计算机硬件挑选,i3

我们接下来配置一台intel I3 系列的计算机。


其实1155根针脚的I3CPU即可,但是我们还是配置了1150根针脚的CPU了。


具体也不说啥了,直接看:


CPUIntel i3-4130 3.4GHz 1150 
主板技嘉 B85M-HD3备选:技嘉 B85M-D3V / 技嘉 H81M-S2PV
内存金士顿 4G 1600MHz 
硬盘希捷500G SATA3 7200转 16M备选:希捷1T SATA3 7200转 32M
显卡暂无 
电源航嘉270W  冷静王加强版 2.31增强版考虑可能增加的显卡,270W足矣
机箱普通机箱 
键鼠暂无或USB套装
显示器AOC E952SN 19英寸LED背光宽屏备选:AOC E2252SWDN 21.5英寸LED背光
散热器暂无备选:九州风神玄刃射手版


这个配置,算是比较大众化的配置。I3cpu号称默秒全,可见一般,性价比也不错。270w电源配置个750的显卡也ok,或者换成300w的完全没问题。


总体3.4k左右,浮动吧。

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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