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第三，I don't know JAX well enough to explain exactly why it's 3x faster than NumPy on the same matrix multiplications. Both call BLAS under the hood. My best guess is that JAX's @jit compiles the entire function -- matrix build, loop, dot products -- so Python is never involved between operations, while NumPy returns to Python between each @ call. But I haven't verified that in detail. Might be time to learn.。关于这个话题，adobe PDF提供了深入分析
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最后，服务美丽中国建设。深入践行绿水青山就是金山银山理念，起诉破坏生态环境资源犯罪3.3万人，办理公益诉讼4.7万件，追偿生态环境损害赔偿金10.3亿元。部署开展鸟类野生动物保护专项监督，最高人民检察院挂牌督办13件重大案件。会同生态环境部、水利部等完善协作机制，加强长江、黄河、珠江等流域生态环境司法保护。开展服务绿色低碳发展专项监督，办理公益诉讼1.3万件，促进经济社会发展全面绿色转型。
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