一、学生上学必备工具是纸笔，电脑也是学生学习的工具之一，但不是必备的。大学生甚至是学习计算机专业的，也不是非得自已买一台，因为学校配有电教室和电脑馆供给学生使用。大一尤其是第一学期开的都是公共基础课，很少涉及到使用电脑。话说回来，电脑必竟是学生学习、娱乐工具，尽管学校有，总不如自己有使用方便，这样可根据具体情况，在时当的时候购买。
二、学校对学生买不买电脑，带不带电脑没有什么要求。因受宿舍空间限制，想带最好是带体积小的笔记配电脑了。
三、大学生的主要任务是学习，买电脑的目的是为了学习，买电脑主要考虑实用性，大学生如需要PS设计等作图的，或想玩3D游戏，就需要配置高一点的，其他专业学生三四千元买一般像家用电脑配置就能满足学习的需要了。
1、CPU：一般是i5级别的，要求高的i7级别的
内存：4GB以上
显卡：显卡显存1GB，要求高的高的2GB以上
硬盘：500GB-1TB，或250GB固态硬盘。
2、以个人的爱好选品牌，机型尺寸、颜色、重量。
3、在满足上述条件的情况下，考虑性价比。
四、我想如果你手中有适合你用的电脑，那就带上，如果没有，你可现在不买，上学以后再买，上学后看看身边的同学用的是什么电脑，请身边懂电脑的同学帮你买，这样你就能顺利地买到一台自己满意、适合使用、性价比高的爱机。
在物联网中，一个UE (User Equipment) 可以同时处理多个任务的方法有很多种，以下是其中几种常见的方法： 1 时间分片：将 UE 需要完成的不同任务按时间划分为多个时间片段，依次进行处理。例如，UE 在某个时间片段内处理传感器数据上传，下一个时间片段处理控制指令等。 2 优先级调度：对不同任务进行优先级排序，优先处理优先级高的任务，确保高优先级任务被及时处理。例如，UE 在接收到多个任务时，先处理监测任务，再处理控制任务等。 3 并行处理：UE 可以利用多线程技术进行并行处理，同时处理多个任务。例如，UE 在上传传感器数据的同时，也可以处理控制指令。 4 资源共享：UE 可以通过共享内存等技术，使得多个任务共享同一资源，以确保效率和减少资源占用。例如，在采集、传输和处理数据时，和其他设备和平台进行合作共享资源。 通过以上方法，UE 可以更加高效地完成多个任务，实现多个物联网应用场景的需求。
不属于。睿储内存条是睿储（上海）科技有限公司生产的，是著名品牌，知名度是非常高的，不属于杂牌。睿储（上海）科技有限公司，成立于2019年，位于上海市，是一家以从事专业技术服务业为主的企业，一般项目：从事物联网、人工智能、计算机软硬件、存储技术、电子产品领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让及相关产品销售；数据处理服务；计算机系统集成；网站建设；会务服务；企业营销策划；市场信息咨询与调查等。
云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
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