【酷热高温教你给显卡降降温】

本文介绍了一种简单方法来增强显卡散热,通过在机箱侧面悬挂风扇,改善显卡区域的空气流通,从而有效降低显卡温度约10度。实践证明,此方法不仅操作简便,而且对电脑噪音影响较小,适用于解决南方地区夏季高温导致的显卡过热问题。

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    夏季刚过秋老虎又来袭,这样漫长酷热高温对南方人来说是最难熬的,当然电脑也是如此,尤其是显卡啊,今天小编就跟大家分享下如何给显卡降温如下:


 
    1、要给显卡降温,加强空气流通是关键显卡温度过高,空气流通不畅是重要的原因。机箱风扇主要带动了处理器区域的空气流动,显卡在处理器下方,这个区域空气基本上没有流动。再加上显卡 PCB板横在机箱里面,相当于一个隔板,愈加阻碍了气流的流动,显卡的温度自然就高了。因此,只要加强这一部分空气的流动,就能大大降低显卡的温度。

 
    2、改造材料很简单:风扇+网线既然知道了显卡高温的原因,接下来就有应对的手段了:通过悬挂在机箱侧面上的风扇,给热量积聚的区域降温。




 
    3、将风扇拴接在机箱上利用机箱预留的螺丝孔,笔者将风扇悬挂到了机箱的侧面。由于风扇是悬挂的,加上网线的数据线有一定的弹性,可以吸收大部分风扇产生的震动,因此改造之后电脑噪音没有增加。

 
    4、改造后的效果:显卡温度降低10度一切完毕之后,盖上机箱侧面板(由于机箱侧面板是镂空的,不用担心进气不畅的问题),上机实验。效果果然非同一般,待机和游戏的温度都有大约10度的降低,笔者再也不用担心高温损坏显卡了。

 

    以上的办法还是蛮管用的,大家可以根据直接电脑本身情况来选择的,希望对你们有帮助。

import json import random from faker import Faker def generate_thermal_dataset(output_path="thermal_dataset.json"): """生成智能家居温度调控指令数据集""" fake = Faker('zh_CN') # 定义数据生成模板组件‌:ml-citation{ref="1" data="citationList"} base_phrases = ["有点", "非常", "特别", "实在", "真的", "确实", "越来越", "稍微", "极其"] heat_verbs = ["热","炎热","火热","酷热","炽热","闷热","灼热","滚烫","炙热","沸热","炙烤","加热","升温","燥热","湿热","高温","暖热"] quantifiers = ["了", "啦", "啊", "呢", ""] dataset = [] for _ in range(2000): # 构造自然语言输入‌:ml-citation{ref="4" data="citationList"} phrase = random.choice(base_phrases) verb = random.choice(heat_verbs) quantifier = random.choice(quantifiers) input_text = f"我{phrase}{verb}{quantifier}" # 生成带逻辑的JSON输出‌:ml-citation{ref="3,5" data="citationList"} output_json = { "Device": "AirConditioner", "Status": "on" } # 构建完整数据项‌:ml-citation{ref="1,6" data="citationList"} dataset.append({ "instruction": "你是一个物联网数据处理专家,需要把自然语言指令转换为JSON结构化数据", "input": input_text, "output": json.dumps(output_json, ensure_ascii=False), }) # 保存数据集‌:ml-citation{ref="2" data="citationList"} with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(dataset, f, indent=2, ensure_ascii=False) print(f"数据集已生成:{output_path}") if __name__ == "__main__": generate_thermal_dataset()
07-05
这段代码是一个用于生成智能家居温度调控指令数据集的脚本,它使用 Python 编写,并依赖于 `json`、`random` 和 `faker` 库。该脚本的主要功能是: - 生成带有随机语气和词汇的自然语言输入,例如“我有点热啦”、“我非常炎热了”等; - 将这些自然语言指令转换为结构化的 JSON 输出,表示空调设备需要开启; - 将生成的数据保存到一个 JSON 文件中。 --- ### 逐行解释 #### 导入库 ```python import json import random from faker import Faker ``` - `json`: 用于处理 JSON 数据的序列化与反序列化。 - `random`: 提供随机选择功能(如从列表中随机选取元素)。 - `Faker`: 用于生成假数据,这里未被实际使用,但保留以备将来扩展用途。 --- #### 定义主函数 ```python def generate_thermal_dataset(output_path="thermal_dataset.json"): """生成智能家居温度调控指令数据集""" fake = Faker('zh_CN') ``` - 函数 `generate_thermal_dataset` 接收一个输出路径参数,默认为 `"thermal_dataset.json"`。 - 创建了一个中文本地化的 `Faker` 实例,可用于生成中文假数据。 --- #### 定义模板组件 ```python base_phrases = ["有点", "非常", "特别", "实在", "真的", "确实", "越来越", "稍微", "极其"] heat_verbs = ["热","炎热","火热","酷热","炽热","闷热","灼热","滚烫","炙热","沸热","炙烤","加热","升温","燥热","湿热","高温","暖热"] quantifiers = ["了", "啦", "啊", "呢", ""] ``` - `base_phrases`: 表示程度副词,用来构造不同语气的句子。 - `heat_verbs`: 描述“热”的各种表达方式。 - `quantifiers`: 句末语气助词或空字符串。 --- #### 构建数据集 ```python dataset = [] for _ in range(2000): # 构造自然语言输入 phrase = random.choice(base_phrases) verb = random.choice(heat_verbs) quantifier = random.choice(quantifiers) input_text = f"我{phrase}{verb}{quantifier}" # 生成带逻辑的JSON输出 output_json = { "Device": "AirConditioner", "Status": "on" } # 构建完整数据项 dataset.append({ "instruction": "你是一个物联网数据处理专家,需要把自然语言指令转换为JSON结构化数据", "input": input_text, "output": json.dumps(output_json, ensure_ascii=False), }) ``` - 循环生成 2000 条数据。 - 每次循环中: - 随机组合一个自然语言输入,格式为:“我[程度][热感词][语气词]”; - 输出固定为控制空调开启的 JSON; - 每条记录包含 `instruction`(任务描述)、`input`(用户输入)、`output`(期望输出)三个字段。 --- #### 保存数据集 ```python with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(dataset, f, indent=2, ensure_ascii=False) print(f"数据集已生成:{output_path}") ``` - 使用 `with` 打开文件并写入 JSON 数据; - 设置 `ensure_ascii=False` 确保中文字符不被转义; - 设置 `indent=2` 让输出的 JSON 文件更易读; - 最后打印生成路径。 --- ### 示例输出(节选) ```json [ { "instruction": "你是一个物联网数据处理专家,需要把自然语言指令转换为JSON结构化数据", "input": "我非常热啦", "output": "{\"Device\": \"AirConditioner\", \"Status\": \"on\"}" }, { "instruction": "你是一个物联网数据处理专家,需要把自然语言指令转换为JSON结构化数据", "input": "我实在太闷热了", "output": "{\"Device\": \"AirConditioner\", \"Status\": \"on\"}" } ] ``` --- ###
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