Configure VPN-Connection to Fritzbox under Ubuntu 20.04

Step 1 – Create VPN-User within Fritzbox Admin Menu:

Create user with VPN privileges (System -> User; Deutsch: System -> Benutzer)
and accept to view credentials for Android and iOS.

Keep this information for Step 3!

Step 2 – Install necessary packages on Linux Client:

sudo apt install vpnc network-manager-vpnc-gnome

Step 3 – Configure new connection on Linux Client:

Under Settings choose Network and under VPN add a new connection by clicking on “+”. You have to choose “Cisco-compatible VPN-client (vpnc)“!

That’s all – please test the connection at home e.g. using your mobile phone as a hotspot!

Sources:

https://at.avm.de/service/vpn/tipps-tricks/vpn-verbindung-zur-fritzbox-unter-linux-einrichten/

Aufkleber für RFID-Karten – z.B. für Phoniebox

Nach Umsetzung einer eigenen Musik-Abspielbox auf Basis der grandiosen Phoniebox-Software stellt sich die Frage, wie man die RFID-Karten gestaltet, damit Kinder diese auch entsprechend ansprechend empfinden.

Mein Ziel war es, Aufkleber am Computer zu gestalten und diese dann einfach auf die RFID-Karten zu kleben. Dafür bieten sich Etiketten im Format: 70 x 50,8 mm an, die man günstig bei ebay erhält.

Ich habe für die Etiketten eine Druckvorlage für OpenOffice angelegt – Download HIER. (Bitte Lineale und die Darstellung der Fanglinien aktivieren! Ansicht -> Fanglinien -> Fanglinien sichtbar)

Druckvorlage für Etiketten (A4 70 x 50,8 mm) zum Bekleben von RFID-Karten

Die Aufkleber bedecken die handelsüblichen RFID-Karten im Kreditkartenformat nicht ganz – ich finde aber, dass sich das Ergebnis sehen lassen kann. Zumal die kleine Tasche mit der manche RFID-Karten ausgestattet sind, damit noch ausgespart bleibt.

Beklebte RFID-Karte für Phoniebox

Raspberry Pi 4 – Gehäuse mit passiver Kühlung

Da ich einen Raspberry Pi 4 als kleinen Desktop-Rechner verwende, kam es doch zu aus meiner Sicht ungemütlichen Temperaturen gemäß raspi-internem Sensor von 60-70°C.

Formschönes Originalgehäuse für den Raspberry Pi 4 – allerdings mit ungenügender Wärmeableitung.

Um das zu vermeiden habe ich den weißen Deckel des Gehäuses während des Betriebs abgenommen. Dann hat man natürlich keine thermischen Probleme mehr.

Raspberry Pi 4 Original Gehäuse ohne Deckel – gute Belüftung 🙂

Zum BlackFriday bot sich dann allerdings das Metall-Gehäuse von Joy-IT für unter 10 € an:

Armor Case “Block” von Joy-it

Die drei mittigen Chips des Raspberry Pi 4 werden über mitgelieferte Wärmeleitpads (hier in hellblau) mit dem vollmetallischen Gehäuse verbunden. Unter- und Oberteil des Gehäuses werden miteinander verschraubt.

Etwas fummelig an der Montage war nur die Ablösung der Deckfolien der Wärmeleitpads.

Das Ergebnis ist sehr zufriedenstellend. Konnte im Desktop-Betrieb die Temperatur nicht mehr über 50°C bekommen. Ich vermute, dass man den Wärmeübergang zwischen den Chip-Dies und den Gehäuse-Anbindungsstellen optimieren kann, indem man anderes Wärmeleitmaterial verwendet. Ich bin soweit allerdings zufrieden mit dem Gehäuse und kann es weiterempfehlen.

Joy-IT Armor Case “Block” Gehäuse für den Raspberry Pi 4

Besonders toll an dem Gehäuse ist auch, dass alle Anschlüsse – einschließlich die GPIO-Leiste, DSI (Display-Anschluss) als auch CSI (Camera-Anschluss) noch zugänglich sind.

Mein neuer Favorit was Gehäuse für den Raspberry Pi 4 angeht! Auch für Anwendungen, die eine Zugänglichkeit der Onboard-Anschlüsse voraussetzen, geeignet. Für gute Kühlung ist serienmäßig gesorgt – keine weiteren Kühlkörper erforderlich.

Christian

Fbprophet unter Anaconda installieren

Da pip bei mir Probleme machte, möchte ich auf den einfachen Weg hinweisen, fbprophet zu installieren:

conda install -c conda-forge fbprophet

Falls anaconda bei euch nicht in der Pfadvariable eingestellt ist, erreicht ihr conda über folgenden Pfad: /Users/EuerUsername/anaconda3/bin/conda

Wobei “EuerUsername” natürlich durch euren Usernamen zu ersetzen ist. 😉

Fritzbox – kurzes DSL-Kabel zur Bandbreiten-Optimierung?

Ich hatte bisher das von AVM mitgelieferte DSL-Anschlusskabel an meiner Fritzbox an einem 16/2 MBit Anschluss in Benutzung. Dieses ist mehrere Meter lang und relativ dünn – mein Gedanke war, dass dies ggf. auch schlecht abgeschirmt ist. Da ich mir unsicher war, ob das neben anderen Kabelleitungen herumliegende DSL-Anschlusskabel ggf. nennenswert gestört wird, habe ich ein kurzes Kabel bestellt, um so die Distanz zwischen TAE-Anschlussdose und Router möglichst gering zu halten.

Das Ergebnis ist allerdings enttäuschend. Ich kann demnach keinen nennenswerten negativen Einfluss des ca. 2-3 Meter langen Leitungsstücks zwischen TAE-Dose und Router feststellen. Meine Bewertung basiert auf den umfangreichen Angaben, die man im FritzOS! unter Internet -> DSL einsehen kann. Die erzielte Bandbreite hat sich durch das kürzere, besser abgeschirmte Kabel nicht nennenswert verbessert. Anders gesagt: die Verbesserung geht in den leichten Schwankungen der Leitungsqualität unter.

Ihr könnt also beruhigt beim standardmäßig mitgelieferten DSL-Anschlusskabel bleiben. 😉
Möglicherweise könnte für schnellere DSL-Technologien à la “(Super-)Vectoring”, die höhere Frequenzbereiche nutzen, das Kabel dann doch wieder eine größere Rolle spielen. Das kann ich aber mit meinem langsamen Anschluss aktuell leider nicht beurteilen. 🙁

MiniDoom2 – Doom Fangame als Jump and Run

Das kleine Studio “Calavera” veröffentlicht bereits das zweite Fangame im Doom-Universum. Das Spiel ist allerdings kein 3D-Shooter, sondern soll die Frage beantworten, wie Doom als Jump and Run Spiel der 90er Jahre ausgesehen und insbesondere sich gespielt hätte. Das Spiel ist Freeware und kann kostenlos von der Webseite der Entwickler heruntergeladen werden!

MiniDoom2 is out!!

Install scikit-learn for python3 under Ubuntu 16.04 / Linux Mint 18.3

To install scikit-learn for python3 under Ubuntu 16.04, I used the following commands:

sudo apt-get install python3-dev python3-setuptools python3-scipy python3-matplotlib python3-numpy python3-pip

To get scikit-learn use pip:

pip3 install --user --install-option="--prefix=" -U scikit-learn

To test, if scikit-learn has been installed successfully, you can open up a python3 interpreter


python3

and try to import a submodule of sklearn:


from sklearn import datasets