Das Programm meiner Wahl um Podcasts zu verwalten ist gPodder. Das Programm bietet seine Basisfunktionalität über die Kommandozeile an oder kann über eine GUI gesteuert werden. Als GUI-Oberfläche wird GTK+ verwendet und passt somit sehr gut in einen GNOME-Desktop. Ebenfalls kann das Programm unter Maemo4 und Maemo5 installiert werden. Auch eine Windows-Version ist verfügbar.

Will man seinen Mediaplayer synchronisieren, so kann gPodder mit filebasierenden Playern, MTP-Player oder auch iPods umgehen. Ebenso können einzelne Files über die Bluetooth Schnittstelle übertragen werden.
Hat man nun einen filebasierenden Mediaplayer, so kann man für diesen eine Playlist verwaltet. In dieser Liste werden alle Podcast, welche auf den Player synchronisiert wurden, angezeigt. Die Reihenfolge in der die Episoden in der Playlist erscheinen kann ganz einfach via Drag&Drop angepasst werden.

Obwohl viele Mediaplayer, wie Banshee oder Rhythmbox, Support für Podcasts bieten, verwende ich lieber ein spezielles Programm, welches mir mehr Möglichkeiten bietet.
Speziell die Möglichkeit eine Playliste für meinen Mediaplayer zu verwalten, möchte ich nicht mehr missen. Ich bin mit gPodder sehr glücklich und unterstütze das Projekt auch mit dem einen oder anderen Bugreport und auch das erwähnte Playlist-Feature habe ich mit Hilfe des Hauptenwicklers, Thomas Perl, geschrieben.

Zum Abschluss möchte ich nochmals die wichtigsten Features aufzählen:

• iPod, MP3 player and mobile phone support
• RSS, Atom and YouTube feeds
• Bluetooth Synchronisation von einzelnen Podcast Episoden
• Focus on Usability
• User interfaces: GTK+, Maemo 4, Maemo 5 and CLI

1. Um die man pages mit Farbe zu versehen, können Farbwerte für less, am besten in der ~./bash_rc angegeben werden:

   export LESS_TERMCAP_mb=$'\E[01;35m'
   export LESS_TERMCAP_md=$'\E[0;34m'
   export LESS_TERMCAP_me=$'\E[0m'
   export LESS_TERMCAP_se=$'\E[0m'
   export LESS_TERMCAP_so=$'\E[01;44;33m'
   export LESS_TERMCAP_ue=$'\E[0m'
   export LESS_TERMCAP_us=$'\E[0m'
   

   hint für KDE Benutzer: im konqueror können auch man pages angeschaut werden, einfach ein man:ls in der URL-Leiste eingeben und man erhält eine schöne übersichtliche man page zum Befehl ls.

2. Die pyc’s die Python erstellt können schnell nerven, darum ein find Kommando das alle pyc’s rekursiv vom aktuellen Ordner aus entfernt.

   find -name '*.pyc' -delete

   Das ganze könnte man sich auch mit einem alias in die ~/.bashrc schreiben damit man sich nicht das ganze Kommando merken muss.

   alias delpyc="find -name '*.pyc' -delete"

3. Port von anderen Rechner auf lokalen Rechner weiterleiten (SSH Tunnel). Habe das die Woche gebraucht weil ich am Server eine Postgres Datenbank laufen habe, aber lokal mit einem Datenbankbrowser arbeiten wollte.

   ssh -L 54321:meinserver.at:5432 -N -f user@meinserver.at

   Danach konnte ich die Datenbank in pgadmin3 über localhost auf Port 54321 ansprechen.

4. Menschen die sich an elektronischen Tönen erfreuen, können mal ausprobieren Dateiströme, wie ein cat auf syslog an /dev/dsp zu senden.

   cat /var/log/syslog > /dev/dsp

   und das erinnert ja schon ganz schön an Weißes Rauschen.

   cat /dev/urandom > /dev/dsp

5. Testen ob Internetverbindung besteht.

   if ping -c2 google.at >/dev/null 2>&1; then echo "online"; fi;

   Der Tipp kommt von Willie; damit wird auch gleich angezeigt welche externe IP man verwendet.

   if ping -c2 google.com >/dev/null 2>&1; then \
   echo "Deine derzeitige IP ist: "`wget -q -O – http://showip.spamt.net/`; fi;

CUDA steht für Compute Unified Device Architecture, und ist Nvidias streamcomputing API, AMDs API-Pedant nennt sich Brook+.

Ubuntu 8.10 kommt mit Nvidia-Treiber 177, deshalb kommt CUDA 2.0. zum Einsatz. Mit Mai 2009 ist CUDA 2.2 aktuell.

Den CUDA driver (NVIDIA Driver for Linux 32/64-bit with CUDA Support (177.73)) gibts unter http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html, ebenso wie das CUDA Toolkit und die CUDA SDK Samples.

Es empfiehlt sich

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

im zb. ~/.bashrc zu setzen.

Die Installation funktioniert problemlos.

realtime raytracing mit NVIDIA 9600: ca. 102 fps

Das NVIDIA_CUDA_SDK enthält ca. 25 Demos, von einfachen Bandwith-Test über CUDA/OpenGL Interaktion bis zum Volumerenderer.

Python-Ressourcen:

Python für CUDA http://mathema.tician.de/software/pycuda hat sich zum Ziel genommen, ein Python-API für CUDA zu schaffen.

Für scons gibt es eine CUDA-Erweiterung:
Scons CUDATool http://www.scons.org/wiki/CudaTool