网络很差时，在微信重新发送未成功发送消息会导致 CPU 使用飙升到 600+，温度也很感人

感觉 Sierra 在很多情况比 Yosemite 和 El capitan 要热得多

ipython notebook （ jupyter notebook ）
Spyder

@yuuko 只是 v 站用 Mac 的比较多，最近系统 bug 比较多，遇到同样问题的概率高很多，最后一群技术控里面有人找到解决方案也不奇怪

@finab 我和你身材一样，也是很难找到合适的衣服

这个 bug 在 10.11 就开始有了，把壁纸换一下会短暂解决问题，之后又会出现

深度学习利用计算卡加速会有奇效，做面部识别和图像处理要求更高。
现在硬件便宜，赶紧买买买

个人偏爱 pages ，然后展示时候把课件导出成 html5 ，上交给老师的就导出为 ppt

优点：简单、强大（走极简风的话）
缺点：其他人做修改的话比较麻烦，而且导出成 ppt 会不甚如意

问一个问题：机械键盘一般带几个 USB 口？

我自用的 matias 倒是自带 3 个 USB2.0 ，用了好久才发现原来键盘和电脑的 USB 接口是可以正反双插的……

跟他说‘ hey siri ’

arm 生态圈没有太大影响到 x86 的话， Apple 自家 CPU 逼 intel 是不太可能的事情。大家井水不犯河水，没什么好说的。

但是如果 Apple 看上 AMD 的 zen 系列 CPU 就另说了。毕竟 Apple 影响力确实比 intel 强得多。

个人觉得缺点在于每一增加一行就要创建一个新的 instance 。随着数据量增加，要添加的 instance 就越来越多，维护起来很麻烦，显得不够简洁。

对于数据我一般都用 pandas 处理，感觉相对简便一点。

不应该是亏掉整个世界吗？如果知道如何达成最优交易，为嘛我要买两只鸡？直接去买下整个世界ˊ_>ˋ

那神奇的三次交易我真的看不懂，会计做账也就两次交易，会计利润也就 2 块钱。这么奇妙的计算方法税务局表示不接受。财务管理里面一般通过核算显性成本来计算财务可行性进行抉择。如果硬要把未来的价格变动要素考虑进来的话，那就先说明变动概率和变动幅度。不然就有种出题人娱乐他人的感觉。

定价这种东西很微妙，你永远不知道下一刻价格是怎么样。下一刻价格取决于当下买卖双方的博弈，也许你一开始不卖鸡的话，鸡价永远涨不到 11 块。

我的回答是如果交易者是理性人的话，会计利润是两块钱。

@jiangfengbing 8 个 dp1.2 通道，能单条 Thunderbolt3 带动 5k 显示屏吗？

@jiangfengbing 我记得雷电 3 也是走 DP 总线的，好像是 1.5 ，不过端口形状换成 USB type-c

作为老司机看到题目竟然想到的是“互联网改造性|产业”……还想着点进来看看是什么关于互联网对产业改造的新研究。

看来已经不适合开车了=_=

我会考虑用 pandas 的 from_dict 转换成 DataFrame 。然后进行检索合并。不过如果字典本身就是乱序的话，就要加个正则筛选再按列排序。

@BingoXuan
手抖一下，就发出去了。
接上上文，一个国家里的钱会随着时间推移按照利率进行指数级别的扩张。不同时间下，货币的价值并不一样，同样面值的货币永远都是当下的最具备购买力。银行贷款利率永远比市场的稳定利率要高得多，也就是说银行手上资金膨胀速度比社会资金膨胀速度都更快，所以银行是不会亏钱的。
至于人民币贬值问题，这个完全是取决于当下经济环境，外汇市场的供求状况决定。但是银行作为金融市场中心，外汇交易一般情况来说都是对银行有绝对优势的。银行收益以人民币来结算的，只要赚到人民币都算赚了。对于绝大多数人来说，外汇几乎和他们一生都没什么太大交集，基本可以忽略。

假设我们不考虑汇率，不考虑通货膨胀，市场存在一个稳定的利率