酷睿 i7 处理器 32G 运行内存 1T 的没有独显的电脑能编程吗?

2023-10-16 18:11:07 51点赞 34收藏 78评论

可能多数朋友都不知道,其实我是理科生,码农出身,我们码农的祖师爷叫做Ada Lovelace。没错,祖师爷是一位优雅的女士,她的姓氏也很有名-拜伦,浪漫主义诗人拜伦就是其父,鲁迅先生翻译的《唐璜》就是拜伦的著作之一。

作为曾经的码农,过往我们的开发并没有太多用到显卡,除非是专业的游戏开发类型的大咖,否则基本上都是和代码打交道为主。

酷睿 i7 处理器 32G 运行内存 1T 的没有独显的电脑能编程吗?

早期我们做开发,并不会刻意去找配置高的电脑去做开发。首先,程序设计核心还是在于思维,而不是运行速度,而且在高端机上面可以轻轻松松实现的东西,有可能意味着脱离了用户的实际情况。

毕竟更多的用户采用的主流配置还是以性价比为主,而且不少朋友还是继续使用旧设备,太过于超前的设计必然会脱离群众。

酷睿 i7 处理器 32G 运行内存 1T 的没有独显的电脑能编程吗?

相信很多人会说,一个上古的编程语言有啥说服力呢?不好意思,真正的上古的C、C++语言开发出来的东西,上限非常高。比方说,Linux就是基于C语言开发的。

Linux本来就是在Unix上面精简而来的,从Linux上面才有了后面的安卓、IOS系列,也就是我们现在智能手机平台的底层。

酷睿 i7 处理器 32G 运行内存 1T 的没有独显的电脑能编程吗?

所谓高大上的mac系统,底层也是C语言开发的,部分用上C++。同样,Windows系统、office系列软件、IE、Safari、Google Chrome、Firefox浏览器,都和C或者c++有着千丝万缕的关系。

可以说,并不是上古程序设计语言不行,而是设计者上限不行。

酷睿 i7 处理器 32G 运行内存 1T 的没有独显的电脑能编程吗?

后续的PHP、JAVA、C#一类的语言,在开发环境、跨平台、管理便利性、安全性上面有明显的进步,但从效率而言,C++依然占据着巨大的优势。

作计算机硬件,可以实现非常高效的代码,因此C++在一些对性能要求很高的领域(如游戏、图形处理等)得到广泛应用。而Java由于需要通过虚拟机来运行,其性能相对较低,因此在一些对性能要求很高的领域可能不太适用。不过,Java也有很多优点,比如良好的跨平台性能和易于编写的特点,这使得Java在企业级应用、大数据处理、移动应用等领域得到广泛应用。

在生活实际中,C++和Java的应用也有很多不同之处。例如,在游戏开发领域,许多游戏使用C++来实现高效的图形处理和物理模拟。而在企业级应用中,Java得到广泛应用,许多大型企业的后端系统都是基于Java技术开发的。另外,在移动应用开发中,Java也有很好的应用,许多Android应用都是使用Java编写的。除此之外,C++还有很多其他的应用领域,比如操作系统开发、驱动程序开发、嵌入式系统开发等。总的来说,C++适合于对性能要求较高的领域,而Java适合于对跨平台性和易于开发要求较高的领域。

酷睿 i7 处理器 32G 运行内存 1T 的没有独显的电脑能编程吗?

当然了,现在的程序开发并不是只用到CPU。通用计算就是能让CPU和GPU协同运算,甚至GPU的作用更加巨大。

随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此NVIDIA推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的。

G80核心之后的的显卡都能使用CUDA,工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU,因此非常适合并行计算,而且数值计算的速度远远优于CPU。

CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统,可以与Visual Studio2005,2008,2010集成在一起。

CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一个新的基础架构,这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPU解决方案,提供了硬件的直接访问接口,而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源,从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力,使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

酷睿 i7 处理器 32G 运行内存 1T 的没有独显的电脑能编程吗?

对于专业设计人士来说,CUDA通用计算加速的效率还是非常可观的。CUDA运算是NVIDIA的,自然就需要NVIDIA的独立显卡,而且对于显存方面有一定的要求,一般来说不低于4GB显存,6GB更好。

所以说,编程需要不需要一张高性能的显卡,关键是你采用的开发环境。新一代的开发语言,有着更新的功能,面向新领域,但并不代表传统的语言开发就完完全全过时。与其问没有独显能不能编程,还不如问问,你的显卡到底用来干嘛?

作者声明本文无利益相关,欢迎值友理性交流,和谐讨论~

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78评论

  • 精彩
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  • 很好的显卡科普,c++和fox pro都忘光了,就爬虫傻瓜式爬点资源了

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    现在最火的就是Python了

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    傻瓜式爬一下,编程都丢光了

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  • 太难了吧 [皱眉]

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    比较小众的话题

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  • 明天十四代要发布了 [便便]

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    妥妥滴买不起啊

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  • 性能不错

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    即使没有独显也很强大了

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  • 写得很有意思呢

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    欢迎一起折腾

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  • 编程不吃显卡吧

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    多数用不上的说

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  • 牛🐮

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    术业有专攻而已

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  • 真的是满满的科技感呀!

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    多年没折腾这个了

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  • 没想到显卡作用这么大

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    通用计算越来越多了

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  • 这些电脑知识太难了吧,要好好学习

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    欢迎江苏朋友

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  • 推荐给队友看吧

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    谢谢支持!

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  • 谢谢分享

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    谢谢支持

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  • 我的电脑才4核 [皱眉]

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    是时候升级了

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  • 大佬说的很有道理。

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  • 理科码农出身! [赞]

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    O(∩_∩)O哈哈~

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  • 学习了学习了!果然是大佬

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  • [小眼睛] 这配置真给力

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    谢谢支持!!!

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  • 拟用python做策略建模,包括但不限于:策略规则、算法建模:
    一、数据导入
    二、数据预处理(清洗规整、增删改查、数据类型转化)
    三、探索分析(可视自动化)
    四、特征衍生(组合变量批量自动化生成、特征筛选指标评估自动化)
    五、分箱筛选(变量分箱最优自动化)
    六、相关性构建(多类算法聚合:逻辑、回归、分类&机器学习、深度学习、强化学习
    七、检验评测(第六项计算各自的混淆矩阵指标,自动化计算结果)
    八、分数转换
    九、超参调优

    so针对第二至七项,就python及其第三方库(自动化)实操详解的电子书及其代码而言,特跪求大佬推荐。。。非AI或者chatgpt+XX系列,大致要求如下:
    1、小白速成上手、简单易懂
    because:文科转型
    2、行业内公认靠谱,电子书中文版(暂不考虑:单个某库的说明书)
    because:内容忒多繁杂,且无常用算法库的聚合呈现
    3、需要2023年出版
    because:即使按书实操,旧版书均因为其所涉之第三方库的灭失、相同操作而新旧版本不适配、新旧版本变更操作等原因而导致无法实现同等功能)

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    (⊙o⊙)(⊙o⊙)

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  • 万能的码农,吃香的

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    O(∩_∩)O哈哈~

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  • 你发量多不多?

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