[原创] 如何把一块硬盘上的Ubuntu系统完整复制到另一块硬盘上？

最近我的Ubuntu台式机每隔两三天就会进入一种硬盘狂读+点击鼠标无反应的死机状态，由于SSD已经用了很多年，我非常担心它会随时挂掉，导致数据丢失的惨剧发生，于是我提前预防，买了块同品牌、同容量的SSD来替换它。但是从头开始重装系统+配置各种软件的过程实在太痛苦了，所以我决定做一次全盘复制，这样就能省去很多时间。
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[原创] Ubuntu终端使用Privoxy代理

在Ubuntu下，除了浏览器之外，为了能在系统全局层面上自动使用代理访问那些“不存在的网站”，有一个常用的做法就是，在Chrome的SwitchyOmega插件里的“自动切换”情景模式下“导出PAC”，得到一个PAC文件，放在磁盘的某个路径下（假设为：/home/codelast/OmegaProfile__.pac），然后在Ubuntu系统的网络设置里如下设置：
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[原创] 解决Ubuntu 无法用 apt-get install 安装任何软件(dpkg: error processing package xxx)的问题

Ubuntu不知道什么原因，不能用 apt-get install 安装任何软件了，并且在屏幕上输出海量错误信息，非常迷惑人，例如下面这一例：

insserv: Starting vpnagentd_init depends on plymouth and therefore on system facility `$all' which can not be true!
insserv: There is a loop between service vpnagentd_init and mountkernfs if started
insserv:  loop involving service mountkernfs at depth 1
insserv: Starting vpnagentd_init depends on plymouth and therefore on system facility `$all' which can not be true!
......
insserv: Starting vpnagentd_init depends on plymouth and therefore on system facility `$all' which can not be true!
insserv: There is a loop between service vpnagentd_init and dns-clean if started
insserv:  loop involving service dns-clean at depth 1
......
insserv: Starting vpnagentd_init depends on plymouth and therefore on system facility `$all' which can not be true!
insserv: exiting now without changing boot order!
update-rc.d: error: insserv rejected the script header
dpkg: error processing package binfmt-support (--configure):
 subprocess installed post-installation script returned error exit status 1
No apport report written because MaxReports is reached already
                                                              Processing triggers for initramfs-tools (0.122ubuntu8.10) ...
update-initramfs: Generating /boot/initrd.img-4.13.0-32-generic
Errors were encountered while processing:
 udev
 grub-common
 grub2-common
 grub-pc-bin
 grub-pc
 resolvconf
 binfmt-support
E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)

这里只列出了部分错误信息，实际上输出的内容极多，多得让人眼都瞎。
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[原创] 解决Linux系统上由于程序占用的文件描述符(file descriptor)过多导致的异常问题

 
前几天发现服务器上的一个JAVA程序表现很不对劲，运行起来特别“慢”，仔细一看程序的日志，发现里面有Exception抛出，提示“too many open files”，由于无论是读写文件还是创建网络连接，都需要占用文件描述符（fd），于是怀疑是服务器上的某个程序占用的资源没有释放，达到了系统设置的上限从而导致程序异常。
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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(5)

OS： Arch Linux ARM
ELL：写本文时GitHub中的最新版
TensorFLow: v1.1.0

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统（例如，树莓派，ARM Cortex-M0等）的机器学习库ELL（Embedded Learning Library，嵌入式学习库）。
在之前的文章中，我大费周章，终于在树莓派上把ELL的demo跑起来了，但它实用吗？在本文中，我将简单地测试一下使用Darknet model的inference速度和精度。
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[原创] ELL（Embedded Learning Library，微软嵌入式学习库）文章合集

微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统（例如，树莓派，ARM Cortex-M0等）的机器学习库ELL（Embedded Learning Library，嵌入式学习库），旨在把部分云端的机器学习计算转移到嵌入式设备上进行。
本系列文章记录了在树莓派3代上把ELL demo跑起来的过程中遇到的各种问题以及解决办法。

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(1)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(2)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(3)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(4)

➤ 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(5)
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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(4)

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统（例如，树莓派，ARM Cortex-M0等）的机器学习库ELL（Embedded Learning Library，嵌入式学习库）。
为了在树莓派上跑起来ELL的demo，需要先在PC上做大量工作，前几篇文章正是记录了这个过程中遇到的种种问题。
从本文开始，我们终于可以把工作转到树莓派上了——不枉前面克服的所有困难，这一刻，我们离成功是如此之近。
注：本文的所有操作，都是在树莓派上运行的。
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[原创] 在树莓派3上跑ELL的demo报错：ImportError: build/_darknetReference.so: undefined symbol: cblas_sgemm

OS：Arch Linux ARM
gcc version：7.1.1 20170516 (GCC)

微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统（例如，树莓派，ARM Cortex-M0等）的机器学习库ELL（Embedded Learning Library，嵌入式学习库）。
本文主要介绍了在树莓派上跑ELL的demo程序时，遇到的一个“undefined symbol: cblas_sgemm”问题的解决办法。
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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(3)

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统（例如，树莓派，ARM Cortex-M0等）的机器学习库ELL（Embedded Learning Library，嵌入式学习库）。
在前几篇文章中，我在Ubuntu PC上对ELL里现成可用的model进行了测试，虽然由于我台式机太老旧的原因，运行速度相当之慢，不过它终究跑通了demo，下一步，我们需要在台式机上，把ELL的model编译到目标平台上——在这里，目标平台指的就是树莓派3。
注：本文的所有操作，都是在台式机上运行的。
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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(2)

本文是上一篇文章的续文。
微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统（例如，树莓派，ARM Cortex-M0等）的机器学习库ELL（Embedded Learning Library，嵌入式学习库）。
要在树莓派上使用pre-trained的模型，我们先要在PC上对其进行测试，这个测试说白了就是运行一些Python的demo程序看它们是否能正常工作。而上一篇文章，正是介绍了在Ubuntu PC上的准备工作——如果没有那些准备工作，你连测试的基础条件都不具备。
注：本文的所有操作，都是在台式机上运行的。
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[原创] 在树莓派3上使用微软ELL嵌入式学习库(1)

微软于2017年6月底发布了一个主要用于嵌入式系统（例如，树莓派，ARM Cortex-M0等）的机器学习库ELL（Embedded Learning Library，嵌入式学习库）。由于嵌入式设备的计算能力较弱，因此在这些设备上执行一些机器学习的任务——例如实时图像分类——通常速度很慢，所以在这种应用场景下，一般的策略是把请求发送到计算能力强大的云端服务器上去执行，嵌入式设备只作为和用户交互的终端，并不执行关键的计算任务。而微软发布的这个ELL，目标在于把云端的计算任务转移到嵌入式设备上，从而可以使得设备无需联网也能执行这些任务。这个目标看起来很诱人，但它要求ELL的计算速度很快、很节省资源，否则耗时将是不可接受的。
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