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。
原创
[原创] 执行ELL的demo程序cntkDemo.py时程序僵死的问题
OS：Ubuntu 14.04
在台式机上执行ELL的demo程序 cntkDemo.py 时，可能会遇到程序僵死的问题。
cntkDemo.py 这个程序会调用OpenCV，在一个GUI窗口中显示USB摄像头拍摄的实时视频流，而僵死的现象正是：执行到弹出GUI窗口显示摄像头拍摄的视频流的代码的时候，程序进入僵死状态，不能执行后续逻辑。此时，只能Ctrl+C终止掉程序。
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[原创] 在Ubuntu上使用GParted来调整树莓派TF卡的分区大小
OS：Ubuntu 14.04 LTS
树莓派的操作系统存储在一张TF卡中，如果我们要备份它，只需要简单地在Ubuntu上使用如下命令即可：
sudo dd if=/dev/sdb of=~/raspberry_pi_os_backup
其中，/dev/sdb 是我的TF卡的设备名称。这样我们就可以把TF卡备份到 raspberry_pi_os_backup 这个文件中了。
[原创] 解决编译ELL的错误：undefined reference to `cblas_xxx'
OS：Ubuntu 14.04 LTS
在PC上编译ELL的时候，尽管你可能已经安装了所有ELL文档中要求的软件依赖，可能还是会遇到 undefined reference to `cblas_xxx' 的错误，如下：
[ 0%] Built target documentation
[ 10%] Built target utilities
[ 11%] Built target math
[ 14%] Built target data
[ 23%] Built target emitters
[ 24%] Built target evaluators
[ 28%] Built target functions
[ 37%] Built target model
[ 39%] Built target predictors
[ 48%] Built target nodes
[ 52%] Built target trainers
[ 59%] Built target common
[ 60%] Built target testing
[ 61%] Linking CXX executable common_test
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Copy(int, float const*, int, float*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x31): undefined reference tocblas_scopy'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Copy(int, double const*, int, double*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x69): undefined reference tocblas_dcopy'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Asum(int, float const*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x92): undefined reference tocblas_sasum'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Asum(int, double const*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0xba): undefined reference tocblas_dasum'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Nrm2(int, float const*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0xf0): undefined reference tocblas_snrm2'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Nrm2(int, double const*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x118): undefined reference tocblas_dnrm2'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Scal(int, float, float*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x15b): undefined reference tocblas_sscal'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Scal(int, double, double*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x193): undefined reference tocblas_dscal'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Axpy(int, float, float const*, int, float*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x1d9): undefined reference tocblas_saxpy'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Axpy(int, double, double const*, int, double*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x221): undefined reference tocblas_daxpy'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Dot(int, float const*, int, float const*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x259): undefined reference tocblas_sdot'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Dot(int, double const*, int, double const*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x290): undefined reference tocblas_ddot'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Gemv(CBLAS_ORDER, CBLAS_TRANSPOSE, int, int, float, float const*, int, float const*, int, float, float*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x309): undefined reference tocblas_sgemv'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Gemv(CBLAS_ORDER, CBLAS_TRANSPOSE, int, int, double, double const*, int, double const*, int, double, double*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x37c): undefined reference tocblas_dgemv'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Gemm(CBLAS_ORDER, CBLAS_TRANSPOSE, CBLAS_TRANSPOSE, int, int, int, float, float const*, int, float const*, int, float, float*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x3f5): undefined reference tocblas_sgemm'
../math/libmath.a(BlasWrapper.cpp.o): In function ell::math::Blas::Gemm(CBLAS_ORDER, CBLAS_TRANSPOSE, CBLAS_TRANSPOSE, int, int, int, double, double const*, int, double const*, int, double, double*, int)': BlasWrapper.cpp:(.text+0x471): undefined reference tocblas_dgemm'
collect2: error: ld returned 1 exit status
make[2]: *** [libraries/common/common_test] Error 1
make[1]: *** [libraries/common/CMakeFiles/common_test.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2
[原创] Java Hadoop job合并输入的小文件(纯文本)
假设你的JAVA M-R job的输入文件是大量纯文本文件，而且每个文件都比较小（例如几百K），那么job运行起来之后会占用大量mapper数，导致Hadoop集群资源被过度消耗。这种情况可以通过合并输入文件来避免。
[原创] 为nginx服务器网站添加HTTPS／配置SSL证书
网站使用HTTPS的好处就不用多说了，在当今凶险的互联网环境下，使用HTTP越来越不安全，所以我也决定把网站转成HTTPS。使用HTTPS，首先你需要有一张SSL证书。
曾经，收费的SSL证书很贵，一般人玩不起；随着互联网的发展，免费的SSL证书越来越普及，谁都可以很容易获取到，所以HTTPS的个人网站也越来越多。
其中，现在最流行的就是使用可靠的数字证书认证机构Let's Encrypt提供的免费SSL证书。
[原创] 为nginx添加SSL支持模块
因为网站要加SSL证书的原因，把nginx折腾了一番，结果SSL相关的配置加到了nginx的配置文件中后，nginx竟然启动不起来了，用 systemctl status nginx 查看到的错误信息大致如下：
Failed to start SYSV: Nginx is an HTTP(S) server, HTTP(S) reverse ...
于是用如下命令测试问题所在：
/usr/local/nginx/sbin/nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf
其中，/usr/local/nginx/sbin/nginx 是我的nginx安装后的可执行程序路径，/usr/local/nginx/conf/nginx.conf 是我的nginx主配置文件路径。
[原创] 在树莓派上跑起来TensorBoard
本文软硬件环境：
树莓派：3代 Model B V1.2
OS：Arch Linux ARM，32bit
TensorBoard是Tensorflow的可视化工具。当我们用这篇文章里的方法在树莓派上安装好Tensorflow之后，TensorBoard自然就装好了。于是，下面只剩下怎么启动它的问题。
以下是一个例子。
[原创] 如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow)
《Deep Learning》（Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville）第四章「数值计算」中，谈到了上溢出（overflow）和下溢出（underflow）对数值计算的影响，并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下。