@theklf4 升级之前截图记录零件编码，发给店家确认一下。我只是扩容过我的 ipad mini 4 到 128g （ 300-400 的样子），一直没啥问题。担心换零件，可以找一些 up 主专门干的。可能贵个几百，或许有视频，可能会放心一些。前阶段我问了 m1 扩容 1T 说要 1100 ，最近又问说要 2000……

@workingonescape 能退款还不错，说不定是品控问题。

安装快牙，走 wifi 内网传输，速度很快，基本满速。

m1 mbp ，现在 29 、30 的样子。风扇过去 30 天没动过。我日常使用 docker ，vscode ，参考一下。对象用的一个 m1 macbook air ，我对无风扇目前比较放心。

真想吐槽现在的笔记本。只有一个内存槽真坑啊。不能自由升级。前几天看到一个视频，一个主播自己动手焊接内存颗粒到小米笔记本，还飞线一个 airdrop 网卡装黑果。这让买了笔记本的小白看到希望又打消念头。如果我方便使用台式机，绝不会用笔记本。台式机主板上你想插啥就插啥。

@workingonescape 刚入了个 airpods 3 ，感觉还凑合。因为受不了入耳式，没入 pro 。楼主可能不适合入耳式，顺带把降噪模式和通透模式关闭，声音会好一点。

其实可以 timemachine 备份一遍，然后找个华强北升级下内存，干到 32/64G 吧。能撑好几年。m1 上写 rust 、c 不太建议。个人觉得交叉编译不稳。以后出了换 m2 之类的，本次的 m1 max/ultra 只是堆核心，频率、制程、架构都没有提升。

@shadownet 后悔当初没入一个便携屏幕。现在拿着个安卓平板充数，当扩展屏幕。不能 Retina 有些卡。

@matsuda 请问，你这个是什么版本的，2 .x ？支持绑定账号，永远重装吗？

@ZE3kr 谢谢分享。可是我怎么才能打美国的电话呢，用 skype 吗？
原来不需要安全码就可以扣钱啊……听起来好像不太安全

Apple 官网可以用国内的双币卡买美区的礼品卡吗？

> 现在我直接去我的银行客户端里买，有 4-5%折扣
请问，是哪家银行客户端，这么方便。。建行的可以么

@oIMOo 我刚才在美区 amaozn 准备买个 25 刀礼品卡，怎么账号被锁了。账号 18 年的时候用过，好久没用过了。订单显示成功了，但是双币卡的银行没扣钱，支付的时候也没有要输入卡的安全码的选项。找回账号一直重复循环在验证邮编和电话号码上。说让打美国亚马逊电话解决。怎么搞😥

哇塞。这应该属于重大问题了吧。前段时间还推荐某人使用 atlassian 家的产品的。没想到打脸了。看来还是要去中心化。有啥可靠的推荐下？

@wjx0912 github ci 里面或带有其他人的 sdk 。记得某程序员曾经说过用某 github ci 编译 apk ，差点把我气死了。那个 ci 套件里面 docker 装的 sdk 全是木马。还是要自己搭建内网 runner 。

求推荐美区稳定礼品卡

我在海外，要不要给大家来个海外直播玩玩。

估计里面内置 java 是为了远程审计用的。曾几何时，上网久了自动断网 30mins ，你懂的。喜欢研究的同学可以说几句。

@WildCat 我是出了 m1 后整的黑苹果。觉得还能用个几年吧。新出的 11 代、12 代都不能黑果了（其实也行，得关小核心，无法驱动核显，或有诡异 bug ）。i9 9900K 黑果还是可以一骑绝尘几年的。还想收个末代免驱 A 卡组一套，可是现在矿渣还是好贵的。台式机用 M 芯片不能升级，这个我无法接受。目前是三系统，Linux/Windows/MacOS 。MSI Z370 Gaming Pro Carbon AC 主板，D15S 风冷散热全核心拉到 5Ghz （满载如同飞机起飞😅，不满意功耗），内置 2 个 m.2 pcie 硬盘插口，多加了个 pcie 转 m.2 专门给黑果用，3 系统 3 个 256G 固态。5900X 的 u 真的不太好搞，要是方便搞就上 A U 了。Intel 的 u 还能搞搞集成显卡提高 final cut pro 视频用。就目前来看，黑果还能撑个 5 、6 年（对 9 代 /10 代 u 来说）。现在二手的 9900K 价格都接近 12900K 了，弄得我犹豫出还是不出……没想到因为 windows 11 的放出，末代 14nm u 竟然保值了。

@echo1937 tensorflow 可以用 m1 的 gpu 加速了。出了好几个月了。我试过，你安装一下 tensorflow-metal 插件（苹果自己出的，非开源，类似 nvidia cuda 套件）不过，m1 自带的 16 核心机器学习核心，只能用 xcode+swift+apple ML 框架试用，tf 也无解，这块苹果没开放。我用过奇怪的方式，就是将 tf 模型转换成 apple ml 模型，就可用了。然后再转换成 tf 模型，来回倒。

@paopjian 我测了一下 m1 的算力确实超过免费的 k80 了。你可以直接跳到这个说明连接的结论区： https://towardsdatascience.com/benchmark-m1-vs-xeon-vs-core-i5-vs-k80-and-t4-e3802f27421c

所以，拥有更多核心的 GPU M1 在 ML 领域真是质的改变。普通入门 M1 够了（要买带风扇的 Pro ，m1 air 升温降频）。

等 m2 吧。有 2 个 m1 ，刚入一个 m1 air 对象办公用。一个 m1 mbp 。内存 16G 以上就够用。出也好出，你这 64g 的到时候不好出了。8 核心的 gpu 还不是照样用。但是告诉楼主一下。tensorflow 可以调用 m1 的 gpu 核心加快机器学习速度。32 核心 gpu 真的比 8 核心快 4 倍。但是如果你用 nvidia gpu 的话，不谈功耗，苹果是打不过的，m1 8 核心 gpu 比谷歌免费的 gpu k80 快 30%左右吧。当然剪视频还是 max 刚一点，毕竟 2 套 decode/encode 编码器。不谈功耗，目前 10 核心的 max cpu 性能还不如我的 i9 9900K ，当然这不是一个级别的对比。每次我启动三系统的黑果时，总有一种不如用 m1 苹果的摇摆不定。要明确符合啥样的需求。我发现 m1 mbp 剪视频的速度和 m1 pro mbp 速度几乎是一样的，这刀可真准，要想剪地快，得上 max/ultra 。