@YUX 没看任务，不过以我对 numpy 尿性的理解，不至于不至于。可以等 lightgbm 适配了然后一起跑跑 CPU 版本（当时跑一个小项目找最优参数跑满整个 8700k 三小时

@YUX Thx 这是我 16 寸 MBP i9 款跑出来的结果。没有关后台。环境 anaconda 3.8 。看上去比 M1 还是快一点的。（不然 Intel 真的要哭）

```
Dotted two 4096x4096 matrices in 0.45 s.
Dotted two vectors of length 524288 in 0.05 ms.
SVD of a 2048x1024 matrix in 0.32 s.
Cholesky decomposition of a 2048x2048 matrix in 0.08 s.
Eigendecomposition of a 2048x2048 matrix in 3.53 s.

This was obtained using the following Numpy configuration:
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/include']
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/include']
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/xxx/anaconda/include']

```

想知道对比 Intel i9 mkl 版 numpy 提升多少……

看了下，博客内容没啥问题，就是评论回复感觉怪怪的。

别人问“这是现在学校的校服？”你好好回答是或者不是就行了，结果回复三个字“喜欢吗？”。

别人说“优质的图片，质量上乘。”你感谢一下就行了，结果直接回复“说吧，你看了多久”。

所以别怪别人觉得你用心不良。不是你的照片问题，而是你自己在评论里表现出来的态度，让人觉得你不只是在摄影。

看部分人的回复，我以为俺们这里的隐私保护措施已经被其他厂商广泛运用、世界领先了呢。

0.5.9 是不支持 big sur 的，升级到 0.6.3 吧。我的黑苹果从 beta4 就在用 big sur 了

想问的是，如果我有一台 pixel，一台 iPhone，两个都是同一个 Google 账号，那 iPhone 上的照片可以蹭 pixel 送的免费备份吗？

想问下，在提出这问题之前，看过孩子的试卷，分析过孩子失分点在哪吗？

我觉得还是得具体看看卷子，包括孩子在试卷上用笔迹画出来的应试时候的真实想法，是犹豫不会还是根本不想写。可能并不单单是态度问题，还有可能是认知能力稍微偏慢之类的问题。我当时一年级的时候上数学课就一点兴趣也没有，甚至不知道在讲啥，试卷基本上也看不懂，但并不妨碍后面中学时候数学成绩还不错。

回顾我自己学数学的经历，初中数学学不好才是态度问题。小学数学唯二需要注意孩子的阶段，一是低年级阶段“粗心”的问题，这个一旦不改就真的是终身伴随 ; 二是四五年级引入未知数 x 的概念解方程的时候要找个好老师，这个对后面抽象代数的理解非常关键。

這個版本 CPU 溫度好多了...風扇也迴歸到安靜了

已領，黑蘋果必備（不是）

已買～