@morethansean
https://www.youtube.com/watch?v=IhqCC70ZfDM
M1 Max MacBook Pro Review! (14 + 16)
这个测试里 m1 max 略高于移动端 3060 ，看来发挥不是很稳定。
这 m1 max 按历代 macbook 打游戏的标准发挥算，不难看了，和 5600m 在当年的地位近似，甚至可能更好点。

@morethansean 挺好了，按古墓丽影这成绩，去了转译的游戏性能能和 80W 的 3070 Max Q 拼一把，加上转译持平移动端 3060 。

@jfdnet 或者说无论怎么搞都很怪，Guideline 上又不允许强调刘海边缘。
顺便你被降权了，我收不到你的 @

这个视频表明苹果真的用了最无脑的一种 notch 交互：
不做处理，任由鼠标可以被完全遮在 notch 下。

（别真是针对华为万物互联搞出来的，发布会上才立项……之前觉得这是海军自嗨，但按这开发效率不得不怀疑了）

@zx55 你得先确认这是真的干掉了桌面 3060，还是只是个 80W TDP 的 2080S Max-Q

其实图形性能不高，按 m1 8gpu≈1050ti 768cuda 算的话：
m1 max 32gpu
≈3072cuda
≈2080 super
<3060ti

Hookstate ？简单好用功能全

牙膏还能倒吸的。
Book 2 还有个 6G 显存呢，3050Ti 只有 4G，虽然隔了这么多年，打游戏有勉强接近 15%的提升吧。
那个 120Hz 高刷屏只有 201PPI，2400*1600 分辨率，习惯了 retina 的估计要适应一下大果粒。
电池巨大倒车，总共竟然只有 58wh 的电池，配上标压，19 小时续航真不知道是怎么测出来的。

你们 Java 栈招人是好招人，但是你们要不要扪心自问一下，开发效率真的高吗？可以快速出活儿吗？
说实话也就和 Go 比一下了吧，毕竟 Go 简直难受得的罄竹难书。

macos 有正确而统一的色彩管理，而 win 是没有的。

@kkocdko 是的，但其实最初 out1 和 out2 的合成就是有损的，而且是 8bit，所以永远做不到无损复原。

但中间过程使用更高精度的运算还是很有必要的，毕竟 PS 里每通道最高 16 位的整数色无论如何都会丢失信息。

进行了一下色阶对比：
原始：
https://user-images.githubusercontent.com/8943519/126943582-73583cef-1554-4266-918a-e3e7964ac022.png

8-bit 色彩模式：
https://user-images.githubusercontent.com/8943519/126943596-24a2bb4d-fc71-4af5-b30e-c9b8dd3c1abd.png

16-bit 色彩模式：
https://user-images.githubusercontent.com/8943519/126943601-579577fe-db9f-4816-a2cd-850ac8b6353d.png

这种操作的色彩精度损失还是挺明显的，说明 Photoshop 在处理色彩的时候，因为每一步都需要把浮点色彩转换成整数色彩，在这个过程中精度损失会比较大。

做了一个 Photoshop 录制动作出来，看实际的效果发现，颜色比较鲜艳的话会被弄浅一点，并且需要切换至 16 位颜色以避免色带。
https://user-images.githubusercontent.com/8943519/126942318-f032f5e3-6108-46f2-a461-6a06a2c50646.png
将扩展名改为 zip 后打开，然后将 ReAlpha.atn 导入。
执行时，需要提前准备好 out1 、out2 、bg1 、bg2 四个图层（名字不要错），并且四个图层的混合效果均需为“正常”。

另外比较好用的还有：
变暗是 min
变亮是 max
实色混合是 A+B>=1?1:0
差值是|A-B|

非常不好用但唯一包括 SQRT 的是：
柔光：A<=0.5 ? 2*A*B+B*B*(1-2A) : 2*B*(1-A)+SQRT(B)*(2*A-1)

会玩不嫌麻烦的话甚至可以在 PS 里写 Shader

PS 的问题还包括它其实每一步都做一遍 clamp，把负数和大于 1 的都 clamp 掉，所以实际操作的时候如果遇到不准确的情况可以用一个低于 255 的灰色图去提前正片叠底（乘法）或者线性减淡（加法），把颜色范围弄得小一点，尽量避免被 clamp 。

其实，PS 的混合模式就是普通地进行数学运算。

已知：减去就是相减，划分就是除法，正片叠底就是乘法。
out1=fg*α+bg1*(1-α)
out2=fg*α+bg2*(1-α)
那么两式相减，视α为未知数，得：
1-α=(out1-out2)/(bg1-bg2)
得
α=1-(out1-out2)/(bg1-bg2)
所以得 PS 步骤：
① 将 out1 图与 out2 图以“减去”混合，得 doc1
② 将 bg1 图与 bg2 图以“减去”混合，得 doc2
③ 将 doc1 与 doc2 图以“划分”混合，得 doc3
④ 将纯白色图与 doc3 图以“减去”混合，得 doc4
doc4 即为还原后的 alpha
回到式 1
out1=fg*α+bg1*(1-α)
将 fg 视为未知数，得
fg=(out1-bg1*(1-α))/α
所以得 PS 步骤：
① 将 bg1 图与 doc3 图以“正片叠底”混合，得 doc5
② 将 out1 图与 doc5 图以“减去”混合，得 doc6
③ 将 doc6 图与 doc4 图以“划分”混合，得 doc7
最后，我们把 doc7 套用 doc4 作为蒙版，就得到了最终结果。

未实际操作过，不对结果负责，深夜可能解错方程，结果也可能因 0-1 标准化而不可靠，并且多步骤会造成精度丢失，建议在 16 位模式下搞。

backport vc6 我见过最妖的莫过于 miniblink 了，拆一整个 chromium 下来魔改到支持 vc6，就为了缩小编译体积