利用一元秒杀活动,一元秒杀笔记本电脑 _笔记本电脑

我最近正好在挑选新的笔记本电脑，最终是结合自己的需求选择了联想的拯救者R7000P，花了六千多，当然在挑选过程中也是仔细研究了一些5000价位的笔记本电脑，在这个过程中是发现了一款性价比极高的惠普笔记本电脑-惠普战66，这台电脑各方面都符合你目前的需求。
4000元以下的笔记本电脑哪些性价比高？

说说我正在用的一款，荣耀magic book 锐龙版价格3999，可能活动有优惠。优点：金属机身干净美观，发热现象良好，风扇噪音较小键盘设计比较舒服，大按键，没有小数字键盘，（感觉小数字键盘比较鸡肋占地方）打字手感不错；自带电脑管家，没有开机弹窗，没有那么多杂七杂八的功能，整体干净简约，适合比较喜欢简约风格的用户（我比较烦各种小功能页面，基本的够用就行）；屏幕占比非常舒服，窄边框设计非常美观，显得比较高端；跑分情况实测15万分多点，本人不精通电脑，跑分还行吧，感觉用起来还不错；电脑整体的使用比较符合国人的习惯；对于像我这样的电脑小白来说，美观实用方便快捷足以。
想买一个笔记本电脑，主要是跑跑深度学习，预算在10000元左右，有什么推荐？

做深度学习对于显卡要求极高而且极其苛刻，我其实不建议买笔记本来做深度学习，强烈建议自己DIY台式机来做深度学习，当然你也可以有其他备用选择，选择比较成熟的云服务器或者成品服务器。AlphaGo和百度无人驾驶汽车逐渐进入大众视野之后，人工智能最核心的技术方向深度学习成了很多技术从业者争相进入的领域。由于图像识别等方面的技术需求，你需要保证你的机器拥有足够多的CUDA运算单元，你的显卡选择将变得非常局限性，你基本上只有N卡可以选择，A卡基本上就放弃了，深度学习最核心的就是GPU编程，而英伟达的CUDA基本上统治了深度学习领域，而且对显卡性能要求非常高。
可选择的DIY方式第一种：购买成品服务器产品，比如你可以选择英伟达DIGITS DevBox类似产品；或者购买成熟云计算公司的成熟云服务，Amazon AWS、Google Cloud、阿里云都有非常成熟的云GPU服务。第二种：完全自己DIY攒一台深度学习工作站。英伟达的DIGITS DevBox性能很强，基本上能够保证你日常深度模型训练的所有场景，涉及到卷积神经网络cuDNN也能完全驾驭，亚马逊云、谷歌云、阿里云等云服务，使用远程GPU也是没问题的。
当然我相信大多数人还是会选择自己组装机器，毕竟这个是使用起来最方便的，下面会详细介绍。完全自己DIY组装深度学习工作站还是那句话，在预算允许的前提下，我还是强烈建议2路GPU，我相信你真正把这一行做好了，这点钱你可以轻轻松松挣回来，比如你可以直接上两块GTX 1080Ti，或者高的你也可以上两块RTX 2080Ti、Titan RTX，当然这是为了最爽的体验，这跟打游戏还不太一样，打游戏只要你配置够了不会有差别，做深度学习是GPU运算单元越充足越好。
配置之前本来准备说一点非常有用的废话，不过篇幅有限我这里就不再赘述，大家如果感兴趣的可以私聊我，具体关于你的框架选择，是否要考虑cuDNN卷积神经网络。尽量控制10000元预算左右处理器选择Core i5或者Core i7，建议直接选择最新的9代U，毕竟还是新一点好；显卡选择GTX 1080，当然你可以稍微选择更高一点的选择，但是不要低于这个配置；内存选择不低于8G以上选择，可能的话选择16G以上内存；硬盘选择建议256GB存储SSD和1TB机械硬盘组合；主板建议选择华硕的板子，800左右的预算绰绰有余。