电脑配置牌子

摘要： 想买一个台式组装电脑，各部分应该选什么品牌合适？学习编程需要什么配置的电脑？有哪些推荐？想买一个台式组装电脑，各部分应该选什么品牌合适？i13处理器，86核心256线程，200t内...

1. 想买一个台式组装电脑，各部分应该选什么品牌合适？
2. 学习编程需要什么配置的电脑？有哪些推荐？

想买一个台式组装电脑，各部分应该选什么品牌合适？

i13处理器，86核心256线程，200t内存，3000t硬盘，显卡ddr17 100t显存。屏幕是虚拟头盔，让你身临奇境，特别是玩游戏。不需要鼠标和键盘，带上虚拟头盔，你可以直接用脑电波来操作电脑。

1、CPU和主板

处理器选择的是锐龙2200G，主频3.5Ghz，四核四线程，核显是Vega系列，性能比英特尔的核显强很多，LOL这样的游戏也能轻松高画质运行，大多数网游是可以应付的。

配搭的主板也很良心，直接选择华擎的A320M-HDV R4主板即可，一般套餐价格在800元左右，带有原装的散热，非常的实在的组合。

2、内存和硬盘

内存方面建议使用金泰克或者威刚万紫千红的的内存，2666Mhz，选择两条4G组成双通道，这样对于核显的性能是有明显提升的。目前市场价在两百多元，总算回到了正常的市场价格。

硬盘可以选择固态240G的东芝或者影驰铁甲战将，如果觉得不够用的情况下，可以考虑120GB的固态硬盘，配搭一个500G机械硬盘，总共的价格在200元多点。

3、电源和机箱

电源方面选择推荐金河田或者爱国者，额定300W的即可，型号怎么选，其实非常简单，买价格在100元左右的就OK，不要贪便宜买那种杂牌电源就行。

机箱的话选择百元系列，根据自己的审美，在网上挑选，非常简单。

这样算下来，这么一套电脑主机的价格在1500元以内，可以玩大多数主流的网络游戏

intel酷睿i3-9100F电脑配置方案

i3-9100F/GTX1650S主流电脑配置方案配件名称品牌型号参考价格处理器Intel酷睿i3 9100F（盒装）￥579散热器***风神 玄冰智能版 散热器￥59显卡影驰 GTX1650Super 4G 骁将￥1169主板技嘉 B360M-D3V主板￥569内存金士顿 DDR4 2400 8G 内存￥239硬盘金士顿 A400系列 240G固态硬盘￥239机箱鑫谷 光韵7PLUS机箱￥169电源安钛克 BP350（350W）￥199显示器用户自选--键鼠装用户自选--价格合计3222元

显卡均衡建议：RX580 2048SP，GTX1650、GTX1650Super、RX5500XT。

电脑配置小结：

i3-9100F处理器可以说在这个价位中，不谈加钱，独显装机的情况下，性价比最高了，还可以选择散片CPU进一步提升性价比。i3-9100F相比i3-8100大约提升了10%，首次加入了睿频加速技术，性能与i5-7500大致相同，所以千万不要低估了这颗CPU的性能水平。GTX1650Super 4G对于绝地求生、APEX英雄、GTA5等众多中大型网游在1080P高画质下流畅运行了。

学习编程需要什么配置的电脑？有哪些推荐？

不同的编程方向对电脑的要求也不尽相同，下面做一个简单的总结：

如果做Web开发，那么对电脑的要求并不高，i5以上的处理器，8G内存，1T的硬盘就完全能够满足大部分Web开发场景的要求，其他的配置比如显示卡就没有什么要求了，集成显卡也是可以的。做程序开发，因为要长[_a***_]对着屏幕，所以最好配一个大点的显示器，电池容量也是越大越好，至少能工作4个小时以上。

如果做大数据开发，对电脑的内存有较高的要求，简单的说就是内存越大越好，最好在16G以上，大数据开发非常吃内存。一些商用大数据平台对内存的基础要求往往都是32G以上，因为内存如果小的话会严重影响性能，尤其是使用Spark平台。大数据开发对CPU的要求并不高，i5以上就能满足要求。

如果做人工智能开发，对电脑的显卡有较高的要求。因为人工智能的算法实现往往非常考验GPU的运算能力。目前人工智能处理框架常见的架构有三种，分别是CPU+GPU、CPU+FPGA和CPU+ASIC，其中FPGA表示现场可编程门阵列，ASIC为专用集成电路。这三种架构中，由于GPU可以并行处理大量数据，比较适合深度学习场景，所以CPU+GPU是目前的主流架构，这就要求做人工智能开发的电脑，要具备较强的GPU。对于个人来说，至少也要买一块运算能力强的独立显卡。

如果做移动互联开发，那么就需要选择一款苹果系列的笔记本电脑了，因为要做iOS开发，所以选购一款MBP是比较方便的选择，i5+8G内存就能够满足大部分的开发场景要求。

我的研究方向是大数据和人工智能，目我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！