Search
863 results for “fedoracpt”
-
The internet has become broken even for sites you wouldn't expect. It seems like I'm hitting #anubis errors a lot. #fedora
has them. Grocery store websites that won't work if even a little bit of ad blocking is applied.
https://docs.fedoraproject.org/.within.website/x/cmd/anubis/api/pass-challenge?id=019e07a3-f186-7827-a2cf-036080afc994&response=0000b15844d648a389aad09dbd3453da40b0fabc680d43c658b6cee8d41dc25c&nonce=3759&redir=https%3A%2F%2Fdocs.fedoraproject.org%2Fen-US%2Freleases%2Feol%2F&elapsedTime=54 -
The internet has become broken even for sites you wouldn't expect. It seems like I'm hitting #anubis errors a lot. #fedora
has them. Grocery store websites that won't work if even a little bit of ad blocking is applied.
https://docs.fedoraproject.org/.within.website/x/cmd/anubis/api/pass-challenge?id=019e07a3-f186-7827-a2cf-036080afc994&response=0000b15844d648a389aad09dbd3453da40b0fabc680d43c658b6cee8d41dc25c&nonce=3759&redir=https%3A%2F%2Fdocs.fedoraproject.org%2Fen-US%2Freleases%2Feol%2F&elapsedTime=54 -
On a clean install of Fedora 44 (Asahi), plasma-login-manager does not honor the system locale. It's launched as a different user (plasmalogin) but it has a separate plasma locale rc in /var/lib/plasmalogin/.config. Editing it works around the issue. I might open a bug later, but if you want to, go ahead!
Edit: this seems to be a downstream bug.
Edit2: here is the downstream bug: https://forge.fedoraproject.org/asahi/remix-bugs/issues/21
#fedora #plasma #asahilinux -
The PDP-10 computer's 60 years old. It shaped early computing culture, made multitaksing common and helped build the early internet. It ran the Incompatible Timesharing System (ITS), an OS that pioneered modern features, some still unbeat to this day, and gave birth to #Emacs. Learn about the role that one PDP-10 at MIT played in sparking the free software movement by reading Free As In Freedom 2.0: https://sagitter.fedorapeople.org/faif-2.0.pdf #FreeSoftware #SoftwareFreedom #GNU #Linux
-
OK we have the final article for last week! 🙂 Here's the top-level summary:
> Following the successful Fedora 44 release, efforts have shifted to Fedora 45 planning. Key discussions include proposed system-wide changes, such as versioned libgit2 packages and x86-64-v3 builds. Strategically, the Council, Server, and Mindshare teams are evaluating the future of virtualization, specifically exploring integrated platforms as VMware alternatives. Additionally, teams continue routine package maintenance, infrastructure updates, and efforts to improve bug triage and dependency management processes.
The rest is at https://abompard.fedorapeople.org/twif/
-
I was asking about a preset, though.
Disabling is definitely insufficient, because usually installation/upgrade scripts reset the enable/disable state to whatever is preset, and sometimes the default preset state in turn is to be enabled.
On #Fedora, #firewalld is explicitly preset to enabled in 90-default.preset because it is a 'default service'. You need to counter this with a higher-priority-than-90 preset that disables it.
https://docs.fedoraproject.org/en-US/packaging-guidelines/DefaultServices/
-
I was asking about a preset, though.
Disabling is definitely insufficient, because usually installation/upgrade scripts reset the enable/disable state to whatever is preset, and sometimes the default preset state in turn is to be enabled.
On #Fedora, #firewalld is explicitly preset to enabled in 90-default.preset because it is a 'default service'. You need to counter this with a higher-priority-than-90 preset that disables it.
https://docs.fedoraproject.org/en-US/packaging-guidelines/DefaultServices/
-
New Fedora Podcast episode!! 🎙️
What does bootc actually look like when it's running in production? James Harmison joins us to talk about building custom bootc images across wildly different contexts: NVIDIA drivers, AGX Orin hardware, replacing RHCOS in OpenShift, and even a couch gaming rig.
Real world. Real use cases. No lab bubbles.🎧 podcast.fedoraproject.org
#Fedora #Linux #bootc #OpenSource #Containers #OpenShift -
New Fedora Podcast episode!! 🎙️
What does bootc actually look like when it's running in production? James Harmison joins us to talk about building custom bootc images across wildly different contexts: NVIDIA drivers, AGX Orin hardware, replacing RHCOS in OpenShift, and even a couch gaming rig.
Real world. Real use cases. No lab bubbles.🎧 podcast.fedoraproject.org
#Fedora #Linux #bootc #OpenSource #Containers #OpenShift -
New Fedora Podcast episode!! 🎙️
What does bootc actually look like when it's running in production? James Harmison joins us to talk about building custom bootc images across wildly different contexts: NVIDIA drivers, AGX Orin hardware, replacing RHCOS in OpenShift, and even a couch gaming rig.
Real world. Real use cases. No lab bubbles.🎧 podcast.fedoraproject.org
#Fedora #Linux #bootc #OpenSource #Containers #OpenShift -
New Fedora Podcast episode!! 🎙️
What does bootc actually look like when it's running in production? James Harmison joins us to talk about building custom bootc images across wildly different contexts: NVIDIA drivers, AGX Orin hardware, replacing RHCOS in OpenShift, and even a couch gaming rig.
Real world. Real use cases. No lab bubbles.🎧 podcast.fedoraproject.org
#Fedora #Linux #bootc #OpenSource #Containers #OpenShift -
New Fedora Podcast episode!! 🎙️
What does bootc actually look like when it's running in production? James Harmison joins us to talk about building custom bootc images across wildly different contexts: NVIDIA drivers, AGX Orin hardware, replacing RHCOS in OpenShift, and even a couch gaming rig.
Real world. Real use cases. No lab bubbles.🎧 podcast.fedoraproject.org
#Fedora #Linux #bootc #OpenSource #Containers #OpenShift -
Yhden päivän Claude Code-kokeilua töissä lukuunottamatta en ole tekoälyjä käyttänyt koska homma jo pelkästään kuulostaa niin täysin älyvapaalta. Tuossa muistui vaan mieleen sitten että IBM:n Granite -mallit on koulutusmateriaalia myöten avoimia joten tämmöistä voisi nyt ehkä paikallisesti omalla koneella kokeilla, know your enemy -hengessä.
Fedorasta löytyy kyllä llama-cpp jolla tuota voisi ajaa, mutta koska oma kone näytönohjaimineen on muinaismuisto niin tuo Fedoran versio ei siitä ymmärrä mitään. Itse käännetty llama-cpp jo toimii sitten riittävän nopeasti tähän tarpeeseen.
Tämmöisellä komentorivillä sitä ajoin, jos joku haluaa kokeilla vastaavaa: "llama-cli -hf unsloth/granite-4.0-h-micro-GGUF:Q4_K_XL". Granitesta on monta eri versiota, isommat vaatii sitten jo niin paljon muistia että meikäläisen rakkineilla on turha kuvitellakaan. Kyllä tässä homman nimi tulee harvinaisen nopeasti selväksi. Kun malli on ladattu, käytin testipromptina:
"tell me about llm technology"
Ensimmäinen vastaus alkoi näin:
"LLM stands for "Legal Machine Learning." It is an emerging field that combines the fields of law and artificial intelligence. LLM technology seeks to leverage machine learning and artificial intelligence to automate and enhance various aspects of legal work."
Kun tarpeeksi monta kertaa hakkasi /regen ja/tai aloitti ohjelman alusta, sain myös tämmöisen:
"LLM, or Large Language Model, is a type of artificial intelligence (AI) model that is designed to understand, generate, and respond to human language. It is a form of deep learning, a subset of machine learning, where models are trained on vast amounts of data to learn patterns and relationships within the data, thereby enabling them to understand and generate human language."
Kolmas variantti jonka sain pari kertaa:
"LLM technology stands for "Legal Language Model" technology. This is a subfield of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) that is specifically designed to understand, process, and generate legal language. It leverages machine learning algorithms to interpret and understand legal texts, contracts, laws, and case law, enabling tasks such as legal document analysis, contract review, and legal research."
Varsinaiset vastaukset oli paljon pidempiä, mutta en jaksanut lähteä kamman kanssa kahlaamaan edes sitä oikealta näyttävää vastausta, koska sen oikeellisuus ei lopulta ole merkityksellistä: Jos tiedät vastauksen valmiiksi niin et oppinut yhtään mitään, ja jos et, niin et mitenkään voi tietää mikä vastauksista oli oikein, jos mikään. Eli tämä on ihan täydellisen hyödytöntä ajan ja energian haaskausta.
Ei tässä mitään yllättävää minulle ollut, näiden toimintaperiaate pääpiirteissään on selvä. Itse koetttu on kuitenkin aina itse koettu.
Ja tähän teknologiaan kaadetaan biljoonia biljoonien päälle koska ollaan mukamas aina juuri saavuttamaisillaan suurta läpimurtoa. Kun perusperiaate on pielessä niin ei se siitä oikeaksi muutu vaikka kuinka paljon laskenta-aikaa siihen hassataan.
Edit: Unohtui todeta että tälle tekniikalle saattaa olla ihan hyödyllisiä käyttökohteitakin olemassa. Tiedonhakuun, mihin niin monet sitä tuntuvat käyttävän, siitä ei todellakaan ole.
-
Yhden päivän Claude Code-kokeilua töissä lukuunottamatta en ole tekoälyjä käyttänyt koska homma jo pelkästään kuulostaa niin täysin älyvapaalta. Tuossa muistui vaan mieleen sitten että IBM:n Granite -mallit on koulutusmateriaalia myöten avoimia joten tämmöistä voisi nyt ehkä paikallisesti omalla koneella kokeilla, know your enemy -hengessä.
Fedorasta löytyy kyllä llama-cpp jolla tuota voisi ajaa, mutta koska oma kone näytönohjaimineen on muinaismuisto niin tuo Fedoran versio ei siitä ymmärrä mitään. Itse käännetty llama-cpp jo toimii sitten riittävän nopeasti tähän tarpeeseen.
Tämmöisellä komentorivillä sitä ajoin, jos joku haluaa kokeilla vastaavaa: "llama-cli -hf unsloth/granite-4.0-h-micro-GGUF:Q4_K_XL". Granitesta on monta eri versiota, isommat vaatii sitten jo niin paljon muistia että meikäläisen rakkineilla on turha kuvitellakaan. Kyllä tässä homman nimi tulee harvinaisen nopeasti selväksi. Kun malli on ladattu, käytin testipromptina:
"tell me about llm technology"
Ensimmäinen vastaus alkoi näin:
"LLM stands for "Legal Machine Learning." It is an emerging field that combines the fields of law and artificial intelligence. LLM technology seeks to leverage machine learning and artificial intelligence to automate and enhance various aspects of legal work."
Kun tarpeeksi monta kertaa hakkasi /regen ja/tai aloitti ohjelman alusta, sain myös tämmöisen:
"LLM, or Large Language Model, is a type of artificial intelligence (AI) model that is designed to understand, generate, and respond to human language. It is a form of deep learning, a subset of machine learning, where models are trained on vast amounts of data to learn patterns and relationships within the data, thereby enabling them to understand and generate human language."
Kolmas variantti jonka sain pari kertaa:
"LLM technology stands for "Legal Language Model" technology. This is a subfield of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) that is specifically designed to understand, process, and generate legal language. It leverages machine learning algorithms to interpret and understand legal texts, contracts, laws, and case law, enabling tasks such as legal document analysis, contract review, and legal research."
Varsinaiset vastaukset oli paljon pidempiä, mutta en jaksanut lähteä kamman kanssa kahlaamaan edes sitä oikealta näyttävää vastausta, koska sen oikeellisuus ei lopulta ole merkityksellistä: Jos tiedät vastauksen valmiiksi niin et oppinut yhtään mitään, ja jos et, niin et mitenkään voi tietää mikä vastauksista oli oikein, jos mikään. Eli tämä on ihan täydellisen hyödytöntä ajan ja energian haaskausta.
Ei tässä mitään yllättävää minulle ollut, näiden toimintaperiaate pääpiirteissään on selvä. Itse koetttu on kuitenkin aina itse koettu.
Ja tähän teknologiaan kaadetaan biljoonia biljoonien päälle koska ollaan mukamas aina juuri saavuttamaisillaan suurta läpimurtoa. Kun perusperiaate on pielessä niin ei se siitä oikeaksi muutu vaikka kuinka paljon laskenta-aikaa siihen hassataan.
Edit: Unohtui todeta että tälle tekniikalle saattaa olla ihan hyödyllisiä käyttökohteitakin olemassa. Tiedonhakuun, mihin niin monet sitä tuntuvat käyttävän, siitä ei todellakaan ole.
-
Yhden päivän Claude Code-kokeilua töissä lukuunottamatta en ole tekoälyjä käyttänyt koska homma jo pelkästään kuulostaa niin täysin älyvapaalta. Tuossa muistui vaan mieleen sitten että IBM:n Granite -mallit on koulutusmateriaalia myöten avoimia joten tämmöistä voisi nyt ehkä paikallisesti omalla koneella kokeilla, know your enemy -hengessä.
Fedorasta löytyy kyllä llama-cpp jolla tuota voisi ajaa, mutta koska oma kone näytönohjaimineen on muinaismuisto niin tuo Fedoran versio ei siitä ymmärrä mitään. Itse käännetty llama-cpp jo toimii sitten riittävän nopeasti tähän tarpeeseen.
Tämmöisellä komentorivillä sitä ajoin, jos joku haluaa kokeilla vastaavaa: "llama-cli -hf unsloth/granite-4.0-h-micro-GGUF:Q4_K_XL". Granitesta on monta eri versiota, isommat vaatii sitten jo niin paljon muistia että meikäläisen rakkineilla on turha kuvitellakaan. Kyllä tässä homman nimi tulee harvinaisen nopeasti selväksi. Kun malli on ladattu, käytin testipromptina:
"tell me about llm technology"
Ensimmäinen vastaus alkoi näin:
"LLM stands for "Legal Machine Learning." It is an emerging field that combines the fields of law and artificial intelligence. LLM technology seeks to leverage machine learning and artificial intelligence to automate and enhance various aspects of legal work."
Kun tarpeeksi monta kertaa hakkasi /regen ja/tai aloitti ohjelman alusta, sain myös tämmöisen:
"LLM, or Large Language Model, is a type of artificial intelligence (AI) model that is designed to understand, generate, and respond to human language. It is a form of deep learning, a subset of machine learning, where models are trained on vast amounts of data to learn patterns and relationships within the data, thereby enabling them to understand and generate human language."
Kolmas variantti jonka sain pari kertaa:
"LLM technology stands for "Legal Language Model" technology. This is a subfield of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) that is specifically designed to understand, process, and generate legal language. It leverages machine learning algorithms to interpret and understand legal texts, contracts, laws, and case law, enabling tasks such as legal document analysis, contract review, and legal research."
Varsinaiset vastaukset oli paljon pidempiä, mutta en jaksanut lähteä kamman kanssa kahlaamaan edes sitä oikealta näyttävää vastausta, koska sen oikeellisuus ei lopulta ole merkityksellistä: Jos tiedät vastauksen valmiiksi niin et oppinut yhtään mitään, ja jos et, niin et mitenkään voi tietää mikä vastauksista oli oikein, jos mikään. Eli tämä on ihan täydellisen hyödytöntä ajan ja energian haaskausta.
Ei tässä mitään yllättävää minulle ollut, näiden toimintaperiaate pääpiirteissään on selvä. Itse koetttu on kuitenkin aina itse koettu.
Ja tähän teknologiaan kaadetaan biljoonia biljoonien päälle koska ollaan mukamas aina juuri saavuttamaisillaan suurta läpimurtoa. Kun perusperiaate on pielessä niin ei se siitä oikeaksi muutu vaikka kuinka paljon laskenta-aikaa siihen hassataan.
Edit: Unohtui todeta että tälle tekniikalle saattaa olla ihan hyödyllisiä käyttökohteitakin olemassa. Tiedonhakuun, mihin niin monet sitä tuntuvat käyttävän, siitä ei todellakaan ole.
-
Yhden päivän Claude Code-kokeilua töissä lukuunottamatta en ole tekoälyjä käyttänyt koska homma jo pelkästään kuulostaa niin täysin älyvapaalta. Tuossa muistui vaan mieleen sitten että IBM:n Granite -mallit on koulutusmateriaalia myöten avoimia joten tämmöistä voisi nyt ehkä paikallisesti omalla koneella kokeilla, know your enemy -hengessä.
Fedorasta löytyy kyllä llama-cpp jolla tuota voisi ajaa, mutta koska oma kone näytönohjaimineen on muinaismuisto niin tuo Fedoran versio ei siitä ymmärrä mitään. Itse käännetty llama-cpp jo toimii sitten riittävän nopeasti tähän tarpeeseen.
Tämmöisellä komentorivillä sitä ajoin, jos joku haluaa kokeilla vastaavaa: "llama-cli -hf unsloth/granite-4.0-h-micro-GGUF:Q4_K_XL". Granitesta on monta eri versiota, isommat vaatii sitten jo niin paljon muistia että meikäläisen rakkineilla on turha kuvitellakaan. Kyllä tässä homman nimi tulee harvinaisen nopeasti selväksi. Kun malli on ladattu, käytin testipromptina:
"tell me about llm technology"
Ensimmäinen vastaus alkoi näin:
"LLM stands for "Legal Machine Learning." It is an emerging field that combines the fields of law and artificial intelligence. LLM technology seeks to leverage machine learning and artificial intelligence to automate and enhance various aspects of legal work."
Kun tarpeeksi monta kertaa hakkasi /regen ja/tai aloitti ohjelman alusta, sain myös tämmöisen:
"LLM, or Large Language Model, is a type of artificial intelligence (AI) model that is designed to understand, generate, and respond to human language. It is a form of deep learning, a subset of machine learning, where models are trained on vast amounts of data to learn patterns and relationships within the data, thereby enabling them to understand and generate human language."
Kolmas variantti jonka sain pari kertaa:
"LLM technology stands for "Legal Language Model" technology. This is a subfield of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) that is specifically designed to understand, process, and generate legal language. It leverages machine learning algorithms to interpret and understand legal texts, contracts, laws, and case law, enabling tasks such as legal document analysis, contract review, and legal research."
Varsinaiset vastaukset oli paljon pidempiä, mutta en jaksanut lähteä kamman kanssa kahlaamaan edes sitä oikealta näyttävää vastausta, koska sen oikeellisuus ei lopulta ole merkityksellistä: Jos tiedät vastauksen valmiiksi niin et oppinut yhtään mitään, ja jos et, niin et mitenkään voi tietää mikä vastauksista oli oikein, jos mikään. Eli tämä on ihan täydellisen hyödytöntä ajan ja energian haaskausta.
Ei tässä mitään yllättävää minulle ollut, näiden toimintaperiaate pääpiirteissään on selvä. Itse koetttu on kuitenkin aina itse koettu.
Ja tähän teknologiaan kaadetaan biljoonia biljoonien päälle koska ollaan mukamas aina juuri saavuttamaisillaan suurta läpimurtoa. Kun perusperiaate on pielessä niin ei se siitä oikeaksi muutu vaikka kuinka paljon laskenta-aikaa siihen hassataan.
Edit: Unohtui todeta että tälle tekniikalle saattaa olla ihan hyödyllisiä käyttökohteitakin olemassa. Tiedonhakuun, mihin niin monet sitä tuntuvat käyttävän, siitä ei todellakaan ole.
-
does anyone knows what's the root cause of this issue/bug ? I've had the exact same problems and I suspect it's because of my wi-fi card drivers / 6.4 kernels and onwards
basically: frequent wifi disconnects, complete unrecoverable system crashes during high network activity, and no sysrq responses afterwards. logs say nothing
https://discussion.fedoraproject.org/t/wifi-stops-working-followed-by-whole-system-freeze/63919/24
#linux #wifi #linuxHelp -
#nix is now packaged for #Fedora! This also means it works again on #Silverblue following the system changes introduced in Silverblue 42(?) — great news . Tested it, and my nix-based development environments appear to function correctly. However, legacy nix is not supported.
https://src.fedoraproject.org/rpms/nix
https://discourse.nixos.org/t/nix-package-manager-now-available-in-fedora/73932
-
Upgrading Fedora on my home desktop PC last night was a bit more exciting than usual. It's a bit of a Ship of Theseus PC and has gone through several hardware upgrades and many, many incremental distro upgrades since the last clean install, which appears to have been Fedora 31 from way back in 2019. These upgrades have generally gone smoothly, but after running the upgrade from Fedora 42 to 43 I was left with a computer where GDM would crash on startup, leaving me with an unresponsive black screen instead of a login prompt.
Fortunately a bit of searching led me to the root cause and the fix, and I was able to SSH in and get the machine working again. It's a bit of a corner case that only affects machines that were originally running Fedora 35 or older, and somehow missed the migration to authselect that should have happened automatically when upgrading to Fedora 36: https://discussion.fedoraproject.org/t/gdm-crashes-after-upgrade-to-fedora-43-due-to-authselect-migration/171961
-
Thanks to @adamw, who dared to suggest we try it, we now have a small patch for #virtualenv in #Fedora to enable creation of #Python 3.6 virtual environments.
Hence, you can use #tox to test your code on Python 3.6 to 3.15, without the need for nasty hacks -- https://github.com/tox-dev/tox/issues/3656
Supporting testing on 3.6 is important to us, as many developers targeting #RHEL 8 still need to support it. (Python 3.6 is the new Python 2.6.)
Anyway, test it out:
https://bodhi.fedoraproject.org/updates/FEDORA-2026-f4f2c6bb32
https://bodhi.fedoraproject.org/updates/FEDORA-2026-995bb86cb3 -
I always wondered if #systemd can already handle the problem that Canonical tries to solve with #stubble, its "secure-boot friendly device-tree loading EFI stub"[1] (which, in short, makes one installer image work on different ARM devices that need a DTB to boot, like Qualcomm Snapdragon X based notebooks).
Turns out it mostly can, as @pid_eins recently explained on a Fedora mailing list over separate posts in one thread; and it even does so without bundling the kernel with all the various DTBs, which stubble does and won't scale in the long term.
See for example: https://lists.fedoraproject.org/archives/list/[email protected]/message/AUTJ2EUXLU7OC6QLBA7OEDOTNOBKWYA3/; to quote:
"sd-stub loads/authenticates them before handing control to the kernel, so that from the kernel's PoV the DTBs
are just there."For more details, checkout the full thread: https://lists.fedoraproject.org/archives/list/[email protected]/thread/6ZFDN7EYWODACSFLKAY3T45WL5KI6DEY/#AUTJ2EUXLU7OC6QLBA7OEDOTNOBKWYA3
-
So maybe someone on fedi can help me here, but after updating my #ThinkPad #T14 #BIOS to 1.17, #fedora can no longer #suspend normally and freezes and requires a hard power-off each time. I tried some #grub stuff, many suggested fixes I found on the internet and a newer kernel (6.18 instead of 6.17) but nothing worked. So I think it may be a #Lenovo issue.
#Unix #Linux #followerpower #askfedi #gnome #AMD #LVFS #laptop
Thanks! :BlobhajSadReach:
Edit: Solved!
-
So maybe someone on fedi can help me here, but after updating my #ThinkPad #T14 #BIOS to 1.17, #fedora can no longer #suspend normally and freezes and requires a hard power-off each time. I tried some #grub stuff, many suggested fixes I found on the internet and a newer kernel (6.18 instead of 6.17) but nothing worked. So I think it may be a #Lenovo issue.
#Unix #Linux #followerpower #askfedi #gnome #AMD #LVFS #laptop
Thanks! :BlobhajSadReach:
Edit: Solved!
-
So maybe someone on fedi can help me here, but after updating my #ThinkPad #T14 #BIOS to 1.17, #fedora can no longer #suspend normally and freezes and requires a hard power-off each time. I tried some #grub stuff, many suggested fixes I found on the internet and a newer kernel (6.18 instead of 6.17) but nothing worked. So I think it may be a #Lenovo issue.
#Unix #Linux #followerpower #askfedi #gnome #AMD #LVFS #laptop
Thanks! :BlobhajSadReach:
Edit: Solved!
-
Fedora's elections are now open until Wednesday, 7th January!
I'm applying for a seat at FESCo [1] as I want to represent the interests of users, developers and maintainers of what we call Atomic, Bootable Container, Image Based or Immutable variants of Fedora (CoreOS, Atomic Desktops, IoT, bootc, etc.).
You can find my full interview at https://communityblog.fedoraproject.org/f43-fesco-elections-siosm/
And vote at https://elections.fedoraproject.org/
-
Fedora's elections are now open until Wednesday, 7th January!
I'm applying for a seat at FESCo [1] as I want to represent the interests of users, developers and maintainers of what we call Atomic, Bootable Container, Image Based or Immutable variants of Fedora (CoreOS, Atomic Desktops, IoT, bootc, etc.).
You can find my full interview at https://communityblog.fedoraproject.org/f43-fesco-elections-siosm/
And vote at https://elections.fedoraproject.org/
-
Fedora's elections are now open until Wednesday, 7th January!
I'm applying for a seat at FESCo [1] as I want to represent the interests of users, developers and maintainers of what we call Atomic, Bootable Container, Image Based or Immutable variants of Fedora (CoreOS, Atomic Desktops, IoT, bootc, etc.).
You can find my full interview at https://communityblog.fedoraproject.org/f43-fesco-elections-siosm/
And vote at https://elections.fedoraproject.org/
-
Fedora's elections are now open until Wednesday, 7th January!
I'm applying for a seat at FESCo [1] as I want to represent the interests of users, developers and maintainers of what we call Atomic, Bootable Container, Image Based or Immutable variants of Fedora (CoreOS, Atomic Desktops, IoT, bootc, etc.).
You can find my full interview at https://communityblog.fedoraproject.org/f43-fesco-elections-siosm/
And vote at https://elections.fedoraproject.org/
-
Fedora's elections are now open until Wednesday, 7th January!
I'm applying for a seat at FESCo [1] as I want to represent the interests of users, developers and maintainers of what we call Atomic, Bootable Container, Image Based or Immutable variants of Fedora (CoreOS, Atomic Desktops, IoT, bootc, etc.).
You can find my full interview at https://communityblog.fedoraproject.org/f43-fesco-elections-siosm/
And vote at https://elections.fedoraproject.org/
-
256k packages were downloaded from my #Linux #kernel vanilla #copr repositories[1] for #Fedora Linux 41 during its lifetime, which ends today, as it becomes EOL.
That's ~30k more than for Fedora 39, and 20k less than Fedora 40[2].
[1] https://fedoraproject.org/wiki/Kernel_Vanilla_Repositories
[2] I guess is due to a subpackage being separated and thus not shipped in my coprs anymore