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"
- Частичное совпадение ввода
- Генераторы в Python
- Функция enumerate в Python
- Контроль точности вывода чисел
- Компиляция регулярных выражений
- Вычисление времени выполнения
- Генерация ключей RSA
- Удаление первого элемента списка
- Область видимости переменных
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Подсказки типов в Python
- Удаление элемента по индексу
- Работа с функцией next() в Python
- Работа с модулем random
- Работа с коллекциями Python
- Переопределение метода __or__()
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Сортировка с помощью параметра key
- Функция count() в Python
- Bootle — простой веб-фреймворк
- Python reversed() vs срез[::-1]
- Объединение списков в Python.
- Обновление и получение данных в SQLite
- Декораторы в Python
- Множественное наследование в Python
- Работа с классами данных
- Создание задания в Cron
- Удаление дубликатов в pandas
- Форматирование чисел в Python
- Счетчик в Python: most_common()
- Хранение данных с помощью dataclasses
- Условное добавление элементов в список
- Создание пар из последовательностей
- Ошибка NotImplemented в Python
- Частичное применение функций в Python
- Работа с itertools
- Установка и использование howdoi
- Оператор «or» в Python
- Получение списка кортежей из словаря
- Методы split() и join() — Python строк.
- Создание комплексных чисел
- Перемешивание списка с shuffle()
- Проверка версии Python
- Метод lt для сортировки объектов
