Wer sich dafür interessiert, Sprachmodelle lokal auszuführen, landen unweigerlich bei Ollama. Dieses Open-Source-Projekt macht es zum Kinderspiel, lokale Sprachmodelle herunterzuladen und auszuführen. Die macOS- und Windows-Version haben sogar eine Oberfläche, unter Linux müssen Sie sich mit dem Terminal-Betrieb oder der API begnügen.

Zuletzt hatte ich mit Ollama allerdings mehr Ärger als Freude. Auf gleich zwei Rechnern mit AMD-CPU/GPU wollte Ollama pardout die GPU nicht nutzen. Auch die neue Umgebungsvariable OLLAMA_VULKAN=1 funktionierte nicht wie versprochen, sondern reduzierte die Geschwindigkeit noch weiter.

Kurz und gut, ich hatte die Nase voll, suchte nach Alternativen und landete bei LM Studio. Ich bin begeistert. Kurz zusammengefasst: LM Studio unterstützt meine Hardware perfekt und auf Anhieb (auch unter Linux), bietet eine Benutzeroberfläche mit schier unendlich viel Einstellmöglichkeiten (wieder: auch unter Linux) und viel mehr Funktionen als Ollama. Was gibt es auszusetzen? Das Programm richtet sich nur bedingt an LLM-Einsteiger, und sein Code untersteht keiner Open-Source-Lizenz. Das Programm darf zwar kostenlos genutzt werden (seit Mitte 2025 auch in Firmen), aber das kann sich in Zukunft ändern.

Installation unter Linux

Kostenlose Downloads für LM Studio finden Sie unter https://lmstudio.ai. Die Linux-Version wird als sogenanntes AppImage angeboten. Das ist ein spezielles Paketformat, das grundsätzlich eine direkte Ausführung der heruntergeladenen Datei ohne explizite Installation erlaubt. Das funktioniert leider nur im Zusammenspiel mit wenigen Linux-Distributionen auf Anhieb. Bei den meisten Distributionen müssen Sie die Datei nach dem Download explizit als »ausführbar« kennzeichnen. Je nach Distribution müssen Sie außerdem die FUSE-Bibliotheken installieren. (FUSE steht für Filesystem in Userspace und erlaubt die Nutzung von Dateisystem-Images ohne root-Rechte oder sudo.)

Unter Fedora funktioniert es wie folgt:

sudo dnf install fuse-libs         # FUSE-Bibliothek installieren
chmod +x Downloads/*.AppImage      # execute-Bit setzen
Downloads/LM-Studio-<n.n>.AppImage # LM Studio ausführen

Nach dnf install fuse-libs und chmod +x können Sie LM Studio per Doppelklick im Dateimanager starten.

Erste Schritte

Nach dem ersten Start fordert LM Studio Sie auf, ein KI-Modell herunterzuladen. Es macht gleich einen geeigneten Vorschlag. In der Folge laden Sie dieses Modell und können dann in einem Chat-Bereich Prompts eingeben. Die Eingabe und die Darstellung der Ergebnisse sieht ganz ähnlich wie bei populären Weboberflächen aus (also ChatGPT, Claude etc.).

Nachdem Sie sich vergewissert haben, dass LM Studio prinzipiell funktioniert, ist es an der Zeit, die Oberfläche genauer zu erkunden. Grundsätzlich können Sie zwischen drei Erscheinungsformen wählen, die sich an unterschiedliche Benutzergruppen wenden: User, Power User und Developer.

In den letzteren beiden Modi präsentiert sich die Benutzeroberfläche in all ihren Optionen. Es gibt
vier prinzipielle Ansichten, die durch vier Icons in der linken Seitenleiste geöffnet werden:

• Chats
• Developer (Logging-Ausgaben, Server-Betrieb)
• My Models (Verwaltung der heruntergeladenen Sprachmodelle)
• Discover (Suche und Download weiterer Modelle).

GPU Offload und Kontextlänge einstelln

Sofern Sie mehrere Sprachmodelle heruntergeladen haben, wählen Sie das gewünschte Modell über ein Listenfeld oberhalb des Chatbereichs aus. Bevor der Ladevorgang beginnt, können Sie diverse Optionen einstellen (aktivieren Sie bei Bedarf Show advanced settings). Besonders wichtig sind die Parameter Context Length und GPU Offload.

Die Kontextlänge limitiert die Größe des Kontextspeichers. Bei vielen Modellen gilt hier ein viel zu niedriger Defaultwert von 4000 Token. Das spart Speicherplatz und erhöht die Geschwindigkeit des Modells. Für anspruchsvolle Coding-Aufgaben brauchen Sie aber einen viel größeren Kontext!

Der GPU Offload bestimmt, wie viele Ebenen (Layer) des Modells von der GPU verarbeitet werden sollen. Für die restlichen Ebenen ist die CPU zuständig, die diese Aufgabe aber wesentlich langsamer erledigt. Sofern die GPU über genug Speicher verfügt (VRAM oder Shared Memory), sollten Sie diesen Regler immer ganz nach rechts schieben! LM Studio ist nicht immer in der Lage, die Größe des Shared Memory korrekt abzuschätzen und wählt deswegen mitunter einen zu kleinen GPU Offload.

Debugging und Server-Betrieb

In der Ansicht Developer können Sie Logging-Ausgaben lesen. LM Studio verwendet wie Ollama und die meisten anderen KI-Oberflächen das Programm llama.cpp zur Ausführung der lokalen Modelle. Allerdings gibt es von diesem Programm unterschiedliche Versionen für den CPU-Betrieb (langsam) sowie für diverse GPU-Bibliotheken.

In dieser Ansicht können Sie den in LM Studio integrierten REST-Server aktivieren. Damit können Sie z.B. mit eigenen Python-Programmen oder mit dem VS-Code-Plugin Continue Prompts an LM Studio senden und dessen Antwort verarbeiten. Standardmäßig kommt dabei der Port 1234 um Einsatz, wobei der Zugriff auf den lokalen Rechner limitiert ist. In den Server Settings können Sie davon abweichende Einstellungen vornehmen.

Praktische Erfahrungen am Framework Desktop

Auf meinem neuen Framework Desktop mit 128 GiB RAM habe ich nun diverse Modelle ausprobiert. Die folgende Tabelle zeigt die erzielte Output-Geschwindigkeit in Token/s. Beachten Sie, dass die Geschwindigkeit spürbar sinkt wenn viel Kontext im Spiel ist (größere Code-Dateien, längerer Chat-Verlauf).

Sprachmodell                  MoE        Parameter    Quant.      Token/s
-------------                 -----     ----------   ---------   --------
deepseek-r1-distill-qwen-14b  nein         14 Mrd.    Q4_K_S           22
devstral-small-2-2512         nein         25 Mrd.    Q4_K_M           13
glm-4.5-air                   ja          110 Mrd.    Q3_K_L           25
gpt-oss-20b                   ja           20 Mrd.    MXFP4            65
gpt-oss-120b                  ja          120 Mrd.    MXFP4            48
nouscoder-14b                 nein         14 Mrd.    Q4_K_S           22
qwen3-30b-a3b                 ja           30 Mrd.    Q4_K_M           70
qwen3-next-80b-83b            ja           80 Mrd.    Q4_K_XL          40
seed-oss-36b                  nein         36 Mrd.    Q4_K_M           10

Normalerweise gilt: je größer das Sprachmodell, desto besser die Qualität, aber desto kleiner die Geschwindigkeit. Ein neuer Ansatz durchbricht dieses Muster. Bei Mixture of Expert-Modellen (MoE-LLMs) gibt es Parameterblöcke für bestimmte Aufgaben. Bei der Berechnung der Ergebnis-Token entscheidet das Modell, welche »Experten« für den jeweiligen Denkschritt am besten geeignet sind, und berücksichtigt nur deren Parameter.

Ein populäres Beispiel ist das freie Modell GPT-OSS-120B. Es umfasst 117 Milliarden Parameter, die in 36 Ebenen (Layer) zu je 128 Experten organisiert sind. Bei der Berechnung jedes Output Tokens sind in jeder Ebene immer nur vier Experten aktiv. Laut der Modelldokumentation sind bei der Token Generation immer nur maximal 5,1 Milliarden Parameter aktiv. Das beschleunigt die Token Generation um mehr als das zwanzigfache:

Welches ist nun das beste Modell? Auf meinem Rechner habe ich mit dem gerade erwähnten Modell GPT-OSS-120B sehr gute Erfahrungen gemacht. Für Coding-Aufgaben funktionieren auch qwen3-next-80b-83b und glm-4.5-air gut, wobei letzteres für den praktischen Einsatz schon ziemlich langsam ist.

Quellen/Links

• https://lmstudio.ai/
• https://lmstudio.ai/blog/free-for-work
• https://openai.com/index/introducing-gpt-oss

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Heute eine gute Nachricht in eigener Sache: Das neue Jahr 2026 beginnt gut für den Tux. Um die „End of 10“ Initiative zu unterstützen, sind ab heute die fosstopia Online Kurse „LINUX BOOTCAMP“ und „Ubuntu Masterclass“ wieder verfügbar. Und zwar kostenlos! Wer von Windows 10 weg möchte, nicht auf Windows 11 wechseln will oder kann, […]

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Sicherheitsforscher haben eine neue Schadsoftware für Linux entdeckt, die den Namen VoidLink trägt. Sie richtet sich gezielt gegen Cloud Infrastrukturen und ist damit ein ernstzunehmendes Signal für Unternehmen, die ihre sensibelsten Systeme zunehmend in die Cloud verlagern. Besonders bemerkenswert ist die modulare Architektur, die Angreifern eine breite Palette an Funktionen bietet. Das Framework umfasst mehr […]

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Viele von uns kennen die Webseiten, auf denen man live den Flugverkehr beobachten kann. Das sind Karten, auf denen angezeigt wird, welche Flugzeuge sich gerade bewegen. Allein das reine Betrachten übt eine große Faszination aus. Egal auf welcher Zoomstufe man ist, überall gibt es etwas zu entdecken. Global etwa, wo befinden sich gerade die Flugrouten zwischen den Ländern oder Kontinenten. Man erkennt spielerisch die Ballungsräume der Menschheit, wo zieht es die Menschen hin. Oder man zoomt auf seinen eigenen Aufenthaltsort. Dort kann man dann mit dem „echten Himmel“ abgleichen, welche Flugzeuge sich gerade über einem befinden. Oder die Einzelansicht der Flugzeuge fasiziert mich. Wie schnell fliegt es, wie hoch ist es? Auch die Metadaten: Startflughafen, Ziel und Airline sind spannende Informationen, die ich mir gerne ansehe.

Wie spannend wäre das, wenn man das nicht nur über globale Webseiten sehen könnte? Ich möchte herausfinden, ob ich vielleicht mit einfachen Mitteln in der Lage bin, die Flugzeugdaten zu erhalten. Die erfreuliche Antwort vorneweg: Das geht tatsächlich, ist nicht kompliziert und die Hardware hierzu ist bezahlbar. Vielleicht habt ihr sie sogar schon zuhause!

Technischer Hintergrund: Was ist ADS-B?

ADS-B steht für Automatic Dependent Surveillance – Broadcast und ist ein modernes Überwachungsverfahren in der Luftfahrt. „Automatic“ bedeutet, dass die Aussendung ohne Eingriff des Piloten erfolgt, „Dependent“, dass das System auf bordeigene Navigationsdaten (meist GPS) angewiesen ist, und „Broadcast“, dass die Informationen ungezielt an alle Empfänger im Empfangsbereich gesendet werden.

Ein mit ADS-B ausgestattetes Luftfahrzeug überträgt in regelmäßigen Abständen unter anderem seine Position, Höhe, Geschwindigkeit, Flugrichtung und eine Kennung. Diese Daten werden typischerweise auf 1090 MHz ausgesendet und können sowohl von Flugsicherungsstellen als auch von anderen Flugzeugen und zivilen Empfängern am Boden empfangen werden.

Warum sind ADS-B-Signale unverschlüsselt?

ADS-B ist bewusst als offenes, unverschlüsseltes Broadcast-System konzipiert. Der Hauptgrund dafür liegt in der Flugsicherheit:
Alle relevanten Teilnehmer – Bodenstationen, andere Flugzeuge, Kollisionswarnsysteme (TCAS), aber auch mobile oder kostengünstige Empfänger – müssen die Signale ohne vorherige Authentifizierung empfangen können. Eine Verschlüsselung würde zusätzliche Infrastruktur, Schlüsselverwaltung und Latenz erfordern und damit die Zuverlässigkeit und Interoperabilität des Systems beeinträchtigen.

Dieses offene Design ist kein Versehen, sondern ein zentraler Bestandteil des Konzepts. ADS-B soll klassische Radarsysteme ergänzen oder teilweise ersetzen und dabei weltweit einheitlich funktionieren – unabhängig von Hersteller, Staat oder Betreiber. Dass die Signale auch von Privatpersonen mit einfacher Hardware empfangen werden können, ist eine direkte Folge dieser Offenheit.

Seit wann gibt es ADS-B?

Die Grundlagen von ADS-B wurden bereits in den 1990er-Jahren entwickelt. Erste praktische Einführungen erfolgten Anfang der 2000er-Jahre, zunächst ergänzend zu Sekundärradar und Mode-S-Transpondern.
Verbindliche Vorschriften kamen jedoch deutlich später:

• USA: ADS-B-Out-Pflicht seit 1. Januar 2020
• Europa: schrittweise Einführung, weitgehend verpflichtend für IFR-Verkehr und größere Luftfahrzeuge seit den späten 2010er-Jahren
• weltweit: ICAO empfiehlt ADS-B als Standardüberwachungssystem, nationale Umsetzungen variieren

Welche Flugzeuge müssen ADS-B senden – und welche nicht?

Zur Aussendung von ADS-B-Signalen („ADS-B Out“) verpflichtet sind in der Regel:

• Verkehrsflugzeuge (Airliner)
• Gewerbliche Luftfahrzeuge
• IFR-Flüge in kontrolliertem Luftraum
• Flugzeuge oberhalb bestimmter Lufträume und Höhen

Nicht oder nur eingeschränkt verpflichtet sind dagegen:

• Militärische und staatliche Luftfahrzeuge
• Segelflugzeuge, Ballone, Ultraleichtflugzeuge
• ältere allgemeine Luftfahrt (GA) ohne Nachrüstpflicht
• Luftfahrzeuge in unkontrolliertem Luftraum (abhängig vom Land)

Vorbereitung: Die Hardware besorgen

Was man braucht, ist eine USB-Antenne. Es gibt von der Firma Realtek einen Chip, der sich RTL2832U nennt. Das ist im Wesentlichen ein Analog-Digital-Wandler, mit dem man das Antennensignal aufnehmen und am PC verarbeiten kannt. Das nennt sich dann SDR (Software Defined Radio). Also, besorgt euch so einen Stick. Es gibt mehrere Hersteller aber einer sticht in der Szene heraus, weil er wohl sehr weit verbreitet ist. Ich habe einen anderen bestellt, der ebenfalls gut funktioniert. Hauptsache er erhält den richtigen Chip RTL2832U – um den geht es.

Ich hatte in meiner Wühlkiste noch einen alten DVB-T-Stick für den Laptop. Der ist mehr als 10 Jahre alt, enhält aber den besagten Chip.

Schritt 0: Treiber installieren mit Zadig

Es klingt etwas merkwürdig, aber unter Windows 11 wurde der Chip nicht erkannt. Wie bereits zur wilden Zeit von Windows XP muss man sich „irgendwo“ einen Treiber besorgen und diesen installieren. Ich bin auf die Software Zadig gestoßen, die mir für den USB-Stick einen allgemeinen Treiber installiert hat. Ich fand diese Aktion etwas shady, aber was soll ich sagen? – es hat funktioniert. Also, installiert den Treiber, falls der Stick nicht erkannt wird.

Schritt 1: Die Software SDRangel

Aus der großartigen Open Source-Community ist eine Software namens SDRangel hervorgegangen. Diese lässt sich unter Windows und Linux installieren und verwenden. Mit ihr kann man diesen Chip sehr ausführlich verwenden, denn sie stellt verschiedene Dekodierer zur Verfügung. Man kann auch Digitalradio dekodieren und viele anderen Dinge, mit denen ich mich nicht auskenne. Wer hier Lust hat, sich mal richtig nach Herzenslust auszutoben, dessen Herz wird höher schlagen!

Schritt 2: ADS-B empfangen mit SDRangel

Für den Empfang der Signale holt man sich zunächst einen Receiver Rx ins Programm. Oben auf das entsprechendes Symbol klicken und nach RTLSDR in der Liste suchen. Taucht dein Empfänger hier nicht auf? Dann nochmal unter Schritt 0 nachsehen, ob der Treiber installiert wurde.

Ist der richtige Receiver ausgewählt, kann jetzt der Empfang konfiguriert werden. Hierzu müssen folgende Werte eingestellt werden:

• Frequenz: 1.090.000 Hz
• Samplerate: 2.400.000 S/s
• Verstärkung: automatisch (AGC)

Über den kleinen Button, auf den der Pfeil im Screenshot zeigt, kann der Demodulator eingefügt werden. Es erscheint eine lange Liste, aus der man den richtigen Demodulator auswählen darf. Wir wählen ADS-B.

Um das Fenster noch ein bisschen aufzuräumen, können wir in der oberen Leiste noch die Ansicht anpassen. Für mich hat die Spaltenansicht ganz gut gepasst.

Die Vorbereitungen sind damit auch schon abgeschlossen. Durch klicken auf den Play-Button oben links können wir starten.

Schritt 3: Flugzeuge orten und Antennenposition varrieren

Mit etwas Glück sieht man jetzt schon die ersten Ergebnisse. Je nach Fluglage um euren Standort herum, füllt sich die Liste der Flugzeuge sofort oder nach ein paar Minuten. Die Fenster lassen sich nun natürlich noch ein bisschen verschieben und den persönlichen Wünschen anpassen. Über die kleinen Button oberhalb der Tabelle lässt sich das Verhalten auf der Karte steuern.

Sollte nach einiger Zeit weiterhin nichts kommen, obwohl auf einschlägigen Radarseiten zu sehen ist, dass Flugzeuge in unmittelbarer Nähe vorbeifliegen, muss noch etwas optimiert werden. Am häufigsten liegt es wohl an der Antenne bzw. deren Position. Verschiebt sie so gut es geht an ein Fenster, das freien Blick auf den Himmel hat. Die Antenne muss zwingend stehend (also vertikal ausgerichtet) sein, da die Signale polarisiert sind. Weiterhin kann man am Schwellwert (Threshold) oben rechts noch etwas verstellen.

Schritt 4: Was kann man sonst noch machen?

Es gibt Schnittstellen des Programms. Wer also Lust hat, seine gefundenen Flugzeuge an einen Dienst zu melden, hat hier die Möglichkeit dazu.

Außerdem gibt es eine ganz coole 3D-Ansicht. Oben in der Leiste müsst ihr dort auf „Add Feature“ klicken und die Map hinzufügen. Dort erhält man eine 2D-Karte von OpenStreetMap, und auch eine 3D-Karte, über die man auch die Höheninformation der Flugzeuge live verarbeitet sieht. Das ist ein richtig nices Feature!

Ausblick: Was kann man noch machen mit SDRangel?

Natürlich lassen sich jetzt noch viele weitere Signale empfangen und demodulieren. Ich habe beispielsweise Digitalradio empfangen. Hier muss man die Frequenz wieder anpassen und einen anderen Demodulator auswählen. Unter Preferences -> Configurations sind auch schon manche Dinge vorgefertigt. Für DAB gibt es bei mir beispielsweise schon eine fertige Ansicht. Man muss „nur noch“ in der rechten Spalte die „Channel“ durchgehen, und schon füllt sich die Liste der Programme.

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Thunderbird legt mit Version 147.0 ein Update vor, das vor allem den Alltag seiner Nutzer erleichtern soll. Die neue Ausgabe wirkt unscheinbar, bringt aber spürbare Verbesserungen für viele mit. Besonders die Pflege des technischen Fundaments stand diesmal im Mittelpunkt. In der Ordneransicht gibt es eine neue Option, denn kompakte Ansichten können nun den vollständigen Pfad […]

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Mozilla beginnt das neue Jahr mit einem frischen Funktionsupdate für Firefox. Version 147.0 bringt viele kleine Verbesserungen, die den Browser im Alltag spürbar aufwerten. Der Fokus liegt diesmal klar auf Medienwiedergabe und Datenschutz. Nutzer mit aktiviertem strengen Tracking Schutz (Enhanced Tracking Protection) erhalten nun stärkere Barrieren im lokalen Netzwerk. Firefox verschärft hier den Zugriffsschutz und […]

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GNOME hat die nächste Wartungsversion der aktuellen Brescia Reihe veröffentlicht. GNOME 49.3 wirkt auf den ersten Blick unspektakulär, bringt jedoch viele gezielte Verbesserungen für einen stabileren Alltag. Neue Funktionen fehlen bewusst, denn das Update konzentriert sich vollständig auf Fehlerbehebungen. Ein zentraler Bestandteil ist die aktualisierte Glib 2.86.3 Version. Sie schließt mehrere Sicherheitslücken, die unterschiedliche Bereiche […]

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Im Debian Umfeld deutet sich ein großer Schritt an. Das GNOME Team hat angekündigt, GTK2 aus dem aktuellen Entwicklungszweig zu entfernen. Die Änderung soll vor der Veröffentlichung von Debian 14 erfolgen, die für Mitte 2027 vorgesehen ist. Damit endet für das betagte Toolkit eine lange Übergangsphase. GTK2 erhält seit Jahren keine Pflege mehr. Die Entwicklung […]

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Das GNOME Projekt hat eine neue Ausgabe der Bengaluru Serie veröffentlicht. GNOME 48.8 konzentriert sich auf Pflege, die den Desktop im Alltag spürbar robuster machen. Viele kleine Korrekturen sorgen für ein runderes Erlebnis ohne große Neuerungen. Im Kontrollzentrum wurden mehrere lang bekannte Probleme behoben. Die Verwaltung einzelner WLAN Geräte reagiert nun zuverlässiger. Eine kleine Speicherleckage […]

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Festplatten unterliegen einem natürlichen Verschleiß. Mit der Zeit können sogenannte Bad Sektoren entstehen – fehlerhafte Speicherbereiche, die nicht mehr zuverlässig gelesen oder beschrieben werden können. Eine regelmäßige Überprüfung kann helfen, Datenverlust frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten.

Was sind Bad Sektoren?

Bad Sektoren sind physisch oder logisch beschädigte Bereiche auf einem Datenträger. Physische Defekte entstehen durch Abnutzung, mechanische Schäden oder Produktionsfehler. Logische Bad Sektoren hingegen resultieren meist aus Softwareproblemen oder Stromausfällen und lassen sich mitunter korrigieren.

Analysewerkzeuge unter Linux

Linux bietet verschiedene Werkzeuge zur Analyse und Erkennung defekter Sektoren. Eines der bekanntesten Tools ist badblocks.

Ein einfacher Check lässt sich wie folgt durchführen:

sudo badblocks -vsn /dev/sdX

Ersetzt man dabei /dev/sdX durch das entsprechende Gerät, erhält man einen Überblick über den Zustand der Sektoren. Hierbei sucht badblocks gezielt nach defekten Blöcken der Festplatte.

Dabei sollte beachtet werden, dass dieser Vorgang – je nach Größe des Datenträgers – einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

Fazit

Die regelmäßige Analyse auf Bad Sektoren ist ein wichtiger Bestandteil der Systempflege. Frühzeitig erkannte Fehler ermöglichen rechtzeitige Backups und gegebenenfalls den Austausch der betroffenen Hardware. Open-Source-Werkzeuge wie badblocks bieten unter Linux zuverlässige Möglichkeiten zur Diagnose – ganz ohne proprietäre Software.

Der Beitrag Überprüfung auf fehlerhafte Sektoren erschien zuerst auf intux.de.

Budgie läutet mit Version 10.10 eine neue Ära ein. Nach vielen Jahren unter X11 wechselt der Desktop nun endlich zu Wayland. Damit endet ein langer Entwicklungsabschnitt und Budgie 10 tritt in die reine Pflegephase ein. Die Zukunft des Projekts richtet sich klar auf Budgie 11. Trotz des tiefen Wechsels bleibt das vertraute Gefühl erhalten. Panels […]

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Die KDE Entwickler veröffentlichen Plasma 6.5.5 und liefern damit ein reines Wartungsupdate für die aktuelle Serie. Neue Funktionen fehlen bewusst, denn das Team konzentriert sich auf Stabilität und saubere Abläufe. Die Veröffentlichung folgt gut einen Monat nach Version 6.5.4 und setzt den Kurs konsequenter Pflege fort. Besonders viel Aufmerksamkeit erhält erneut die Wayland Basis. KWin […]

Der Beitrag KDE Plasma 6.5.5 bringt Feinschliff für den Linux Desktop erschien zuerst auf fosstopia.

Der Schweizer Messenger Threema steht vor einem großen Schritt. Comitis Capital übernimmt Threema und löst damit die bisherigen Eigentümer ab. Die Übernahme soll noch im Januar 2026 abgeschlossen werden und sorgt bereits jetzt für reichlich Gesprächsstoff. Comitis Capital sieht in Threema eine starke Marke mit guten Chancen. Themen wie sichere Kommunikation und europäische Datensouveränität spielen […]

Der Beitrag Paukenschlag: Threema bekommt neue Besitzer erschien zuerst auf fosstopia.

Ubuntu Nutzer dürfen sich auf einen frischen Hardware Enablement Stack mit dem nächsten Point-Release freuen. Die Veröffentlichung von Ubuntu 24.04.4 ist auf den 12. Februar 2026 terminiert. In gewohnter Ubuntu-Manier wird der rückportierte HWE-Kernel schon vorher bereitgestellt und bringt eine Reihe moderner Komponenten auf Systeme mit Ubuntu 24.04 LTS. Im Mittelpunkt steht der Sprung auf […]

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Manch ein Leser kennt das vielleicht: Das CMS WordPress, mit dem man sich eigentlich gut auskennt, verhält sich plötzlich ganz anders als gewohnt. Meist hat das natürlich einen Grund.

Neulich bin ich auf ein solches Verhalten gestoßen, als ich Bilder, die mir von einem Fotografen übergeben wurden, in WordPress zur Weiterverarbeitung hochladen wollte. Zuvor hatte ich die Größen der Dateien in einer Stapelverarbeitung über das Terminal angepasst. Danach habe ich die Dateinamen nach bestimmten Vorgaben umbenannt.

Nachdem das erledigt war, habe ich das Bildmaterial in die Mediathek der Webseite hochgeladen. Dabei fiel mir auf, dass die Bezeichnungen der Bilder nicht den neuen Dateinamen entsprachen. Stattdessen trugen sie die Bezeichnung der Veranstaltung, bei der sie aufgenommen wurden. Ein Löschen und erneutes Hochladen der Fotos konnte das Problem nicht beheben.

Schnell lag der Verdacht nahe, dass in den Bilddateien selbst noch Informationen gespeichert waren, die von WordPress beim Hochladen automatisch übernommen wurden. Im konkreten Fall handelte es sich um Metadaten in der IPTC-Kopfzeile. Bei knapp 100 Bildern wäre es sehr aufwendig gewesen, diese Angaben manuell zu entfernen. Eine Lösung über eine Stapelverarbeitung war daher naheliegend, am besten direkt über das Terminal unter Ubuntu.

Glücklicherweise gibt es eine einfache Möglichkeit, solche eingebetteten Informationen automatisch aus den Dateien zu entfernen.

Zuvor muss allerdings das Paket libimage-exiftool-perl installiert werden.

sudo apt install libimage-exiftool-perl

Danach wird folgender Befehl im Verzeichnis, in dem die zu bearbeitenden Bilder liegen, ausgeführt:

exiftool -all= *.jpg

Dieser sorgt dafür, dass die Dateiendungen der Originalbilder in .jpg_original geändert und die Metadaten aus den eigentlichen Bilddateien entfernt werden.

Beim anschließenden Upload in WordPress wurden die Bildbezeichnungen wie gewünscht angezeigt – also die neuen Dateinamen mit passender Nummerierung.

Der Beitrag Metadaten aus Fotos entfernen erschien zuerst auf intux.de.

Linux Mint legt nach der Freigabe von Cinnamon 6.6 für LMDE 7 nun nach und veröffentlicht die neue Version 22.3 der Linux Mint Hauptausgabe mit dem Namen Zena. Die Images stehen bereits auf vielen Spiegelservern bereit und markieren den Abschluss der aktuellen 22er Entwicklungsrunde. Die Ausgabe basiert auf Ubuntu 24.04.3 LTS und nutzt Kernel 6.14. […]

Der Beitrag Linux Mint 22.3 Zena ist da – das ist neu erschien zuerst auf fosstopia.