古筝多范儿啊

@luxinyan1988 现在驱动好像支持看进程的部分了，至少 >= 980 的显卡可以看到。

当然，游戏卡没有双精度运算，也没有 ecc 校验。如果你没有双精度需求，也不是要高质量的 HPC ，只是还是推荐买游戏卡。性价比高。毕竟专门用于计算的比如 tesla 系列都是天价。

不过也看你的计算要求，如果是用一些现成的软件，做设计、电影、渲染一类的话， Q 系列渣一代也能虐游戏卡，如果没有特别指向的计算需求，还是游戏卡吧。毕竟，半途而废了还能玩个污师：困特 3 啊，观光信条啊，光头哥什么的。

楼上完美解决问题。
好像是一个需要不需要推演的问题， itertools 叫高效迭代器看来不是白叫的。
速度排序：
In [4]: %timeit len([0] * 10000) #直接写出列表
10000 loops, best of 3: 25.8 µs per loop
In [5]: %timeit len(list(itertools.repeat(0,10000))) #这个有 __length_hint__
10000 loops, best of 3: 49.9 µs per loop
In [6]: %timeit len([ i for i in itertools.repeat(0, 10000) ]) # list comprehension
1000 loops, best of 3: 333 µs per loop
In [7]: %timeit len(list((x for x in itertools.repeat(0, 10000)))) # list(generator)
1000 loops, best of 3: 642 µs per loop
如果用 0 for i in range(10000) 会更慢，就不写了。
所以应该是列表推导的问题。并且 list comprehension 的速度 > list(generator)
还有更慢的比如 sum(1 for i in generator)，不过内存消耗会最小。

没明白一点，是运行 task 时，输入经过 case1 ，被 task1 处理以后返回值如果不满足 case1 然后满足 case2 就扔给 task3 吗？

@aisk 我昨天测试了一下，在作业比较空闲的时候计算 3000 个文件最快只用了 80 多秒……目前机器有别人跑作业还没测， 30000 个文件我觉得也就应该 800 秒才对啊……

@leoli 电波对时是自动的貌似，在中国是收商丘的电波，你百度一下吧，我记得是这样的，一般说明书上都有，全世界哪里都有点播发射点的。

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = array([[1,2,3],[2,2,3]])
...:

In [3]: np.sum(a, axis = 0)
Out[3]: array([3, 4, 6])

print(soup.title.string.encode('latin-1').decode('utf-8'))，编码不对啊
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@Furylord 如果想避免小数做索引，我建议做个 dict 把点标号，另一个用正常的矩阵表示，保证索引都是整数～

@Furylord 数据量如果不大就直接 numpy.array 吧，如果只多几万个零是不是也能忍了～我现在是 numbapro 党，一般没有啥效率问题，都能忍，有些问题就懒得去再看 sparse 了。

@Furylord

Look look this:

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html

scipy.sparse

xbox one

或者西铁城 EC1034-59W ， 2500 左右，可以考虑下，西铁城的不带电波对时的还是算了～

天梭石英表有一些。机械表可能稍微高过你给的范围。

@palmers KDE....准确地说现在是 plasma desktop ，之前一直用 xfce ，感觉挺好的，只是突然想搞个华丽点的界面就换了

自从 arch 用 systemd 以后，很多组比如 lp camera scanner floppy power storage 之类的就没必要了， framebuffer 要用到显卡加速 /声音设备的时候需要 video, audio 组，也就是说除非开启 tty 装 X 模式基本上不需要其他组

个人用户的话关注这个：
https://wiki.archlinux.org/index.php/Users_and_groups#Software_groups
其他各类组没啥必要，我只加了 wheel 用 sudo

《心理医生》易法建