Курс Python → Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
Новое поколение ноутбуков на базе AMD Ryzen ™ 4000-й серии представляет собой мощный инструмент для решения широкого спектра программных задач. Эти ноутбуки обладают удвоенной энергоэффективностью мобильных процессоров, что позволяет им работать до 12 часов без подзарядки. Это делает их идеальным решением для тех, кто часто находится в дороге или работает вне офиса.
Особенностью ноутбуков на базе AMD Ryzen ™ 4000-й серии является наличие до 8 ядер с поддержкой многопоточности. Это обеспечивает минимальное время загрузки приложений, оперативный анализ данных и моментальный запуск проектов. Благодаря этой особенности пользователи могут эффективно работать с ресурсоемкими приложениями и многозадачностью.
Дополнительным преимуществом ноутбуков на базе AMD Ryzen ™ 4000-й серии является инновационная видеокарта Radeon. Она позволяет работать одновременно на нескольких мониторах с разрешением 4K и в формате Full-HD с максимальными настройками графики. Это открывает новые возможности для профессиональных пользователей, геймеров и креативных специалистов.
Пример кода на Python для демонстрации мощности ноутбуков на базе AMD Ryzen ™ 4000-й серии:
import numpy as np
# Создание массива из 1000 случайных чисел
data = np.random.rand(1000)
# Вычисление среднего значения
mean = np.mean(data)
print("Среднее значение массива:", mean)
Таким образом, ноутбуки на базе AMD Ryzen ™ 4000-й серии предлагают высокую производительность, энергоэффективность и возможности для работы с различными задачами. Узнать больше о них и приобрести по выгодной цене можно на официальном сайте производителя.
Другие уроки курса "Python"
- Проверка типа объекта в Python
- Monkey Patching в Python
- Управление памятью в numpy.
- Равенство и идентичность в Python
- Progress с библиотекой tqdm
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Переопределение метода sub
- Создание лямбда-функций
- Логирование в Python
- Поиск наиболее частого элемента списке
- Удаление символа из строки
- Форматирование вывода списков
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Работа с YAML в Python
- Метод split() в Python
- Методы обработки строк в Python
- Работа со словарями в Python
- Сравнение строк в Python
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Анализ кода — Python
- Преобразование данных в Python
- Логические операторы в Python
- Модуль itertools: комбинации и перестановки
- Объединение словарей в Python
- Добавление вложенных списков
- Декораторы в Python
- Цепные операции в Python
- Переменные класса и экземпляра
- Установка и использование pyshorteners
- Объединение словарей в Python
- Лямбда-функции в Python
- Работа со случайными элементами
- Создание списков в Python
- lru_cache оптимизация функций
- Сортировка HTML по CSS-селектору
- Создание словарей с defaultdict()
- Создание .exe файла с pyinstaller
- Python Enumerate
- Генерация ключей RSA
- discard() — удаление элемента из множества
- Запрос пароля с помощью getpass
- Копирование объектов в Python
- Роль ключевого слова self
- Работа с файлами в Python
- Проверка типов с использованием isinstance
