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2017 年 3 月 26 日

回复了 kingmo888 创建的主题 › MacBook Pro › 日经， macbook air/mbp/yoga5pro 的选择。

@lkytal 触屏我没太需求。核显这个，最大能做到什么？

2017 年 3 月 26 日

回复了 kingmo888 创建的主题 › MacBook Pro › 日经， macbook air/mbp/yoga5pro 的选择。

@paradoxs xps 过热？

2017 年 3 月 26 日

回复了 kingmo888 创建的主题 › MacBook Pro › 日经， macbook air/mbp/yoga5pro 的选择。

@lkytal Ok,感谢 yoga 使用者现身说法。对比完 macbook 就可以做决定了

@ZRS 感谢啊，看来私自升级没戏了。 air 看样子可以 pass 掉。

@ThinkCenter 看来原装货最好了。像你说的这个 15 年 15 吋的配置，这是低配吗， 4 核 8 线程， 16G 内存。。这是高配？
几钱了解不？现在基本内存低于 8G 就搞笑了哈。有时候会运行比较重的东西。

2017 年 3 月 23 日

回复了 allgy 创建的主题 › 问与答 › 求各位 v2exer 推荐一款适合妹子办公的笔记本

@Jimrussell V 友推荐的 LG 是否符合你的条件呢？还有 macbook 里符合你条件的是哪一款？

2017 年 3 月 23 日

回复了 allgy 创建的主题 › 问与答 › 求各位 v2exer 推荐一款适合妹子办公的笔记本

@Jimrussell 按照你的条件在某村搜索了下，直接 mbp 过滤了。好像帖内 V 友推荐的 LG 新款也没有。。

2017 年 3 月 23 日

回复了 allgy 创建的主题 › 问与答 › 求各位 v2exer 推荐一款适合妹子办公的笔记本

@Luckyray LG 是什么东东？我也在找笔电。之前还开过贴。近期打算是 mbp 低配自己升级来着。
但是， LG ，真心中毒了。

2017 年 3 月 22 日

回复了 lecher 创建的主题 › Tornado › pypy 拿到赞助之后出了支持 Python3.5 的版本

@mathgl 我这种技术渣渣，移植什么的向往但是，，，臣妾做不到啊。顶多昨个中文语言包什么的（ spyder ），付费，估计 windows 版本这是个大活。

2017 年 3 月 21 日

回复了 lecher 创建的主题 › Tornado › pypy 拿到赞助之后出了支持 Python3.5 的版本

@mathgl 我是 windows 用户。。貌似只有 linux 版本

2017 年 3 月 11 日

回复了 kingmo888 创建的主题 › MacBook Pro › 对于只会用 windows 的我来说，很好奇你们的 macbook pro 都用来干什么？

@weixiangzhe 你是 xps 几呀。装黑苹果的意义是啥。

2017 年 3 月 11 日

回复了 cnwtex 创建的主题 › 云计算 › 阿里云是涨价了吗？

@ylsc633 我勒个去。勾选已经禁用

2017 年 3 月 6 日

回复了 lecher 创建的主题 › Tornado › pypy 拿到赞助之后出了支持 Python3.5 的版本

@mathgl x86 也可以接受啊。只要是 pypy for py3.5 即可。。。

2017 年 3 月 6 日

回复了 lecher 创建的主题 › Tornado › pypy 拿到赞助之后出了支持 Python3.5 的版本

@lecher 请问有木有 windows 的？

2017 年 3 月 6 日

回复了 lecher 创建的主题 › Tornado › pypy 拿到赞助之后出了支持 Python3.5 的版本

@lecher 谢谢。我这是 windows 哈

2017 年 3 月 6 日

回复了 lecher 创建的主题 › Tornado › pypy 拿到赞助之后出了支持 Python3.5 的版本

没有找到 pypy for python3.5 的下载地址咧？

以前就听过 pypy ，也装过一次，但是貌似很难达到 anaconda 这种傻瓜式布置环境和模块的程度啊。
自己装模块的时候老是有问题。

2017 年 3 月 4 日

回复了 kingmo888 创建的主题 › Python › 请教：为何重复执行时， HDF5 文件会越来愈大？( Python )

@wh0syourda66y 同时，我尝试了一下在 put 的时候指定 data_columns ，发现存储速度在下降，文件大小增加了将近一倍。

这种情况就很尴尬了。
每个 code 的数据单独存放，不用指明 index 和 data_columns 读取很快，可以读出来在内存里进行检索。唯一的问题就是通过 XX.keys()来获取所有表名会很慢。是否可以通过单独建一个表存放表名。嘿嘿。

所有 code 数据都存放到一个表里的话，为了检索，就必须使用 data_columns ，否则所有数据都读入内存的话既不科学又撑不住。

不知大神有什么好的思路？

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