有了MacBook,你还缺点啥?

MacBook是很多程序员的最爱,它的MacOS是一个类Unix的操作系统,继承了Unix的优良传统,稳定而安全。它不但提供了功能强大的命令行,还有简洁优雅的用户界面。 它不但是一个个人操作系统,还是一个服务器。如此的系统,程序员怎么会不喜欢?

除了上面提到的一些优势之外,MacBook的Retina显示屏也是让人赞叹,不过,对于习惯了大屏的一部分人在使用笔记本工作时,始终对这十几英寸的屏幕有几分芥蒂。

不过我们总有解决办法:在某种机缘巧合下,我试用了明基 PD2710QC 的显示屏。

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在试用了几天之后,感觉这款显示屏完全就为 Macbook 而生,先附上这款显示屏的参数:

尺寸:27英寸

分辨率:2k分辨率

色域:100%sRGB/Rec.709

色深:8bit

面板:IPS面板

静态对比度:1000:1

动态对比度:2M:1

亮度:350nits

如果你一直使用15寸显示屏编程,换成 27 寸的 PD2710QC,会产生一望无际的感觉。这款显示屏对 Macbook 的使用体验有大幅度的提升。

程序员日常开发常常需要开启多个窗口,浏览器、各种 IDE、图形处理软件、调试窗口、邮件、阅读器等等,放在 15 寸的屏幕上需要不断切换,但是在 27 寸的显示器上则可以平铺到桌面上,想怎么看怎么看。你可以同时调试 JavaScritp 和 Go 语言,配合 SplitView,可以方便的处理多窗口模式。

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另外,PD2710QC 显示屏支持 90° 的旋转,在竖屏模式下,可以看到更多代码,辽阔的感觉会提高你的工作效率,事实上很多程序员是外接两个显示器的,一个横屏,一个竖屏。

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PD2710QC 还支持上下维度的调整,180mm 的升降对于颈椎不好的朋友简直就是福音了。这款显示器比较贴心的地方是,显示器上升空出来的高度恰好是一个15.6英寸笔记本完全打开的高度,使得可以在外界其显示器的同时,在其底座上刚好放上一台打开的笔记本,明基 PD2710QC 显示屏的调节会全力满足你的需求。

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对于 2017 款的 MBP来说,让人比较头疼的一点便是接口少,2017款的 MBP 只有几个 Type C 接口,之前外接显示器需要购买转接线缆,这款显示器就不需要了。标配 Type C 接口,并自带拓展坞底座,底座的大小也正好可以放置一台 MBP,和显示器一同配置的标准 Type C 线材可以完美兼容苹果笔记本,配合 Type C 接口使用,设备通过 Type C 线连接到显示器后,底座可以变成拓展坞,底座上配有一个网线接口、4个USB接口,基本不再为接口少而烦恼

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底座充分利用

同时,因为配备了很多接口在底座上,笔记本就轻松多了,一根线插拔,非常方便。

我们看看这个底座到底有多神奇:

显示屏自带音频外设,音响效果也不错。

此外,这款显示器还拥有多种显示模式:CAD/CAM显示模式、动画模式、暗室模式、MacBook 模式。可供用户按照自己的需求或习惯自行调整,其中 MacBook 模式提供显示器与苹果产品相似的色彩显示

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除了这些使用上的体验之外,显示屏的颜值也很高,和苹果的极简风格类似,PD2710QC 显示屏的 7mm 窄边框及色彩都是向苹果用户靠拢的。

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经过这几天的使用感受来看,这款显示屏的体验相当不错,对于 Macbook 的用户来说,它解决了大部分 Mac 用户会遇到的一些接口问题,屏幕扩展问题,另外,其拓展坞设计无疑让人印象深刻,强大的功能让用户对其有一定依赖性,可以说 PD2710QC 显示屏已经做到了一款优质的显示屏所能做到的一切,也让 Mac 用户感受到了非常好的体验和交互。对于程序员而言,功能设计十分中肯实用,如果你在官网,可以试试这台高颜值显示器。

这次依旧是和明基官方合作

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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