對於組裝台式電腦來說,桌上型電腦電腦電源的選擇是非常容易被我們忽略而又非常關鍵的電腦部件,大家都知道電腦的核心部件:CPU、固態硬碟、記憶體條都是由額定電壓的。如果針對這些核心電腦部件供電不穩定忽高忽低,很容易造成元器件的損壞與老化。
理想情況下,供電12V就是12V,當然市面上沒有一款真正能做到0偏差,intel CPU對電壓的要求是偏差不超過。電腦電源的好壞對於你的台式電腦使用壽命的影響是非常明顯的所以選擇一款品質靠譜的電源就顯得非常重要了。今天給大家聊聊關於電腦電源選購的一些知識,希望對大家組裝台式電腦能夠提供一些幫助!
一、額定功率
額定功率指電源在穩定狀態下所有介面能持續穩定輸出的最大功率的和,單位是瓦(W)。這也就是我們常說的要買多少瓦的電源中的"瓦",俗稱電源功率。
關於額定功率有兩個註意事項
是額定功率≠輸出功率:電源的輸出功率是根據電腦硬體自身需要進行動態即時的調整,
額定功率≠輸入功率:電源做不到100%的無消耗的電能轉換,有一部份電能轉換為熱能,所以電源運轉過程會發燙。另外如果電源功率買小了,可能會造成電腦供電不足,電從而影響電腦的正常執行,甚至無法開機。
建議:最好買單路12V的,因為雙路12V的會限制CPU和顯卡的使用功率,單路的直接給他們,誰需求多誰就取得多。買電源的時候,+12V的直流電源功率大於顯卡和CPU的額定功率就不會出問題
二、電源尺寸選擇
型號 | SFX | ATX |
標準尺寸(長×寬×高/mm) | 150×100×63.5 | 150×140×86 |
適合機箱 | ITX機箱 (或搭配ATX轉接板,能適應M-ATX和ATX機箱 | M-ATX,ATX和E-ATX機箱 |
價格 | 貴 | 價效比高 |
目前市面上一般選擇ATX的電源就夠了,SFX尺寸的電源一般用在MINI型機箱上面。主要還是根據你的機箱決定什麽樣尺寸的電源最合適。
三、電源轉換率
電源轉換率標準是80Plus認證,電源轉換率越高,也就越省電。簡單來說如果你的電源額定功率是500W的白牌電源(滿載轉化率為80%),那麽當你的電源滿載時,實際用電為:500÷80%=625W
說明:80plus認證僅僅是轉化率標準,不能直接反應電源的好壞,所以這個指標在購買時僅作為參考就行了。
四、電源模組選擇
電源的模組主要分為三類:
電源型別 | 特點 | 價格相對程度 |
非模組 | 價格便宜,全部線材固定,多余線頭不能拆卸,理線稍微麻煩一些 | 最便宜 |
半模組 | 比非模組貴一點,重要線材固定,部份線材可拆卸,可以去除多余線材 | 居中 |
全模組 | 價格最貴,全部線材可拆卸,美觀,方便理線 | 最貴 |
五、電源品牌選擇
電源品牌 | 企業型別 | 特點 | 推薦 | 價格範圍 |
振華(super flower) | 台企 | 金蝶、金蝶GX、Leadex等系列,建議從金蝶開始買起 | 金蝶系列 | 300-600元 |
海韻 | 台企 | 日系電容,用料不錯 | 無特定系列 | 500-1000元 |
酷冷至尊 | 台企 | 全日系電容,全模組,價效比高,穩定性好 | 無特定系列 | 400-800元 |
美商海盜船 | 美企 | 高端電源800元起步,低端的VS系列不建議選擇 | 高端系列(800元以上) | 800元以上 |
EVGA | 美企 | 500元以下不建議購買,高端系列全日系電容,質保7-10年 | G、P、T系列 | 800元以上 |
訊景(XFX) | 無特定 | 低端XT2電源不建議購買,高端XTR、XTS系列方案主流,可購買價效比較低 | XTR、XTS系列(500元以上) | 300-1000元 |
最後總結
親愛的朋友,在挑選電源的時候,千萬別舍不得花錢哦!稍微多花個一百塊,有時候就能保住你的幾塊寶貴機械硬碟呢。選電源的時候,別看廠家標的總功率,關鍵是要看+12V的輸出,只要顯卡和CPU滿載功耗加上幾十瓦余量就OK啦。
雖然80PLUS金銀銅牌認證能告訴我們電源的轉化效率,但這並不是衡量電源好壞的唯一標準哦。咱們還是多關註一下采用LLC半橋+DC-DC方案的電源,還有那些使用日系、台系電容的產品吧。
當然啦,盡量還是選擇大品牌,畢竟它們更值得信賴,雖然價格可能稍微高點,但安全有保障,用起來也更放心。這樣,咱們就能避免因為電源問題而傷到主機板等硬體的風險啦。
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本書共分為5章:第1章作為基礎,介紹了量化金融、演算法交易和Python編程的基礎知識;第2章專註於金融數據的獲取和處理,包括如何使用APIs和Python庫;第3章深入講解了量化策略與模型,涵蓋了從統計學到機器學習再到深度學習和Transformer模型及ChatGPT外掛程式使用的多個方面;第4章是對演算法交易與風險管理的全面解析,包括市場微觀結構、交易策略和ChatGPT的Code Interpreter功能;第5章對量化金融和演算法交易的未來進行了展望,包括人工智慧在金融領域中的機遇和挑戰。
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