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"
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Defaultdict в Python
- Метод splitlines() для разделения строк
- Форматирование строк в Python
- Создание виртуальной среды
- Модуль math: основные функции
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Очистка строки в Python
- Объединение списков в Python
- Проверка однородности элементов списка
- Создание словаря через dict comprehension
- Сравнение объектов в Python
- Настройка логгера Logzero
- Многострочные строки в Python
- Подсчет элементов в Python
- Подсчет частотности элементов в Python
- Разделение строки на подстроки в Python
- Изучение объектов с помощью dir()
- Работа с defaultdictами в Python
- Использование подчеркивания в REPL
- Генераторы в Python
- Преобразование чисел в слова
- Многострочные строки в Python
- Работа с f-строками 2.0
- Сравнение объектов в Python
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Вложенные циклы в Python
- Работа с NumPy массивами
- Генерация ключей RSA
- Извлечение аудио из видео
- Оператор Walrus в Python
- Асинхронный код в Python
- Хранение данных с помощью dataclasses
- Создание класса очереди
- Лямбда-функции в Python
- Область видимости переменных в Python
- Изменение списка срезами
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Определение объема памяти объекта
- Реализация операции -= для пользовательского класса
- Python Ellipsis использование
- Распаковка с оператором *
- Создание словарей и множеств в Python.
- Нарезка списков в Python
