大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于笔记本电脑硬件的问题，于是小编就整理了3个相关介绍笔记本电脑硬件的解答，让我们一起看看吧。
笔记本标配是什么配置？
笔记本电脑配置知识 。
一、笔记本电脑配置——极限性能型
功耗相当大，大概40~50W左右，性能很猛，可以媲美高端台式机CPU，例如英特尔Core2 、Extreme X9100、Core2 、Extreme X7900等，但是它们的价格相当贵，就X7900而言，英特尔公司的出厂价为840美元/块；
二、笔记本电脑配置--高性能型
功耗和主流笔记本CPU大致相同，有着很好的性能，使用中也不会产生过量的热，不像极限型的，例如英特尔 Core 2 Duo T9600，Core2 Duo E8235等；
三、 笔记本 电脑配置--低功耗系列
一般用于上网本和廉价的笔记本上，这种CPU功耗很低，一般只有10W左右，但是性能一般，无法流畅运行大型游戏和程序，价格很便宜，最常见的就是英特尔的Atom系列了。
按电脑显卡性能的分类没有这么复杂，除去集成显卡以外，一般就3类
1、发烧娱乐级，例如Nvidia的GTX280M，高功耗，高价格，高发热；性能型，比如NVIDIA 8600M GT，
2、可以流畅运行所有主流大型游戏，例如Crysis，功耗，价格都不太高，一般搭载此类显卡的笔记本大约在6000~9000的价格区间，是比较有性价比的选择；
3、是普及型独立笔记本显卡，例如AMD 的 HD 3450和NVIDIA的 9300M GS，低功耗，一般性能，低价，适合入门级用户。
四、笔记本电脑配置--CPU
然后是主流笔记本CPU，这一档次有英特尔和AMD 2家公司的产品，有着合理的功耗等级，没有大量的发热，性能不错，可以运行大型软件和游戏，价格适中，例如英特尔的 Core 2 Duo T5000、T7000系列，AMD TurionX2 系列；
it行业笔记本电脑配置
CPU：CPU是电脑的大脑，不管买什么用途的电脑，首先关注的就是CPU，CPU配置主要看型号，对照笔记本CPU性能天梯图查看性能排序。也有简易判断CPU的性能的方法，就是看核心数和线程数：核心数和线程数越多，配置越好。建议CPU型号i5和R5起步。
GPU：如果专业课程涉及到设计软件，或者是机器学习，那么就会用到显卡，建议显卡RTX3050起步。看显卡配置和看CPU一样，对照显卡性能天梯图判断，也有简易判断方法，那就是看显存：显存越大，配置越好。
存储：内存影响运算速度，硬盘影响存储空间，编程最低8G，16G最佳，内存当然越高越好。硬盘512GB固态以上，涉及到存储数据较多的，可以扩展到1TB。
屏幕：涉及到设计相关的需要关注屏幕素质，主要看分辨率，色域和刷新率。
录取了数据科学与大数据技术，买什么配置的笔记本合适呢？
数据科学与大数据技术专业通常需要处理大量数据、运行数据挖掘算法和进行复杂的计算。因此，在选择笔记本电脑时，需要考虑较高的性能和较大的内存。以下是一些建议供您参考：
1. 处理器：选择至少具有四个核心（如英特尔 Core i5 或 AMD Ryzen 5）的处理器，更好的选择是六核心或更多核心的处理器（如英特尔 Core i7 或 AMD Ryzen 7）。线程数越多，处理多任务和大数据任务时的性能越好。
2. 内存：至少选择 16GB RAM 的笔记本电脑。更高的内存容量（如 32GB）可以更好地应对大数据处理任务，尤其是在运行多个应用程序或虚拟机时。
3. 存储：选择具有 SSD 存储的笔记本电脑，因为 SSD 比传统的机械硬盘（HDD）提供更快的读写速度。至少选择 512GB SSD，更好的选择是 1TB 或更大的 SSD。
4. 显示器：选择一个至少具有 1920x1080 分辨率的全高清显示器。如果可能的话，选择更高分辨率的显示器，如 2K 或 4K，以提高显示质量和细节。
5. 显卡：数据科学和大数据技术专业通常不需要高性能显卡，除非您还需要进行 GPU 加速的机器学习任务。在这种情况下，选择具有独立显卡的笔记本电脑，如 NVIDIA GeForce 或 AMD Radeon 系列显卡。
6. 电池续航：选择具有较长电池续航时间的笔记本电脑，以便在无法充电的情况下进行学习和工作。
7. 散热：数据科学和大数据技术任务可能会导致处理器和内存在高负载下运行，因此选择具有良好散热性能的笔记本电脑以保持稳定的性能。
最后，请根据您的预算和需求选择合适的笔记本电脑。在购买之前，建议您阅读产品评论、比较不同品牌和型号，以找到最适合您的笔记本电脑。
到此，以上就是小编对于笔记本电脑硬件的问题就介绍到这了，希望介绍关于笔记本电脑硬件的3点解答对大家有用。
