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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CLIProxyAPI 把 Claude Code、Gemini CLI、Codex 订阅包装成统一 API 的开源神器
最近在折腾自己的 AI 工具链时，我遇到了一个非常现实的痛点。手里同时握着 [[Claude]] Pro、ChatGPT Plus、Gemini Advanced 这几个订阅，每次想在自己的脚本或小工具里调用它们的能力，都只能望洋兴叹——订阅账号给的是网页端或 CLI 工具的使用权，而不是 API Key。如果想走 API 路径，就得额外付一次费，而且 API 的定价往往比订阅贵得多。于是我一直在找一个能把订阅账号的额度转化为 API 调用能力的方案，直到最近发现了 [[CLIProxyAPI]] 这个项目。今天就聊聊这个工具到底解决了什么问题。
LM Studio：在本地运行大语言模型的最佳桌面工具
自从各类大语言模型开始开源以来，我就一直在尝试在本地运行它们。早期折腾 [[llama.cpp]] 的时候，需要手动编译、手动下载模型权重、在命令行里敲参数，对于非技术背景的用户来说门槛相当高。直到我发现了 [[LM Studio]]，才算是真正体验到了”把 AI 装进自己电脑”的顺畅感。用它运行本地模型，就像在 App Store 下载一个 App 一样自然。