求推荐笔记本,前端开发用

电脑教程014

求推荐笔记本,前端开发用,第1张

推荐华为 MateBook D 14 2022款笔记本参数如下:1、屏幕:屏幕尺寸:14.0英寸,屏幕色彩:100% sRGB(典型值),分辨率:1920×1080,全球首款轻薄本搭载14英寸全面屏。2.处理器:第11代智能英特尔® 酷睿™ i7-1195G7 处理器+4核。鲨鱼鳍散热、游戏本级别风扇马达,风量更大、转速更高。3.电池:电池容量:56Wh(额定容量),电源适配器规格:65W USB-C电源适配器(标配),输入:100V~240V AC,50Hz/60Hz,输出:5V/2A;9V/2A;12V/2A;15V/3A;20V/3.25A,理论充电时间:30分钟充电约46%,60分钟充电约80%,100分钟充满,基于65W适配器。长续航。4.多媒体:麦克风数量:麦克风×2,扬声器数量:扬声器×2前摄像头像素:100万。

适合程序员编程用的笔记本电脑首先应该满足小巧轻便这个需求,然后才是性能因素,一个标准的程序员必定能够随时随地改BUG,所以可以优先考虑苹果MacBook Pro,由于其 MacOS 就是Linux内核,做开发无疑是最佳的选择。当然还有非常多的Windows笔记本,性价比更高,可以装乌班图、CentOS等各种Linux系统也基本不是问题,其性能更高,选择更多。

1、ThinkPad X1 Carbon 2021款

参考价格:10499元

机型配置:11代酷睿i5-1135G7 16G 512G /4G版/16:10微边框

ThinkPadX1Carbon 2021款作为主打高端,服务于高端商务人士的产品,其硬件配置也很强悍。我手里这款搭载了酷睿i5-1135G7处理器,并通过了英特尔Evo平台认证。

Evo认证不只是对处理器及显卡的性能认证,更是对整机硬件环境的一种综合能力认证:必须搭载酷睿11处理器,并内置英特尔锐炬Xe核显,并搭载Wi-Fi6无线网卡,蓝牙5.0以及Thunderbolt4接口,并且搭载不小于256GB容量的PCIe/NVMeSSD和不小于8GB的双通道内存。此外扬声器、麦克风、像头等功能性设备也有严格的评定标准。所以看到Evo认证基本就可以认定这是一款整机表现更稳定、综合性能更高的产品。

2、联想YOGA 14s

参考价格:6299元

机型配置:8核 R7-5800H 16G 512G 2.8K 90Hz高刷屏

YOGA14s是联想的高端轻薄本,所以屏幕配备的是16:10长宽比、2880×1800分辨率的高色域屏,还支持90Hz刷新率,单独拿出来每一个规格参数都可以当卖点。标配16GB内存,是LPDDR4X-4266规格,不可升级,硬盘则是512GB SSD,笔记本的最大卖点就是AMD平台配上了MX450独显,是25W的大杯型号,整体上没有明显的短板。

3、 惠普战66 四代

参考价格:7099元

机型配置:i7-1165G7 16G 1TB MX450 2G独显 高色域 一年上门+意)

惠普战66四代的好评主要集中在这几方面:轻薄、颜值、性能。多数用户表示“始于颜值,忠于性能”,这几点正好是当下选购笔记本最为重要的考量标准,而惠普战66四代在各方面均得到了相当高的认可。

此外,惠普战66四代在日常商务使用方面,也广受用户好评。如下面这位用户就表示惠普战66四代的军工品质,能抗能打。据官方信息显示,惠普战66四代还通过了业界严苛的19项美国MIL-STD-810H军标测试,简单来说,就是无论何时何地,不管使用环境多么严峻,都能随时进行办公。

4、雷蛇灵刃15 标准版

参考价格:8299元

机型配置:10代I7-10750H 官配16G/512G/RTX2060/144HZ

雷蛇灵刃15是专为 PC 游戏玩家提供的游戏本,通过专注于游戏硬件和外围设备的公司生产的。但许多程序员喜欢这个设备,因为它外观时尚,功能强大,而且相当专业。也就是说,与其他游戏笔记本电脑相比,没有多少视觉金光闪闪,而且它也很薄。不仅能够满足编程工作,也能够游刃有余的玩游戏,何乐不为呢?

第一:Web开发。Web开发是当前一个非常重要的开发领域,涉及到前端开发和后端开发两大部分。前端开发涉及到Web前端开发、Android端开发和iOS端开发,其中Web前端开发对于电脑配置的要求并不高,但是iOS端开发则需要使用特定的操作系统环境。总的来说,Web开发对于电脑的要求并不算高,普通的笔记本电脑就能够满足大部分开发场景的要求。【点击测试我适不适合学设计】

第二:大数据、人工智能开发。大数据开发对于内存的要求比较高,即使在实验环境下,往往也需要至少8G以上的内存,一些商用大数据平台往往需要16G以上的内存环境,所以如果从事大数据开发,一定要注意内存的大小,内存越大越好。人工智能开发与大数据开发关系紧密,但是人工智能开发对于显卡的要求比较高,因为很多人工智能的计算是采用GPU完成的。

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