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"
- Вывод с переменной через запятую
- Циклы for в Python
- Работа с кортежами в Python
- Символ подчеркивания в Python
- Удаление элемента из списка в Python
- Вложенные генераторы в Python
- Улучшение читаемости кода в Python
- Логические значения в Python
- Фильтрация списка от «ложных» значений
- Функции min(), max(), sum()
- Декораторы в Python
- Defaultdict в Python
- Синхронизация доступа к ресурсам
- Тестирование функции сложения
- Создание матрицы в Python
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Counter() — подсчет элементов
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Контроль точности вывода чисел
- Присоединение элементов коллекции
- Enum в Python
- Работа с файлами в Python
- Комментарии в Python
- Метод enumerate() в Python
- Списковые включения в Python
- Flask — веб-фреймворк Python
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Округление дробей в Python
- Объединение словарей в Python
- Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
- Ошибка NotImplemented в Python
- Получение идентификатора объекта в памяти
- Создание обратного итератора
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- Деление в Python
- Простой калькулятор Python
- Форматирование строк в Python.
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Удаление ключей из словаря
- Создание панели меню Tkinter
- Измерение времени выполнения в Python
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Регулярные выражения: метод match
- Очистка данных в Python
