安装 Ubuntu 系统时，系统通常会自动分配磁盘空间，这可能导致部分磁盘容量未被充分利用。由于 Ubuntu 默认采用 LVM（逻辑卷管理），我们可以先执行 df -h 命令查看当前的分区使用情况。

我们目前的情况是：物理磁盘总容量是 20G，但系统根目录（/）只划分了约 10G。这意味着你的 LVM 卷组里还有大约 10G 的“闲置空间”没有被分配给系统使用。
你完全不需要删除任何数据，只需要通过两条命令，就能把这剩下的空间全部扩容到系统盘里。

一键扩容操作

请在终端中依次执行以下两条命令（如果提示输入密码，请输入你的用户密码）：
1. 将卷组中所有剩余空间分配给逻辑卷

sudo lvextend -l +100%FREE /dev/ubuntu-vg/ubuntu-lv

这条命令的意思是：把 LVM 卷组里所有空闲的空间（+100%FREE），全部分配给你的系统逻辑卷。
2. 刷新文件系统，让扩容生效

sudo resize2fs /dev/ubuntu-vg/ubuntu-lv

这条命令的意思是：通知 Ubuntu 的 ext4 文件系统，你的底层磁盘变大了，请自动把文件系统扩展到最大容量。

✅ 验证扩容结果

执行完上述两条命令后，你可以再次输入 df -h 查看磁盘状态。
你会发现 /dev/mapper/ubuntu--vg-ubuntu--lv 的 Size 应该已经从原来的 9.8G 变成了接近 20G（扣除引导分区等占用后，大约在 18G-19G 左右），你的系统盘扩容就大功告成了！

将 SMB 共享挂载信息写入 /etc/fstab 是实现开机自动挂载的常用方法。不过，直接将用户名和密码明文写入该文件存在极大的安全隐患。为了保障系统安全并确保挂载稳定，建议采用以下优化方案：

1. 使用凭据文件替代明文密码

将账号密码保存在一个独立的凭据文件中，并严格限制该文件的读取权限，可以有效避免密码泄露。
创建凭据文件：

sudo nano /etc/samba/credentials

在文件中写入以下内容：

username=username
password=password123

保存后，立即修改文件权限，确保仅 root 用户可读：

sudo chmod 600 /etc/samba/credentials

2. 完善 /etc/fstab 配置

在编辑 /etc/fstab 时，除了使用凭据文件，还需要注意以下关键参数：
_netdev：网络共享依赖网络连接。添加此参数可确保系统在网络服务完全就绪后才尝试挂载，避免因网络未通导致开机卡顿或启动失败。
vers=3.0：显式指定 SMB 协议版本，防止因客户端与服务端协议握手不匹配导致挂载失败。
iocharset=utf8：确保中文文件名能够正常显示，避免乱码。

编辑 fstab 文件：

sudo nano /etc/fstab

在文件末尾添加以下单行配置（替换原有的明文密码配置）：

//192.168.1.115/share_data /mnt/smb_data cifs credentials=/etc/samba/credentials,uid=1001,gid=1001,dir_mode=0755,file_mode=0755,vers=3.0,iocharset=utf8,_netdev 0 0

3. 验证配置并生效

在重启系统之前，务必先测试配置是否正确，以免因语法错误导致系统异常。
测试挂载：执行 sudo mount -a。如果没有任何报错输出，说明配置语法正确且挂载成功。
验证状态：执行 df -h | grep ftp_data 或 mount | grep cifs，确认共享目录已正确挂载。
重载配置：执行 sudo systemctl daemon-reload，确保 systemd 能够正确识别新的挂载项。
完成以上步骤后，该 SMB 共享目录即可在系统重启后安全、稳定地自动挂载。

结婚为什么不能租房？！

孩子读书为什么一定要买学区房？！

什么都要虚荣，什么都要攀比，应了那一句“可怜人必有可恨之处”。

我认识一个人，不想陷入房贷中。要结婚，他找到一个比较破旧但地理条件很好的房子，跟房东谈好，租10年。10年内房租不会上涨。他会花钱将房子全新装修（大概花10万装修费）。

如果房东提前收房，需要赔偿给租客2倍装修款即20万。10年后房东可以收回房子，装修归房东。

另外小孩读书，房东会尽量帮忙。

这样，花费很少，同时解决了婚房和小孩读书问题。

这10年时间，夫妻两人齐心协力，赚够买房钱，就可以根据自身能力买房了。

今天上班打开ERP软件，发现始终无法登录。排查了各种常规问题后，故障依旧。无奈之下，远程登录服务器，发现桌面上多了一个 README.md 文件，立马感觉不妙。打开其他文件夹一看，发现很多文件的后缀名都变成了 .sorry。点开 README.md，里面是一串全英文的勒索信息。果然，还是被盯上了。

果断关闭了网卡和虚拟机（ERP服务器安装在物理机的虚拟机里）。进一步检查发现，差不多每个文件夹里都被放了一个 README.md，大量文件变成了 .sorry 后缀，连数据库文件也被加密了。所幸的是，宿主机未受影响，ERP数据坚持每日一备份，且备份数据没有被加密。于是，果断放弃了这个系统镜像，彻底重建ERP服务器并恢复了备份数据。

事后排查原因，此次中病毒应该是服务器被扫描到漏洞后遭到了攻击。由于服务端软件的需要，操作系统使用的是较老版本的 Win2008，官方已停止服务支持，很多补丁也不再更新。再加上此前为了方便外出办公时客户端连接，在公网上映射开放了一个端口，使用结束后没有及时关闭，最终导致黑客有机可乘。

总结：

此次勒索事件，暴露了老系统（Win2008）在公网下高安全风险。
日常中非必要不开放公网端口。
对无法升级系统，做好内网隔离与离线备份。

2026.06.28

OpenAI 开源语音识别模型（Whisper）是一款基于 Transformer 架构的自动语音识别（ASR）系统。该项目于 2022 年 9 月由 OpenAI 发布并开源，旨在为开发者和研究人员提供一个高准确性、稳健且易于使用的语音处理基础工具。

核心技术与特点

Whisper 采用了端到端的编码器-解码器 Transformer 架构，其输入为原始音频信号（通常被分割成 30 秒的片段并转换为对数梅尔频谱图），输出为带有时间戳的文本序列。该模型最显著的特点包括：
海量数据训练：模型使用了从互联网收集的 68 万小时多语言、多任务监督数据进行训练，其中约三分之一为非英语内容。这种大规模且多样化的数据集使其在应对口音、背景噪音及专业术语时具备极强的稳健性。
多任务学习框架：通过引入特殊令牌（Token），单一模型即可同时执行语言识别、短语级时间戳标记、多语言语音转录以及将多种语言翻译成英语等多项任务。
强大的泛化能力：尽管在特定的基准测试（如 LibriSpeech）中可能不如经过微调的专用模型，但在多个不同数据集的零样本（Zero-shot）性能测试中，Whisper 的错误率比其他模型降低了 50%，展现了卓越的跨领域适应能力。

模型版本与部署

为了适应不同的硬件环境和应用场景，Whisper 提供了多种参数规模的预训练模型版本，包括 tiny、base、small、medium 和 large 等，参数量从 39M 到 1550M 不等。例如，tiny 版本适合物联网等资源受限的设备，而 large 版本则适合对高精度有要求的云服务部署。
在部署方式上，Whisper 极其灵活。开发者可以通过 Python 代码在本地（CPU 或 NVIDIA GPU）进行离线推理；也可以通过模型量化和 WebAssembly (WASM) 等技术，直接在浏览器中实现低延迟的离线语音识别。

应用场景

凭借其高准确率和多语言支持能力，Whisper 被广泛应用于多个领域：
医疗健康：将远程问诊中的医患对话实时转录为结构化电子病历，或将多语言患者自述音频自动翻译为英文报告。
在线教育：为课程视频自动生成多语言字幕，或用于分析学生发音并生成个性化纠音报告。
工业与办公：在嘈杂的工业生产线上将语音指令转为控制文本，或用于自动生成会议记录与字幕。