那些说放开会导致医疗资源挤兑、医疗系统崩溃的，是否考虑过，在有新冠疫情的地方，放开共存、不封控、不封城的话，医院尚且还能开业，其他疾病的病人还得得到医治，手术还能得到安排。

但是全城封锁下，除了新冠病人，谁也别想用上医疗资源，医院说：对不起，我们不开门诊疗，政府不让我们开门。

NumPy 与 SciPy 关于 mkl, OpenBLAS 加速

pip 安装的 vs conda 安装的

根据 scikit-learn 的描述：

pip 安装的 numpy, scipy 用的是  OpenBLAS。

conda 安装的是 mkl。conda-forge 提供的是 OpenBLAS。

根据 numpy 官方的描述（ https://numpy.org/install/ ），conda-forge 里的 numpy 的 BLAS 版本是：

In the conda-forge channel, NumPy is built against a dummy “BLAS” package. When a user installs NumPy from conda-forge, that BLAS package then gets installed together with the actual library - this defaults to OpenBLAS, but it can also be MKL (from the defaults channel), or even BLIS or reference BLAS.

英特尔 vs AMD

英特尔CPU用 mkl 明显比不用 mkl 快，毕竟 mkl 是英特尔自家的产品。

据说 mkl 对 AMD CPU 有负优化，所以 AMD CPU 用 pip 安装的 numpy 比较快。

Windows 环境的另一个选择是到以下网址自行选择加速版本：

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy