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1. avast 激活码，想买笔记本电脑？

3000以内的笔记本电脑只能算是入门级笔记本电脑。配置基本都是入门级的，性能不可能像高端笔记本那么强大。因此，购买3000元的笔记本时，没有必要追求所谓的大品牌，注重性能和性价比。

购买笔记本电脑时，首先要了解自己的需求，然后比较笔记本电脑是否能够满足您的需求。 3000元以下的笔记本电脑性能大概可以满足：上网浏览、看视频、听音乐、轻办公（使用办公软件）、轻游戏（页游、小游戏、QQ斗地主、LOL等）。如果您的需求超出此范围，您就必须增加预算。

首先，在硬件方面，我们要追求尽可能的最高配置。

1、硬盘：256G固态硬盘优先，128G或机械硬盘可选。固态硬盘和机械硬盘对日常使用影响很大。 SSD系统启动速度和软件打开速度明显快于机械硬盘。在这里我们尽可能追求固态硬盘。

2、屏幕：1920*1080分辨率的IPS屏幕优先，1366*768分辨率的TN屏幕优先。 IPS屏幕相比TN屏幕优势明显，可视角度达到178，这意味着画面不会仅仅因为头部向左或向右移动而发生变化。

3、CPU：首选6代或7代i3（8代不行，5代之前的没必要），奔腾金银系列可选。性能上有差距，但对于日常使用需求，首选和替代都可以满足需求。

4、内存：DDR4标配，8G内存优先，可选DDR3、4G内存。无论是DDR4与DDR3标准还是8G与4G，性能差距仍然相当明显。当然，即使是DDR3标准的4G内存也能满足日常使用的需求。

5、显卡：独立显卡优先，核芯也可替代。对性能影响不大，因为这个价格即使是独立显卡也是入门级的。

6、体积、重量：轻薄（1.5KG以内，15mm以内）者优先，正常重量、厚度也可以。如果需要随身携带，请选择轻薄的。不出门的话，轻薄也无所谓。

7.外壳：金属优先，塑料可选。金属外壳，坚固耐用，散热好，时尚。建议追求金属外壳。

以上硬件配置如果是基于3000的预算，是不可能达到首选标准的。其中许多只有替代标准。这取决于个人喜好。建议按照小编的顺序来选择，因为3000以下的笔记本，性能比较低，体验也差不多。唯一能够显着差异化体验的是硬盘和屏幕。

固态硬盘在读写速度方面明显优于机械硬盘。在使用中，它们的启动和打开软件会更快。屏幕是您的眼睛始终注视的内容。 TN屏幕的显示效果很差。只要再稍微左右摇头，屏幕就会立即变暗，但IPS屏幕不会。

接下来小编推荐几款3000元以下的笔记本供大家参考（以下排名不分先后）：

1.惠普246 G6

参考价格：2999

第七代酷睿i3-7020U+4G DDR4内存+500G机械硬盘。 14英寸TN屏幕，1366*768分辨率。 AMD R5 M520独立显卡。

2.豪琴远王S133

参考价格：2799

奔腾新一代银色处理器N5000+4G DDR4内存+256G硬盘。 13.3英寸IPS屏幕，1920*1080分辨率。重1.3公斤，厚8.94毫米。

3.联想IdeaPad330-15

参考价格：2798

第六代酷睿i3-6006U+4G DDR4内存+1T机械硬盘。 15.6英寸TN屏幕，1366*768分辨率。重2.1公斤，厚22.7毫米。

4、海尔菱悦5000

参考价格：2499

奔腾新一代金牌处理器4415U+4G DDR4内存+500G机械硬盘。 15.6英寸屏幕（找不到TN屏或IPS屏的信息），1920*1080分辨率。 MX150是一款入门级游戏显卡，具有良好的游戏性能。重1.9公斤，厚20毫米。全金属外壳。

5.宏碁TMB118-M-P683

参考价格：2899

奔腾银处理器N5000+4G DDR4内存+128G固态硬盘。 11.6英寸TN屏幕，1366*768分辨率。重1.52公斤，厚22.3毫米。

2. 目前哪里可以租用到GPU服务器？

现在深度学习非常流行，很多朋友可能都投入了学习。然而，我们遇到了一些问题。电脑运行速度太慢，小编的I7笔记本经常跑不起来。众所周知，深度学习需要GPU，但最便宜的GTX1080ti也很贵。这个时候我们应该做什么呢？

今天我给大家带来了使用Amazon GPU服务器进行深度学习。 （小编目前觉得这个价格比较实惠，如果有更好的可以推荐）

注册亚马逊账户并绑定信用卡。我不会详细介绍这一步。每个人自己解决。

我目前的选择是美国俄亥俄州，因为有些州没有我想要的机器。后期会涉及招标，不同地区价格可能略有不同。

此处选择EC2

启动实例

选择社区AMI 或默认本机系统。我们选择社区AMI是因为一些AMI已经搭建好了我们需要的环境。我最喜欢用这个。您可以自行选择。

选择服务器，px.xlarge

以下是不同型号的配置。 P2采用了4核的K80显卡，61G内存，12G显卡，对于我们来说已经差不多够用了。也可以选择更好的配置，自然会贵很多。

一定要选择竞价，因为它便宜，适合我们想用的时候用，不想用的时候销毁。目前价格为0.27美元，相当于每小时1.7元人民币。投标价格是动态的，并且在不同时间可能会有所不同。

下一步

因为是自己临时用的，安全的话全部打开就可以了。

启动实例

选择或创建密钥。这是我们登录服务器时使用的密钥文件。

因为我已经有了，所以直接登录了。

可以看到我们的机器已经创建成功了

记住IP，我们准备登录服务器

ssh -i 选择刚才的秘钥登录我们的服务器

登录成功。小编选择这个AMI是因为它准备了很多环境。这里我们使用tensorflow_p36，环境是Tensorflow+Keras+Python3，GPU环境是CUDA8。您选择的AMI可能不同，您也可以自行安装环境。

激活环境

现在如何让使用更方便呢？在服务器上编写代码总是会比较慢。我们可以使用jupyter神器jupyter notebook --ip=*来启用对jupyter的远程访问，并设置密码。稍后我会详细介绍如何使用jupyter notebook。每个人都可以自学

启动jupyter，我们找到这个链接，将localhost替换成我们的服务器IP，然后去浏览器访问

现在我们到浏览器打开jupyter页面，我们创建一个python文件

这里我测试了keras的mnsit手写数字集的训练。可以看到每个epoch只需要10秒就可以完成训练。这里我训练了20个epoch，准确率达到了99.06%，非常好。这比我使用I7 处理器快10-20 倍。可以节省很多时间。我们可以使用jupyter来编写自己的代码进行学习和训练。小编通常在本地编写模型，然后在线训练和调整参数。

在我们的终端中输入nvidia-smi就可以看到我们的显卡信息和使用情况。

如果我们不再需要这个服务器，只需选择终止它即可。请记住，如果您不销毁它，您将继续被收取费用。如果您想保留自己的环境，您可以自己创建AMI。

防范措施

亚马逊需要绑定信用卡，并在每个月底扣费。别以为到时候不收钱就是免费的！重点！

看清楚不同配置的价格。最好在知道要训练什么后才打开机器。

是按小时收费的。如果使用1 分钟，则按小时计费。

当机器不再使用时，记得将其销毁

好了，今天我们介绍了如何使用Amazon GPU 来训练我们的模型。当然，如果你有一个有显卡的有钱朋友就不需要了。不过，如果你刚刚开始学习深度学习，还没有准备好显卡，可以先尝试一下这个。

记得关注我，以后我会给大家带来更多文章。