coding in a complicated world
作为 Python 语言的一个扩展程序库，Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算，为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗？本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。
就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。
但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所以并行处理数量以及可以实现的加速是有限的。
这就催生了新的加速工具——CuPy 库。
最近看了腾讯课堂和开课吧的几个 IT 方面的教学课程，都是视频 + 资料分享，可能还有课后作业之类的。
最后我的感受就是，这种学习方法非常不适合我，有可能是不适合大多数人。
如果我看书，当然，应该是合适的书，效率会更高。我浏览目录就可以知道应该重点看哪里，而跳过我知道的，或者对我帮助不大的地方，而现在的视频却很难做到通过一个大纲来实现跳转。更要命的是培训方希望教学能够覆盖更多的人，往往在一些基础知识方面花费太大力气，而直播又无法跳过，简直是谋财害命。更更要命的是，经常在深入之后，对正式的专业知识的讲解，进度又拉的很快，几句话带过（可能体验课也就只能这样吧）。
我也看到有一些课程是类似抖音短视频的风格，一个短视频一个知识点，然后通过播放列表可以实现跳转，我觉得这种方式会好的多。
经过反复思考，我觉得适合我的学习方式，还是先整理出一个大纲，然后找到合适的资料，一边看资料，一边敲代码。
如果有第三方组织真的有真材实料，然后可以给我合理的建议，设计出恰当的学习计划，给我做答疑和指导，我会付费，价格合理的话。
在自学方面，往往会摸索很久才会找到一条合适的路，如果可以得到正确的引导，那么效率就会提升很多。
其实我说的 wiki 完全谈不上 wiki。
wiki 应该是每个读者都可以编辑的，那需要一个很复杂的控制，我做不来这个。
就是我自己整理的很多笔记而已，不过都按章节编写。
或许叫做手册更为贴切（后面就一直叫手册吧）。
我觉得自己的这个习惯很好，留下有结构的一个知识体系，也是一种对学到知识的梳理。
但最近我觉得需要作出一点调整，就像 RH 变更 CentOS 的定位，将其作为 RHEL 的上游一样，我每次整理知识结构的时候先不急着去写我的手册，先写篇博文出来，积累沉淀一下，日后再从博客中提取内容充实手册。
有两个好处：
一举两得。
参考《国家学生体质健康标准（2014年修订）》，主要看看 90 分的要求。
认识的人家里有亲人在瑞典生活，之前在那边读书，后来在那边工作，再后来身体不好，病得停严重，无法工作了，只能继续留在那边，依靠那边的福利生活，据说不工作每个月也有不少钱，而且主要是医疗免费。
我听说之后，对那边的福利制度挺好奇，在网上查了一下，还真是 🐮
近日，小区为了一些公共事务举行投票表决，但是搜集的投票人数却一直达不到要求。我所在的业主群楼主就在群里说了这么一段话：
@所有人 我这里有本栋没有投票的名单，截止今天晚上，我这里查到还没有投电子票的，清理出群，以后有什么事情也不用反映给我，我也不会看！！！待在群里发里天天发消息不看，私下发消息也不看，不支持小区改进工作，那你进群来当间谍？如果有填了纸质票的，私发消息给我，以免踢错。
我这个人虽然比较懒，多一事不如少一事，但如果事情和我息息相关还是会积极参与的。不过还有更多人，比我还懒，基本上不怎么关心身边发生的事情，哪怕和自己有关，直到权利被严重侵犯才会有所表示（甚至默默忍受）。对这种现状，我也表示很无奈。参与业委会管理工作的人，面对着无动于衷的业主，事情推动不下去，可能更加着急上火，这种心情我可以理解。不过看到这么一段话，我还是觉得不舒服，感觉就是不太好。