经常看到的 Ubuntu 16.04 或者 18.04 都是 Ubuntu 长期支持版本
A Long Term Support release or LTS release, means that Ubuntu will support the version for five years.
如果要从 16.04 升级到 18.04 包括两个部分，一是将当前安装的程序及 lib 升级到 18.04 兼容的版本，另外一个就是将系统升级到 18.04.
sudo apt update && sudo apt upgrade
s
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前两天重启服务器之后发现 fail2ban 启动失败，出现如下错误：
/etc/init.d/fail2ban restart
[....] Restarting fail2ban (via systemctl): fail2ban.service
Job for fail2ban.service failed because the control process exited with error code. See "systemctl status fail2ban.service" and "journalctl -xe" for detai
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Python 中的 with 语法经常被用来在管理资源的访问和清理中，常见的场景有文件的使用和关闭，锁的获取和释放等等。
with open("file.txt") as file:
data = file.read()
with 语法特别容易联想起 Java 中的 try-with-resources AutoCloseable，同样实现资源的自动释放。
基本格式
从基本使用开始了解 with，with 的结构如下：
with context_expression [as target(s)]:
content
With 工作原
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最近在整理以前的草稿箱，翻到了这篇建于 2019 年的关于“唯一 ID 生成器”的笔记。当时似乎正在为一个分布式系统设计主键生成策略。既然翻出来了，就趁着这个机会，结合这几年在分布式领域的经验，把这个话题完善一下。
在单体架构中，我们习惯使用数据库的自增 ID（Auto Increment）作为主键，简单且性能不错。但在分布式系统或微服务架构下，分库分表之后，自增 ID 就捉襟见肘了。我们需要一个能够在分布式环境下生成全局唯一、趋势有序、且高性能的 ID 生成方案。
常见方案对比
在确定最终方案之前，通常会考察以下几种常见的替代方案：
1. UU
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CPU 调频模块主要分为三块：
CPUFreq 核心模块，核心模块主要是公共的 API 和逻辑
CPUFreq 驱动，处理和平台相关的逻辑，设置 CPU 频率和电压
CPUFreq governor，频率控制器，CPU 调频的策略，CPU 在什么负载，什么场景下使用多少频率
最后第三部分 governor 也是本文重点。传统的 CPU governor 选择，以 Performance 和 Powersave 举例，就是一个让 CPU 跑在最高频率，一个让 CPU 跑在最低频率，所有动作都在初始化时设置。
调频器策略
OnDeman
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Trellis：让 AI 编码代理真正投入生产的框架
最近我一直在思考一个问题：AI 编码工具越来越多，但为什么每次切换工具或开启新会话，都感觉像是从零开始？我用 [[Claude Code]] 写了一段时间，又想试试 [[Gemini]] CLI，但每次都要重新解释项目背景、编码规范、当前任务进度。这种重复性的”上下文喂养”工作，慢慢变成了一种隐性负担。
tiptop：用图表重新定义命令行系统监控
最近在排查一台服务器的性能问题时，我习惯性地打开了 [[htop]]，盯着那一列列滚动的数字，试图从里面读出 CPU 负载的变化趋势。说实话，数字本身没什么问题，但当你需要判断”过去几分钟内 CPU 是否有明显的周期性抖动”时，一屏幕的百分比实在不如一条折线来得直观。就在那个时候，我发现了 tiptop 这个工具，用了之后感觉有点相见恨晚。
Claude Code /goal：让 AI 自主持续工作直到达成目标的新命令
用 [[Claude Code]] 写代码时，一直有一个令人微妙不适的摩擦：每当 Claude 完成一轮工作，控制权就回到了我这里，我需要再次发出指令，告诉它”继续”“再检查一遍”“还有这个文件没改”。对于那种需要跑很多轮才能完成的任务——比如把一个模块从旧 API 迁移到新 API 直到所有测试通过，或者逐文件重构某个目录直到符合统一规范——这个”人类中继”的环节就显得相当机械，本质上我只是在不停地按确认键。