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常见问题

能够360度开合的笔记本好用吗?适合在什么样的情况下使用?

360°翻转铰链!这是 Yoga 系列的灵魂。传统的二合一设备多数采用旋转、分离式设计,而 Yoga 直接把铰链做到能向后翻折,形成笔记本、平板、站立、帐篷四种模式,使用场景更自由。机身材质:采用铝合金外壳,质感扎实耐用。转轴阻尼调校得比较稳,不会因为重量而轻易晃动。颜色风格:除了常规的银灰色,联想当时特别推出了“日光橙”,主打年轻化和时尚感,在商务本主导的年代算是很大胆的尝试。轻薄便携:厚度约

NPU是什么芯片?有NPU的电脑是不是AI性能更强大?

嵌入式神经网络处理器(NPU)NPU芯片的作用!核心突破2016年3月,中星微实验室做出了个大动作——全球第一颗“会用神经网络算东西”的芯片,名字叫“星光智能一号”。它跟普通电脑CPU不一样,不再走老掉牙的“冯·诺依曼”那一套,而是换了一种叫“数据驱动并行计算”的新架构。这颗芯片很牛,能把视频采集、压缩编码、智能分析全都装进一颗芯片里。实际效果就是:做人脸识别时,准确率能到98%。更重要的是,它算

电脑灰尘清理之后为什么开不了机?完成电脑清灰后按开机键没反应?

“灰电平衡”?别信,这就是个梗!“电脑灰太多,清灰后就开不了机”,还叫这个现象“灰电平衡”。其实,这根本不存在!电脑开不了机,跟灰尘本身没啥神秘关系,多半是清灰时操作不小心惹出来的事。清灰后电脑开不了机,常见原因1. 接口接触不良(最常见)灰尘容易跑进内存条、显卡或者主板接口里,让接触不好。怎么解决?用吹风机(冷风)或者皮老虎吹掉灰尘内存条和显卡金手指可以用橡皮擦轻轻擦2. 静电伤元件(也挺常见)

办公台式电脑的配置应该怎么选?性能搭配与实际使用

台式电脑选购思路推荐!品牌整机对比自己组装一、整机还是组装机?看你适合哪种自己组装机适合喜欢动手的人:对电脑软硬件有一定了解喜欢尝试、解决问题想根据需求自由搭配硬件品牌整机适合想省心的人:不熟悉电脑硬件不想花时间折腾希望买回家就能用想要完善售后保障二、品牌整机的优势与劣势优势售后完善:出现问题官方可以上门或快速维修硬件兼容稳定,返修率低有待提升价格通常比组装机稍高有些硬件规格可能被压缩,比如散热、

不小心把机械硬盘给格式化了!那么里面以前的数据还能不能恢复回来?

机械硬盘格式化后数据恢复的操作方法!误操作格式化硬盘的情况时有发生。许多人误以为格式化意味着数据被彻底删除,其实不然。了解格式化与数据恢复的原理,能够帮助我们在关键时刻最大程度地找回丢失的数据。本文将详细讲解机械硬盘格式化后的恢复方法及注意事项。一、格式化 ≠ 数据彻底删除(纠正一下传统思维)机械硬盘通过磁头在高速旋转的盘片上读写数据,数据以特定的格式存储在磁道和扇区上。格式化操作主要是对硬盘的文

硬盘ntfs了打不开!到底该怎么样才能重新恢复正常?

NTFS 硬盘打不开?这样做可能帮你解决!如果你的硬盘或移动硬盘变成 NTFS 格式后打不开,可能原因主要有:系统不支持 NTFS(一般是旧系统或某些特殊设备)分区表出问题文件系统损坏盘符冲突针对不同情况,可以尝试下面几种方法:方法一:更换驱动器盘符适用情况:硬盘能看到但打不开,可能是盘符冲突导致的。操作步骤:按 Win + X,选择 磁盘管理找到你那块 NTFS 硬盘或移动硬盘右键点击,选择 更

用4块硬盘来做raid5还是10?用什么raid更合适一些?

私有云NAS RAID5实测避坑经验分享!在搭建私有云NAS时,RAID5是很多家庭与小型企业用户的首选方案。它在数据安全和存储成本之间提供了较好的平衡,但要想充分发挥性能和保证可靠性,需要一些实际经验。1. RAID5基础概念RAID5通过分布式奇偶校验实现数据冗余,最低需要 3 块硬盘 才能组建。可用存储容量约为总硬盘容量的 n-1/n,也就是说,3 块 4TB 硬盘,最终可用约 8TB。它适

使用CPU散热硅脂时选哪个牌子好?不同价格的CPU散热硅脂有什么区别

2025年导热硅脂品牌盘点!十强榜单对比!导热硅脂的好坏直接影响散热效率和稳定性。2025年的市场上,国际大厂依旧稳居高端位置,而国内品牌也在不断崛起,逐渐展现出不俗的竞争力。以下是当前业内较受认可的十个代表品牌。国际知名品牌DOWSIL陶熙(美国,道康宁旗下)技术积淀深厚,可靠性高。广泛应用于电子设备散热,稳定性口碑出众。ShinEtsu信越(日本)行业内的常青树,性价比高。7921:导热系数

联想ThinkStation工作站型号汇总一览表_联想工作站型号对比

联想ThinkStation工作站型号一览表最新型号系列(2024-2025年)入门级工作站型号定位处理器内存显卡支持特色功能适用场景ThinkStation P2新一代入门级Intel Core Ultra 9 (Series 2)DDR5专业显卡支持多种形态因子可选设计入门、轻度C

为什么跑AI需要用显卡?显卡对于AI大模型本地部署有什么用

为什么AI训练离不开GPU?1. CPU与GPU的角色差异在计算机体系中,CPU(中央处理器)与GPU(图形处理器)扮演着不同的角色。CPU擅长通用性和灵活性,能够处理复杂、逻辑性强的任务,就像一位总工程师,能够规划和解决多样化问题。但在面对规模庞大、重复性高的计算任务时,CPU由于核心数量有限,往往难以高效完成。GPU则专注于并行计算。其设计初衷是同时处理大量相似的任务(如图像渲染中的像素计算)
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