电脑硬件基础知识

内存/主存(RAM):

暂存临时运行的APP
广义的内存,从功能上可分三种:ROM、RAM和CACHE,ROM和CACHE都是辅助RAM的,所以RAM会被称为主存;
狭义的内存,是指电脑的内存条,就是RAM。

硬盘:

存储数据,永久(持久化)
机械硬盘(HDD)(一般80-120MB读写),
固态硬盘(SSD)(一般500MB读写)nvme协议的M.2可达1200MB+读写,
便捷扩展硬盘(一般80-120MB读写),

(独立)显卡:

GPU:渲染3D,图像,给屏幕连接使用
如:NVIDIA(英伟达)专业游戏,AMD(超微半导体)专业渲染
NVIDIA参数有:GTX RTX
显存:暂存渲染的效果
显卡性能参数如:GeForce RTX 2060 8G //性能为6 显存为8G
详见显卡性能天梯图

处理器(CPU):

现在大部分处理器有一个核心显卡,送个集成显卡
核心数
线程数
如:Intel的酷睿Core系列 (牙膏厂), AMD
Intel性能参数对比:
年代/性能指数(1-9)/留个纪念/特殊意义:如9900K这里的性能质数为9
i9 9900K 台式机超频版
i7 7980XE 台式机至尊版
i5 6500 台式机
i7 7700HQ 笔记本
i7 4710MQ 笔记本性能版
i5 7500U 笔记本低电压版
i3 xxxxY 笔记本超低电压版
详见CPU天梯图

屏幕:

分辨率:480p 720p 1080p(1920*1080) 2K 4K
屏幕大小不变,如果分辨率越高,那么图像就越清晰;但会给CPU和GPU带来压力
刷新率:60Hz 120Hz 144Hz
与显卡有关

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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