i "$input"
    LD_LIBRARY_PATH=. ./mjpg_streamer -o "output_http.so -w ./www" -i "$input"
    popd
}

# starts up the RasPiCam
function startRaspi {
    logger "Starting Raspberry Pi camera"
    runMjpgStreamer "$MJPGSTREAMER_INPUT_RASPICAM $camera_raspi_options"
}

# starts up the USB webcam
function startUsb {
    logger "Starting USB webcam"
    runMjpgStreamer "$MJPGSTREAMER_INPUT_USB $camera_usb_options"
}

# we need this to prevent the later calls to vcgencmd from blocking
# I have no idea why, but that's how it is...
vcgencmd version

# echo configuration
echo camera: $camera
echo usb options: $camera_usb_options
echo raspi options: $camera_raspi_options

# keep mjpg streamer running if some camera is attached
while true; do
    if [ -e "/dev/video0" ] && { [ "$camera" = "auto" ] || [ "$camera" = "usb" ] ; }; then
        startUsb
    elif [ "`vcgencmd get_camera`" = "supported=1 detected=1" ] && { [ "$camera" = "auto" ] || [ "$camera" = "raspi" ] ; }; then
        startRaspi
    fi

    sleep 120
done

Asegúrese de que ambos archivos sean ejecutables:

chmod + x / home / XXX / scripts / webcam
chmod + x / home / XXXX / scripts / webcamDaemon

Si desea diferentes opciones de cámara, colóquelas en /boot/octopi.txt o modifique el script en consecuencia.

Si desea el inicio automático de la cámara web, debe agregar la siguiente línea a /etc/rc.local (solo asegúrese de colocarla sobre la línea que dice la salida 0).

/ inicio / pi / scripts / webcam start

Si desea iniciar y detener el servidor de la cámara web a través del menú del sistema de OctoPrint, agregue lo siguiente a config.yaml:

system:
actions:
- action: streamon
command: /home/pi/scripts/webcam start
confirm: false
name: Start video stream
- action: streamoff
command: sudo /home/pi/scripts/webcam stop
confirm: false
name: Stop video stream

Mas información aqui

Ejecutar cura en un ordenador obsoleto

abril 3, 2020abril 3, 2020soloelectronicos4 comentarios

Cura es uno de los famosos programas para impresión 3d desarrollado por Ultimaker .Este clásico software de corte prepara su modelo para la impresión 3D tanto para los que se inician el el mundo de la impresión 3d como para los usuarios avanzados, siendo por tanto una de las mejores opciones a la hora de seleccionar un programa de laminado e impresión en 3d hasta tal punto que supera el sw propietario de otros fabricantes como por ejemplo el del Geetech ( Easyprint) entre otros.

En efecto ,para los principiantes en impresión de objetos 3D , este programa hace que sea fácil obtener resultados aceptables, dada la gran complejidad de los procesos de impresión 3d y ,asimismo para los usuarios más expertos también les permite mejorar sus impresiones, pues hay más de 200 ajustes en el modo avanzado que podrán adaptarse a las necesidades de cada modelo, los cuales sin duda ayudaran a mejorar la calidad de impresión en 3d del objeto que se desea imprimir en 3d.

La fama de este programa no es en vano pues porque ademas de ser gratuito , es un programa “Open Source ” lo que significa que tras este sw hay toda una comunidad para intentar mejorarlo o corregir deficiencias o funcionalidades en este.

Dado que Cura es un excelente sw de impresión 3d , lo suyo es que le intentemos dedicar un pc en exclusiva conectado a nuestra impresora 3d, sobre todo si contamos con algún equipo obsoleto que ya no usemos. Ahora bien , el problema viene cuando intentamos instalar el sw de Cura en un ordenador antiguo con Windows desde este enlace https://ultimaker.com/es/software/ultimaker-cura

Bien, en el mejor de los casos quizá pueda instalarse con el enlace anterior pero si el ordenador tiene unos años y cuenta con windows quizás no pueda instalarse con dicho instalador nativo fundamentalmente por el soporte de requisitos gráficos ( opengl) que no este actualizado para su tarjeta grafica porque el fabricante haya decidido dejar de dar soporte.

Incluso si cuenta con Linux en muchas ocasiones desde la propia tienda de sw de Lubuntu tampoco se podrá instalar Cura fácilmente, pero no se preocupe pues hay una solución sencilla: instalar una versión de Linux de 64 bits y luego instalar manualmente el sw de Cura para después personalizar la instalación , lo cual vamos a ver a continuación , suponiendo que nuestro ordenador cuente con al menos con un núcleo de 64 bits.

Instalación de Ubuntu 64 bits

Ubuntu es un sistema operativo libre y gratuito,perteneciente a la familia Linux y patrocinado por la compañía Canonical. Cada seis meses está disponible una nueva versión, que se identifica por su fecha de lanzamiento: así, “Ubuntu 18.04” hace referencia a la versión del año 2018 publicada en abrile (mes 4).

Cada dos años la actualización presenta la característica de ser LTS, lo que significa que tendrá un soporte técnico de al menos cinco años.

Para instalar Ubuntu de 64 bits en primer lugar habrá que descargar la imagen de Linux 18.04 , instalar esta en nuestro equipo y sobre este ,ya podremos después instalar el programa Cura.

Para descargar esta versión de 64 bits ( siempre que el procesador del ordenador al menos tenga dos nucleos de 64bits ) nos iremos a https://ubuntu.com/download/desktop y haciendo clic abrirá una ventana en la que escogeremos la opción de guardar el archivo.

Éste fichero tiene la extensión “.iso” con un tamaño de alrededor de mas de 1GB, por lo que puede tardar un rato en descargarse, dependiendo de la velocidad de nuestra conexión a Internet.

Una vez descargada la imagen ISO en nuestro ordenador hay que grabar esta en un dvd autoarrancable , misión que se puede hacer con la propia herramientas nativa del propio SO como es la propia grabadora de DVD incluida en W10.

El primer paso es introducir un DVD grabable en la grabadora del PC, lo cual hará que salte una ventana de aviso:pulse Cancelar.

A continuación, haremos clic con el botón derecho del ratón en el archivo ISO para que se abra el menú contextual y en él elijiremos Grabar imagen de disco.

La grabadora de imágenes de Windows solo tiene una única opción de si queremos comprobar el disco después de grabar o no,la cual tomará más tiempo pero le asegurará que el disco se ha grabado correctamente. Para grabar la imagen pulsaremos Grabar para que empiece el proceso y no necesitemos hacer ya nada más salvo esperar a que termine la grabación. No es recomendable que realice tareas que usen muchos recursos mientras se graba, pues podría hacer que la grabación se maologre dejando inservible el dvd.

También es posible grabar la imagen ISO de Ubuntu en una unidad usb autoarrancable, utilizando para ello alguna de las posibilidades que nos ofrezca nuestro actual sistema operativo:

- - Para grabar en entornos Microsoft Windows se puede usar, entre otros, un programa como “Windows USB/DVD Download Tool”, que se puede obtener en el sitio web http://wudt.codeplex.com/ o también en http://descargar.cnet.com/Windows-USB-DVD-Download-Tool/3000-18513_4-10972600.html
  - Para crear la memoria USB en equipos con Linux hay que localizar la aplicación de grabación instalada en el sistema ( en Ubuntu es nativa ) o como alternativa usar otros paquetes disponibles en el Centro de Software: k3b, gnomebaker, bonfire, imagewriter, usb-creator-gtk,unetbootin,…

En todo caso una vez tengamos el DVD o USB ya grabado , lo introduciremos en el PC y modificaremos desde la BIOS la opcion de arranque desde USB o DVD según proceda

Una vez arrancada la maquina nos aparecerá un menú que permitirá probar el SO sin instalarlo en el sistema

Suponiendo que después de haber probado Ubuntu nos hemos decidido a instalarlo en nuestro disco duro interno, en sustitución de nuestro anterior sistema operativo, la primera precaución debe ser hacer una copia de seguridad de todos los documentos actuales que deseemos conservar (textos,fotos, música, vídeos, presentaciones,…) aunque obviamente, este paso no resulta necesario si vamos a ejecutar la instalación en un disco duro nuevo o recién formateado.

Después de haber puesto a salvo nuestros documentos, comenzaremos el proceso de instalación una vez lleguemos a la pantalla inicial de Ubuntu. A partir de aquí disponemos de dos formas de iniciar la instalación:(a) usar las flechas de desplazamiento para seleccionar la opción “InstallUbuntu” y pulsar “Enter” (lógicamente, si antes usamos la tecla “F2” para cambiar a nuestro idioma, el mensaje sería “Instalar Ubuntu”) y seguiremos el asistente con las preguntas de distribución de teclado , zona horaria o usuario , claves y opciones de inicio hasta finalizar por completo momento en el cual nos pedira que reiniciemos para hacer efectivos los cambios

Instalación de Cura

Una vez tengamos Ubuntu de 64 bits instalado,podríamos descargar el software de Cura desde su página oficial pero también podremos instalar la última versión de este software en Ubuntu 16.04 desde el repositorio de turno.

Antes de proceder a la instalación ya que Cura depende de python 3.x. tenemos qeu a satisfacer las dependencias en primer lugar para que todo vaya correctamente

sudo apt-get install python3 python3-dev python3-sip

A continuación, es el momento de agregar el repositorio que nos proporcionará el paquete para la instalación.

sudo add-apt-repository ppa:thopiekar/cura

Para terminar, solo nos queda actualizar los paquetes nuestra lista e instalar cura.

sudo apt-get update && sudo apt-get install cura

Después de esto ya tendremos que ser capaces de ejecutar Cura. Bien sea con el comando “cura” desde la terminal o buscando el lanzador del programa en el Dash de nuestro sistema operativo.

Personalización de Cura

Cura al haberlo creado un fabricante como ultimaker no dispone de todos los modelos de impresoras 3d del mercado , asi qeu si disponemos del perfil de esta o nos lo facilita el fabricante , lo ideal es copiar este perfil en nuestro viejo pc

Si nos vamos al fabricante Geetech, el nos permite descargar un fichero comprimido con algunos de los contenidos del directorio resources :

- - - Definitions
    - Extruders
    - Meshes

Lo interesante es copiar por ejemplo con el gstor de archivos estos recursos al directorio correspondiente del Cura de nuestro equipo ,por lo que en primer lugar lo copiaremos a nuestro home ( en nuestro ejemplo /home/usuario/Descargas/ ) , descomprimiermos despues su contenido ( deberia llevar al menos esas tres carpertas mencionadas)y finalmente copiaremos este contenido a las carpeta del Cura

Para copiar los recursos al directorio de instalacion por tema de permisos no lo vamos a poder copiar directamente desde el gestor de archivos por lo que lo haremos desde una consola de terminal

Para copiar estos tres contenidos seguiremos lso siguintes pasos

En primer podemos copiar el contenido de la carpeta extruders

cd /home/usuario/Descargas/resources/extruders/ 

ls

sudo cp -f  *.*  /usr/share/cura/resources/extruders/

Despues podemos copiar la carpeta definitions

cd /home/usuario/Descargas/resources/definitions/ 

ls

sudo cp -f *.* /usr/share/cura/resources/definitions/

Y finalmente lo mismo con la carpeta meshes

cd /home/usuario/Descargas/resources/meshes/ 

ls

sudo cp -f *.* /usr/share/cura/resources/meshes/

Una vez concluido este proceso si reiniciamos Cura deberíamos poder acceder a dicho perfil lo cual sin duda nos permitira ahorrar mucho tiempo a la hora configurar este estupendo programa

Retropie en Debian / Ubuntu / Mint

marzo 27, 2020marzo 27, 2020soloelectronicos1 comentario

No es tarea sencilla actualmente conseguir imagenes de Retropie para otras placas clónicas de Raspberry Pi como Orange Pi o Banana Po, pero si lo es conseguir imágenes basadas en Ubuntu como por ejemplo Lubuntu 16.04 , asi que si partimos de una imagen con Lubuntu instalada , podemos a partir de ahi instalarle Retropie por consola siguiendo unos pocos pasos

En primer lugar deberíamos tener instalada Ubuntu (16.04 LTS o posterior) o una distribución basada en Debian relacionada, como Linux Mint 18 / 19.

Armbian es una distribución ligera basada en Debian o Ubuntu especializada para placas de desarrollo ARM. Compilado desde cero, contando con poderosas herramientas, desarrollo de software, y una comunidad vibrante.Otras placas ARM pueden ser las Raspberry PI, Odroid, Cubieboard… cada una de un fabricante distinto y luchando por hacerse con su espacio

Si parte de una Orange Pi que tiene un chip ARM , en este post se explica como instalar ARMbian

Para ejecutar RetroPie-Setup, debe ser miembro del grupo root / admin.

Instalacion Retropie

Para descargar RetroPie, actualice los paquetes APT existentes:

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

Instale los paquetes necesarios para el script de instalación de RetroPie:

sudo apt-get install -y git dialog unzip xmlstarlet

NOTA: si recibe algún error sobre un paquete que no se encuentra y está utilizando Ubuntu, asegúrese de que el repositorio universeAPT se haya agregado y habilitado en el sistema al ejecutarlo sudo add-apt-repository universey luego comenzar de nuevo con el paso anterior.

Descargue el último script de configuración de RetroPie:

git clone --depth=1 https://github.com/RetroPie/RetroPie-Setup.git

Ingrese la carpeta con el script de configuración:

cd RetroPie-Setup

El script se ejecuta con:

sudo ./retropie_setup.sh

La pantalla debería verse / similar en este punto:

script de configuración de retropie 4-0-2

Instalación Básica

Esto instalará los paquetes principales que son equivalentes a los que se proporcionan con la imagen RetroPie SD. Tenga en cuenta que esta será la versión de 32 bits de RetroPie lo que significa que algunos emuladores como Daphne (Dragon’s Lair) no funcionarán de fábrica en esta versión pues Daphne y algunos otros emuladores solo tienen una versión de 64 bits lanzada para su uso, mientras que esta instalación es para la familia de CPU de 32 bits.

Ahora, debe copiar sus archivos rom en los directorios rom correctos asociados. Si siguió los pasos anteriores, el directorio principal para todas las roms es ~/RetroPie/roms(o /home/pi/RetroPie/roms, que es lo mismo aquí). En este directorio hay un subdirectorio para cada sistema emulado compatible, por ejemplo, NES, SNES, Sega Megadrive, etc.

Se debe prestar atención a las extensiones de los archivos rom pues algunos emuladores usan .zip mientras que otros usan una extensión de archivo personalizada asociada con el emulador en cuestión. Por ejemplo, el emulador Atari 2600 puede usar .a26, .bin y .rom.

Configurar RetroPie

EmulationStation se puede ejecutar desde el terminal escribiendo emulationstationel terminal.

Puede ir a Configuración / Configuración y habilitar el inicio automático a su gusto.

Algunos problemas

La estación de emulación se cuelga si se seleccionó apagar / reiniciar

No es posible reiniciar / apagar si un sudo solicita una contraseña. Para deshabilitar la solicitud de contraseña de sudo, agregue la línea

<user> ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL

al final de /etc/sudoers. Reemplace <usuario> con el nombre de su usuario actual.

No se puede instalar el controlador de PS3

Ubuntu tiene un controlador bluetooth PS3 incorporado. No hay necesidad de instalar sixad. Haga que su dongle bluetooth sea reconocible. Conecte su controlador a través de usb. Ahora abra «configuración del sistema bluetooth / agregar dispositivo». Seleccione el controlador PS3 y haga clic en Aceptar. Su controlador debería emparejarse ahora si presiona el botón PS.