Bonjour je voudrais imprimer en portrait et non en paysage, mais malgré mes modifications sur mon imprimante et mon ordi Framadate continue à imprimer en paysage ? Merci de votre réponse
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Hello, I get the following error when upgrading from v8.1.8 to v8.3.1 (on top of Debian 13)
Accedioct 02 16:59:00 chorro peertube[18763]: [media.interior.edu.uy:443] 2026-10-02 16:59:00.290 error: Cannot add repeatable job. {
oct 02 16:59:00 chorro peertube[18763]: "err": {
oct 02 16:59:00 chorro peertube[18763]: "stack": "Error: Legacy repeatable job metadata is not supported in BullMQ v6 (key: \"job::::30 5 * * 5\"). Migrate legacy repeatable jobs to Job Schedulers before upgrading. See https://docs.bullmq.io/guide/migrations/migrate-from-v5-to-v6\n at getLegacyRepeatableJobError (/var/www/peertube/versions/peertube-v8.3.1/node_modules/.pnpm/bullmq@6.3.6_ioredis@6.0.0_pg@8.23.0/node_modules/bullmq/dist/cjs/classes/job-scheduler.js:67:12)\n at JobScheduler.transformSchedulerData (/var/www/peertube/versions/peertube-v8.3.1/node_modules/.pnpm/bullmq@6.3.6_ioredis@6.0.0_pg@8.23.0/node_modules/bullmq/dist/cjs/classes/job-scheduler.js:243:19)\n at JobScheduler.getSchedulerData (/var/www/peertube/versions/peertube-v8.3.1/node_modules/.pnpm/bullmq@6.3.6_ioredis@6.0.0_pg@8.23.0/node_modules/bullmq/dist/cjs/classes/job-scheduler.js:200:32)\n at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:103:5)\n at async Promise.all (index 0)\n at async JobScheduler.getJobSchedulers (/var/www/peertube/versions/peertube-v8.3.1/node_modules/.pnpm/bullmq@6.3.6_ioredis@6.0.0_pg@8.23.0/node_modules/bullmq/dist/cjs/classes/job-scheduler.js:287:17)\n at async JobQueue.pruneRepeatableJobs (file:///var/www/peertube/versions/peertube-v8.3.1/dist/core/lib/job-queue/job-queue.js:403:31)",
oct 02 16:59:00 chorro peertube[18763]: "message": "Legacy repeatable job metadata is not supported in BullMQ v6 (key: \"job::::30 5 * * 5\"). Migrate legacy repeatable jobs to Job Schedulers before upgrading. See https://docs.bullmq.io/guide/migrations/migrate-from-v5-to-v6"
oct 02 16:59:00 chorro peertube[18763]: }
oct 02 16:59:00 chorro peertube[18763]: }
Thank you!
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bonjour
Est-ce que le don par une association en faveur de framasoft est différent dans l’exécution que les dons des particuliers ?
Comment cela se passe-t-il au niveau des impôts ?
Nous sommes une association loi 1901.
Merci d’avance
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Poursuivant le travail entrepris depuis plusieurs années au sein des ateliers solarpunk, Framasoft s’associe une nouvelle fois à l’Université de Technologie de Compiègne, Sorbonne Universités et le chaton Picasoft pour une session en distanciel : upload².
Proposé comme une formation à distance transposant ce qui se fait en présentiel, l’idée est de tenter un essaimage, d’inviter de nouvelles personnes à s’aventurer en territoire solarpunk et, pourquoi pas, de devenir à l’avenir animateurices d’ateliers. Les activités s’échelonneront entre le 19 octobre et le 11 décembre, avec un emploi du temps découpé en quatre modules de deux semaines chacun, avec un livrable attendu à chaque étape. Un volume de travail d’environ quatre heures par semaine est à prévoir pour les participant·es.
Le contenu, intégralement sous licence libre, comme les productions proposées sur punkardie.fr est réutilisable, appropriable, modifiable, compostable…
Nous vous proposons également le temps de cet atelier de vous passer de ces outils problématiques que sont les plateformes et outils liés au capitalisme de surveillance. L’occasion d’expérimenter ce que peut être un travail en commun, à distance, avec des outils techno-critiques. Profiter de ce temps sans enjeu autre que celui de faire, échanger et apprendre ensemble pour préfigurer ce que pourrait être un monde solarpunk.
La définition du solarpunk que nous proposons repose sur trois axes :
I long for the day fossil fuels are nothing but a painful memory we can heal from.
I long for the day fungus eats steel, vines entrapping the derricks ~.
At rest, CC BY SA Honora (https://storyseedlibrary.org/art/honora/at-rest/)
Détails du déroulé proposé : https://librecours.net/courses/upload2/
Inscription par courriel uniquement (42 places ouvertes, pas de frais d’inscription ou de participation) : upload2@punkardie.fr
Crédits de l’image de fond : https://storyseedlibrary.org/art/mirko-zamora/kooch-bridges/ · Kóoch Bridges, 2026, CC BY SA Mirko E. Zamora
Hébergement du librecours par la société coopérative Kelis.
I nuovi suggerimenti di Gemini in Android Auto sono pronti a trasformare l'interazione con il tuo veicolo, introducendo un'intelligenza proattiva che anticipa le tue necessità. Questa tecnologia, basata sull'intelligenza artificiale di Google, promette di portare una sorta di "magia" sul display della tua auto.
Scopriamo insieme come funzionerà e chi potrà beneficiarne.
Se possiedi un recente smartphone Google Pixel, hai già familiarità con funzioni come Magic Cue o Proactive Assistance. Si tratta di una tecnologia intelligente che offre suggerimenti contestuali prima ancora che tu li richieda.
Nel concreto, questa tecnologia agisce come un assistente personale. Ad esempio, se ricevi un messaggio con il nome di un ristorante, il tuo telefono potrebbe mostrarti automaticamente la scheda di Google Maps corrispondente. Allo stesso modo, se hai un volo in programma, le informazioni pertinenti potrebbero apparire in una conversazione su Google Messaggi
La funzione può gestire anche conflitti di calendario e altre situazioni quotidiane, agendo come un sistema progettato per anticipare le tue esigenze e farti risparmiare tempo.
L'obiettivo di Google è trasferire questa intelligenza proattiva nell'ecosistema dell'auto. L'analisi delle recenti versioni di Android Auto, come la 17.9 beta, ha rivelato stringhe di codice esplicite. Frasi come "Gemini può mostrarti suggerimenti personalizzati che ti fanno risparmiare tempo" confermano lo sviluppo di questa integrazione.
Con questa implementazione, mentre guidi, Android Auto potrebbe:
Lo scopo è rendere l'esperienza di guida più fluida e sicura, minimizzando le distrazioni e fornendo le informazioni giuste al momento giusto.
Un aspetto da considerare è la possibile esclusività della funzione. Proprio come la Proactive Assistance sugli smartphone è oggi riservata ai dispositivi Pixel, è probabile che l'integrazione di Gemini in auto segua la stessa logica.
Per sfruttare i suggerimenti di Gemini in Android Auto, potrebbe essere necessario abbinare uno smartphone Google Pixel al sistema di infotainment. Se utilizzi Android Auto con un telefono di un altro marchio, come Samsung, Xiaomi o OnePlus, potresti rimanere escluso da questa innovativa funzione. Si tratta di una strategia che mira a rendere l'ecosistema Google sempre più integrato e desiderabile, limitando però l'accesso alle ultime novità per una vasta fetta di utenti.
Google aveva già accennato all'arrivo di questa funzionalità in passato, ma senza fornire una tempistica precisa. La recente scoperta delle stringhe di codice, però, suggerisce che lo sviluppo è in una fase avanzata e che il rilascio ufficiale potrebbe non essere lontano.
Al momento non è stata annunciata una data di lancio ufficiale. Tuttavia, la presenza di queste opzioni nelle versioni beta indica che i test sono in corso e il rilascio potrebbe avvenire nei prossimi mesi, forse in concomitanza con un aggiornamento di Android o con il lancio di nuovi dispositivi Pixel.
L'articolo Suggerimenti di Gemini in Android Auto sono una rivoluzione proviene da sicurezza.net.
Linux users have long had a pragmatic relationship with text-to-speech. The classic open-source engines have been available for years, wired into accessibility tools and the occasional script, dependable but unmistakably robotic. They do the job where the job is simply to convert text to some kind of speech, but the mechanical output has kept them out of anything where the voice actually matters. The arrival of high-quality speech synthesis delivered over an API changes what is possible, letting Linux users add genuinely natural voices to scripts, services, and applications without hosting a heavyweight model themselves.
Anyone who has used the traditional Linux speech engines knows the trade-off. They are free, local, and scriptable, which fits the Linux ethos perfectly, but the voices are clearly synthetic. For accessibility and for utilitarian tasks where intelligibility is all that counts, that has been acceptable. For anything user-facing where the quality of the voice shapes the experience, it has not.
The alternative of running a modern, high-quality speech model locally is possible but comes with real costs: significant computational requirements, model management, and the ongoing maintenance of a demanding piece of infrastructure. For many use cases, particularly on servers, embedded systems, or ordinary workstations, that overhead is disproportionate to the need. This is the gap that an API-based approach fills, offering the quality of a large modern model without the burden of hosting one.
Delivering speech synthesis over an API fits naturally into how Linux users already build things. Rather than installing and maintaining a model, you make a request to a service and receive audio back, which you can then play, save, or pipe into whatever comes next. A text to speech api turns text into natural-sounding audio through a simple network call, which means a script or service can produce high-quality speech with nothing more than the ability to make an HTTP request and handle the response.
This composability is what makes it appealing in a Linux context. The request can come from a shell script, a systemd service, a cron job, a Python program, or any application that can talk to a network endpoint. The returned audio slots into the familiar toolchain of files, pipes, and media players. For users accustomed to assembling capabilities from small, cooperating parts, a speech API is just another well-behaved component that happens to produce audio, and it drops into existing workflows without disturbing them.
