Anaconda 本来就不保证所有包会及时更新 （并不是不跟了），他们会定期在经过一定的测试和验证之后统一更新，对于科学计算来说一般也不太需要过高的更新频率。我瞅了眼 qtconsole 的在 anaconda source 里面的更新日志，有些版本都直接跳过了。

但这也并不是没有解决方案，如果实在是需要最新版本的，官方也是允许使用其他的安装方式例如自行编译或者使用 conda-forge/pip ，在严格检查包依赖的情况下，大部分情况下是不会产生问题的。最让你难受的，大概是自己的环境洁癖？(ref: https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#using-pip-in-an-environment)

但我的理解是环境隔离的一大好处就是为了方便你折腾某个特定环境，如果实在担心，那就搞个 dev 环境用一下 pip 过渡，等官方源更新之后在切回去 base 再更新嘛。。

R.I.P.

本来一直用 14 寸 感觉很好
但是自从来公司用惯了 16 寸的 再用自己的 14 寸
总感觉键位、手两侧的手感、触摸板和屏幕都大打折扣

想去换个吧 trade in 的价格实在是太低
小黄鱼出二手又嫌麻烦 所以一直搁置到现在...

前提是给的训练数据和测试数据一定是有规律的。在你的例子里，如果每一天的血压在时间维度都是先上升再下降，那你将这样的数据喂给网络，当他看到一段缺失自然能根据 context 将其补齐。

不过这个 context 具体是什么，需要你根据不同的数据特征来做实验。比如完全抛弃时间的概念，那你可以套用 Image Inpainting 的思路，直接用一个 UNet 学习由 [残缺的数据] 到 [完整的数据] 这样的映射；也可以加入时间的概念，用 LSTM 去学习序列中的关系， [前 N 组] 去预测 [后 N 组] ，这样也是完全可行的。

不过不管怎么说，第一步一定是观察数据。

@catzilla 陈述下你的论据 看看到底是产品是智商税 还是谁被收了智商税

为什么买都买了还会有这样的冲动啊本身这个博主的比较就不够严谨，实验的参数什么的都没有列举出来。比如这个 AndroidStudioBenchmark ，你去直接看官方项目底下的 [sheet]( https://docs.google.com/spreadsheets/d/1AeeT_54b2VnovN4ikIsglh2Sc7U0bWxAarDKmGAJFtg/edit#gid=0) 就能发现完全不同的表现。
实打实的硬件堆叠，这点肯定是毫无疑问的，air 肯定综合性能比不过 21 款 pro 。但多出来的这部分有多适合你，每个人都有不同的答案。

复现了 手机验证一直超时
MacBook Pro (14-inch, 2021), QQ V6.7.5(35672)

加油

@ryd994 编码标准的确是影响因素的大头，但其他算法的改进体现也很明显的，可以参考这篇技术分享 https://cloud.tencent.com/developer/article/1660744. 总之所谓现在画质和当时一样这句话，是肯定不对的。不过终于等来了一个稍微技术向的讨论 = = ...

B 站二次压制一直有各种小动作虽然一直被人讨论，但谈论点在于是否应该给予完全的上传自由。相反对于画质的上限，B 站是一直在往上抬的。这次的这个做法，简单解释就是资源的倾斜：在有限的带宽中，降低非会员等用户的码率，从而弥补会员用户 4K，1080 高码率等资源所带来的高带宽占用。

虽然我也希望所有公司都可以免费提供任何服务及资源，但我知道这不可能。

同时二压导致了 "现在看的番剧画质上与我们 2012 年战渣浪时代没有区别"这句话实在太以偏概全了，码率不完全等于画质，那时候的二压技术也很垃圾。另外番剧的码率本来就低啊...

支持维权

两者现在的定位就不一样吧... 一个云存储一个协同办公 盈利路线也完全不同

第一个学期都结束了还来问这个问题，估计导师也不负责任。看看身边有什么大腿去抱抱吧。

大概半年前因为开屏广告，停用过一段时间换成了 QQ 音乐 和 Apple Music，发现并没有比网易云好多少（尤其是 QQ 音乐）。单用 Apple Music，各种不习惯的逻辑以及小众歌曲的缺失也是大毛病，最后还是换回网易云主力，Apple Music 辅助了。

也谈不上讨厌喜欢，只是现状就这样也没啥办法。

前几年在国际版报过一次工单，是一个台湾小姐姐来跟进的，也是超温柔态度超好

@Jirajine 工具不是商品，为什么要考虑会不会被封禁？只要有人有需求（例如我），这种工具就是有意义的，比如你可能都没听过的 PGP，是许多人生活中的必需品。

Good work!
Q: 有一个疑问，randomly AES key 在这里的作用是？(pub_key en ran_key) en content 和 pub_key en content 在信息安全流中似乎作用不大？