华硕a53s拆机图解_华硕a53s配置 功能与外观描述【图解】

本文详细介绍了华硕A53XI245SD-SL(4GB/500GB)白色电脑的配置,包括搭载Intel酷睿i52450M处理器,4GB内存,500GB硬盘,以及NVIDIA GeForce GT610M入门级独立显卡。此外,还提到了其15.6英寸屏幕,30万像素摄像头,以及内置奥特蓝星音响等特性。该机型适合家用,尤其是游戏和影音体验。

导语:今天给大家介绍一下关于华硕a53的相关知识,对于很多同学都是比较喜欢使用 华硕电脑 的,华硕电脑与手机都是做的不错的,在市场上也是具有一定的地位。今天给大家介绍的就是华硕a53里面的华硕A53XI245SD-SL(4GB/500GB)白色电脑,这款电脑的网上报价在四千二百元左右,接下来就给大家介绍一下这款电脑的配置参数。

基本参数:上市时间2012年03月

产品类型:家用

产品定位:游戏影音本

操作系统:DOS

主板芯片组:Intel HM65

处理器:CPU系列英特尔 酷睿i5 2代系列

CPU型号:Intel 酷睿i5 2450M

CPU主频:2.5GHz

最高睿频:3100MHz

总线规格:DMI 5 GT/s

三级缓存:3MB

核心架构:Sandy Bridge

核心/线程数:双核心/四线程

制程工艺:32nm

指令集:AVX,64bit

功耗:35W

存储设备:内存容量4GB

内存类型:DDR3 1333MHz

插槽数量:2xSO-DIMM

最大内存容量:16GB

硬盘容量:500GB

硬盘描述:5400转

光驱类型:内置 DVD 刻录机

光驱描述:支持DVD SuperMulti双层刻录

显示屏屏幕尺寸:15.6英寸

显示比例:16:9

屏幕分辨率:1366x768

屏幕技术:高亮液晶显示屏

显卡显卡类型:入 门 级独立显卡

显卡芯片:NVIDIA GeForce GT 610M

显存容量:2GB

显存类型:DDR3

显存位宽:64bit

流处理器数量:48

DirectX11

多媒体设备:摄像头集成30万像素摄像头

音频系统:内置音效芯片

扬声器:奥特蓝星 音响

麦克风:内置麦克风

网络通信无线网卡:支持802.11b/g/n无线协议

有线网卡:1000Mbps以太网卡

I/O接口:数据接口2×USB2.0+1×USB3.0

视频接口:VGA,HDMI

音频接口:耳机输出接口,麦克风输入接口

其它接口:RJ45(网络接口),电源接口

读卡器:4合1读卡器(SD,MS,MS Pro,MMC)

输入设备:指取设备触摸板

键盘描述:全尺寸键盘

电源描述:电池类型6芯 锂电池 ,5200毫安

续航时间:视具体使用环境而定

电源适配器:100V-240V 90W 自适应交流电源适配器 纠错

外观笔记本重量:2.62Kg

长度:378mm

宽度:253mm

厚度:28.3-34.9mm

外壳材质:镁铝合金

外壳描述:白色

上面关于这款华硕A53XI245SD-SL(4GB/500GB)白色电脑的配置与功能给大家做了一下详细的介绍,相信大家对于这款电脑已经有一定的了解,其实网上对于这款电脑的评论还是不错的,运行的速度还是比较快的,毕竟是一款影音本,画面的效果是非常的邦德。建议在家里使用电脑的同学购买的时候可以看一下。关于华硕A53XI245SD-SL(4GB/500GB)白色电脑就讲到这里。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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