RTX 3070被搞得还不如RTX 3060!NVIDIA终于知道错了

硬件世界 2021-02-09 00:00

NVIDIA RTX 30系列游戏本正在陆续上市,搭档全新的AMD Zen3锐龙5000H系列处理器,堪称王炸级的组合,但是这一次,老黄又玩了一手骚操作。


NVIDIA Max-Q技术在RTX 30系列上升级为第三代,包括动态加速2.0、静音模式2.0、高级Optimus、Resizable BAR加速、DLSS抗锯齿等等,提升巨大。


但这一次,NVIDIA放弃了Max-Q、Max-P的版本标注,只有单纯的型号,而无论是RTX 3080/3070/3060中的哪一款,频率、功耗都只规定了一个宽泛的范围,厂商可以自行选择,很容易出现RTX 3070性能反而还不如RTX 3060的情况,让人无所适从。


随后,NVIDIA强行解释说取消标注Max-Q,是因为它不再仅仅代表功耗高低,而是一系列技术的组合,并鼓励厂商标注具体频率、功耗。


但是,这显然不够,而且不是每家厂商都那么坦白和自觉。


终于,NVIDIA意识到了自己的错误,已经要求笔记本厂商更新每一款RTX 30游戏本的产品页面,必须标注明确的频率、功耗状态,反映真实性能。


幸运的是,在此之前,多家笔记本厂商已经自行公示,包括华硕、宏碁、雷蛇、微星、外星人、技嘉等等。


尽管如此,大家在购买RTX 30游戏本的时候仍然要仔细辨别,尤其是在电商平台,不太可能都在产品名等显著位置标明频率、功耗,还是要查询官方网站为准。



回到桌面再看顶级N卡,当然也就是看看而已,一般人买不到的,有钱也不行。


日前,影驰正式发布了RTX 3090 HOF名人堂系列显卡,拥有纯白高颜值外观、ARGB联动灯效、三风扇六热管散热器、双BIOS双模式、HyperBoost一键加速、26相供电和三8针辅助供电接口、HOF Panel III显示屏等诸多亮点。


影驰在不同市场上准备了不同版本,其中国内三个分别是HOF EXTREME、HOF EXTREME限量版、HOF OC LAB,加速频率分别为1800MHz、1860MHz、1905MHz,对应整卡功耗分别为420W、420W、460W,可以最高分别释放到450W、450W、500W。


在海外也是三个版本,分别叫做HOF、HOF  Premium、HOF  Limitied Edition,最高频率分别为1815MHz、1815MHz、1875MHz,比国内差了一截,且并未公布功耗。



RTX 30系列本来就稀缺,RTX 3090更是少见,如此顶级设计的RTX 3090自然凤毛麟角,不过发布才一个星期,澳大利亚电商MWAVE就开始接受三款新卡的预订了,价格分别为3899澳元、3999澳元、4499澳元,约合人民币1.94万元、1.99万元、2.24万元。



目前国内在售的RTX 3090最贵卖到了2万,第三方经销商则炒到了2.2万,国内不卖的公版更是高达2.3万。


影驰尚未公布RTX 3090 HOF系列国内何时上市、价格多少,但大家可以尽情放开想象。














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    作为想要学习数据分析的人员,了解整个数据分析的流程, 这样在面对一个数据分析问题的时候,知道如何去开展
    那么数据分析流程包含哪些环节呢?
    我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节,包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议。

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    PEST,也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology),能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势,主要用户行业分析。

    2、5W2H分析法
    5W2H,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much),主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

    3、SWOT分析法
    SWOT分析法也叫态势分析法,S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势,O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

    分析师需要面对的人
    分析师的岗位类似于文章中的过渡句,上面承接开发、埋点、数据仓库的同事,下面对接运营、产品,商业等业务人员,如果你想最快的了解整个公司的运营模式和现状,分析师的职位是不二之选。

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    Python多领域场景实战课 快速成为多面手2023,完结22章,理论+实战相结合,融合5大领域(如办公自动化、数据分析、爬虫、人工智能、Web开发)

    Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言,它支持面向对象以及面向过程的程序设计,应用非常广泛。那么Python能做什么?下面来看下Python的主要用途介绍。

    1、Web开发
    Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站,它有庞大的库和模块,如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
    Python还集成了一些框架,比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外,它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发,会非常便捷。例如,您可以在美国服务器上安装Python,并用它来搭建网站。

    2、人工智能和机器学习
    很多AI和ML模型都是用Python搭建的,数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库,比如:
    用于数据处理和分析的Pandas工具集
    用于数学计算的NumPy和SciPy库
    可视化库Seaborn和Matplotlib
    机器学习算法库,如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

    3、游戏开发
    Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏,如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏,它促进了具有各自库的3D游戏的开发,也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

    4、桌面GUI开发
    Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库,但还有其他支持库

    5、Python爬虫
    爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。
    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

    6、Python数据分析
    在使用Python进行数据分析之前,我们需要遵循以下步骤:
    获取数据:数据可以来自各种来源,例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
    清洗数据:清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
    探索性数据分析(EDA):EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
    数据建模:在进行数据建模之前,我们需要进一步清洗数据,并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后,我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
    评估模型:我们需要使用各种指标(例如准确率、召回率等)评估模型的性能。
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