diff --git a/2019-10-08-Journal.txt b/2019-10-08-Journal.txt
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--- /dev/null
+++ b/2019-10-08-Journal.txt
@@ -0,0 +1,99 @@
+Instalación MantaFlow en Ubuntu:
+
+* Instalar prerequesitos:
+
+	sudo apt-get install cmake g++ git python3-dev qt5-qmake qt5-default
+
+	- cmake: Herramienta para crear, testear y empaquetar software (compilador).
+	- g++: GNU C++, conjunto libre de compiladores C++ para Linux.
+	- python3-dev: Instalar / actualizar a la última versión de Python 3?
+	- qt5-qmake y qt5-default: QT5, crear GUIs multiplataforma.
+
+* Instalar librerías para el enviroment TensorFlow:
+
+	pip install tensorflow-gpu keras numpy sklearn imageio scipy matplotlib h5py
+
+	- tensorflow-gpu: soporte GPU para TensorFlow.
+	- keras: Biblioteca OpenSource de Redes Neuronales escrita en Python (corre encima de TensorFlow). Útil para lanzar prototipos de manera rápida.
+	- numpy: Soporte para cálculo vetorial y matricial en Python.
+	- sklearn: Scikit-learn, biblioteca Machine Learning para Python.
+	- imageio: Leer y escribir una amplia variedad de imaganes, videos y formatos de data científicos y volumétricos.
+	- scipy: Herramientas y algoritmos matemáticos para Python.
+	- matplotlib: Generación de gráficos a partir de datos para Python y Numpy.
+	- h5py: Interfaz Python para el formato de data binario HDF5.
+
+	*IMPORTANTE* Las versiones utilizadas para crear MantaFlow son: TensorFlow 1.7.0, CUDA V9.0.176, CUDNN 7.0.5, Keras 2.1.6
+	Será posible utilizar MantaFlow con versiones actualizadas de estas bibliotecas sin romper nada? Probar. 
+ 
+* Crear directorio MantaFlow y copiar repositorio mediante Git:
+
+	mkdir MantaFLow
+	cd MantaFlow
+	git clone https://bitbucket.org/mantaflow/manta.git
+
+* Construir el proyecto utilizando CMake, establecer un directorio "build", y seleccionar las opciones de compilación de CMake.
+
+	mkdir manta/build
+	cd manta/build
+	cmake .. -DGUI=ON -DOPENMP=ON -DNUMPY=ON -DPYTHON_VERSION=3.6
+	make -j4
+
+ 	- Opciones de CMake: 
+		> GUI: Construye la versión GUI de QT.
+		> OPENMP: Activa la aceleración multicore mediante OpenMP.
+		> NUMPY: Soporte para arrays de Numpy como tipo de datos nativos en Kernels Manta.
+		> PYTHON_VERSION: Selecciona una versión específica de Python. Importante si hay varias versiones de Python instaladas al mismo tiempo.
+		> OPENVDB: Soporte para volúmenes openvdb. El comando save('data.vdb') guarda un archivo OpenVDB Volume para ser leido por Blender. (Render 3D para simus).
+
+Configurar PyCharm en Ubuntu: 
+
+* Paquete Snap:
+
+	sudo snap install pycharm-community --classic
+
+* Crear un entorno virtual con virtual env (Python 3.6).
+
+* Instalar requerimientos para el proyecto:
+
+	- numpy
+	- scipy
+	- tensorflow
+	- tensorflow-gpu
+	- keras
+	- ipython
+	- jupyter
+	- six
+	- protobuf
+	- wheel
+	- sklearn
+	- imageio
+	- matplotlib
+	- h5py
+	 
+* Recrear los pasos para instalar MantaFlow, esta vez en el entorno virtual de PyCharm.
+
+Trabajar con MantaFlow para simular el paper:
+
+* Generar el dataset:
+
+	./build/manta scenes/dpfn_dataset.py --name=2D_liquid64 --dimension 2 --type liquid -n 1000 -s 100 -w 50 --seed 10 --resolution 128 --zoom 0.5
+
+	- El dataset se guarda en el directorio ./datasets/2D_liquid64/
+	- 
+
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