1. avast 激活码，想买笔记本电脑？
3000内的笔记本，只能算是入门级笔记本，配置也基本都是入门级的，性能也不可能像高端笔记本一样强悍。所以，购买3000元笔记本没必要再去追求所谓的大品牌，以追求性能和性价比为主。
买笔记本首先要知道自己的需求，然后对比笔记本是否能满足自己的需求。3000元内的笔记本，性能大概可以满足：上网浏览、看视频、听音乐、轻度办公（使用office软件）、轻度游戏（网页游戏、小游戏、QQ斗地主、LOL等）。如果你的需求超出此范围，就必须增加预算了。
首先，在硬件方面要追求尽可能高的配置。
1、硬盘：首选256G固态硬盘，备选128G或机械硬盘。固态硬盘和机械硬盘对日常使用影响非常大，固态硬盘系统启动速度和软件打开速度都明显要比机械硬盘快，这里尽可能追求固态硬盘。
2、屏幕：首选IPS屏 1920*1080分辨率，备选TN屏 1366*768分辨率。IPS屏对比TN屏优势还是比较明显的，可视角达178°，也就是说不会因为头左右移动一下，画面就变了。
3、CPU：首选6、7代i3（8代没可能，5代以前的就没必要），备选奔腾金牌、银牌系列。性能有差距，但对于日常使用需求而言，首选、备选都可满足。
4、内存：首选①DDR4标准，②8G内存，备选①DDR3，②4G内存。无论是DDR4对DDR3标准还是8G对4G，性能差距还是比较明显的，当然，即使是DDR3标准4G内存也可满足日常使用所需。
5、显卡：首选独显，备选核显。对性能影响不大，因为这个价位即使配了独显也是入门级的。
6、体积重量：首选轻薄（1.5KG以内，15mm以内），普通重量厚度也可接受。这里如果需要带着出门就选轻薄的，如果不出门的，是否轻薄没啥影响。
7、外壳：首选金属，备选塑料。金属外壳耐用、散热好、时尚，建议追求金属外壳。
以上硬件配置如果按3000预算是不可能全部满足首选标准的，很多都只有备选标准，这里要看个人倾向取舍了。建议按小编顺序取舍，因为对于3000内笔记本而言，性能都比较低，体验都差不多，唯一能在体验中有明显差异化的，就是硬盘和屏幕了。
固态硬盘在读写速度方面是要明显优于机械硬盘的，在使用中会体现出开机速度快，打开软件速度快。而屏幕则是眼睛一直看着的，TN屏显示效果非常差，头只要左右晃动幅度大一点，画面马上就变暗了，IPS屏则不会。
接下来，小编推荐几款3000元内的笔记本，供大家参考（以下排名不分先后）：
1、惠普（HP）246 G6
参考价格：2999
七代酷睿i3-7020U+4G DDR4内存+500G机械硬盘。14寸TN屏，1366*768分辨率。AMD R5 M520独显。
2、皓勤Vastking S133
参考价格：2799
奔腾新一代银牌处理器N5000+4G DDR4内存+256G硬盘。13.3寸IPS屏，1920*1080分辨率。重1.3KG，厚8.94mm。
3、联想IdeaPad330-15
参考价格：2798
六代酷睿i3-6006U+4G DDR4内存+1T机械硬盘。15.6寸TN屏，1366*768分辨率。重2.1KG，厚22.7mm。
4、海尔（Haier）凌越5000
参考价格：2499
奔腾新一代金牌处理器4415U+4G DDR4内存+500G机械硬盘。15.6寸屏（找不到TN屏还是IPS屏的资料），1920*1080分辨率。MX150入门级游戏显卡，游戏性能不错。重1.9KG，厚20mm。全金属外壳。
5、宏碁Acer TMB118-M-P683
参考价格：2899
奔腾银牌处理器N5000+4G DDR4内存+128G固态硬盘。11.6寸TN屏，1366*768分辨率。重1.52KG，厚22.3mm。
2. 目前哪里可以租用到GPU服务器？
深度学习如今风头很热， 可能很多小伙伴们都投入了学习。可是又遇到了一定的问题，电脑跑的太慢，小编I7的笔记本，很多时候也跑不动。大家知道，深度学习是很需要GPU的，可是最便宜的GTX1080ti也是价格不菲，这时候我们怎么办呢？
今天为大家带来，利用亚马逊GPU服务器进行深度学习。（小编目前觉得这个价格是相对比较实惠的，如果有更好的可以推荐一下）
注册亚马逊账号，绑定信用卡，这一步就不多介绍了。大家自行解决。
我目前选择的是美国俄亥俄州，因为有的州没有我想要的机器。后面会牵扯到竞价，不同地区价格可能会稍有不同
在这里选择EC2
启动实例
选择社区AMI，也可以选择默认的原生系统。选择社区AMI，是因为有的AMI已经搭建好了我们所需的环境，我最喜欢用的是这个，大家可以自行选择
选择服务器，px.xlarge
下面是不同型号的配置，P2是用的K80显卡，4核，61G内存，12G显卡，差不多够我们用了。也可以选择更好的配置，价格自然会贵不少
一定要选择竞价，因为这个便宜，也适合我们想用就用，不想用就销毁的使用。当前的价格是0.27美元，差不多是1.7人民币每小时。竞价的价格是动态的，不同时间可能价格不一样。
下一步
因为是自己临时使用，安全就直接全部开放吧
启动实例
选择或者创建秘钥，这是我们登录服务器时候使用的秘钥文件
因为我已经有了，所以就直接登录了
可以看到，我们的机器已经创建成功了
记住IP，我们可以准备登录服务器了
ssh -i 选择刚才的秘钥去登录我们的服务器
已经登录成功了，小编之所以选择这个AMI，因为他已经准备好了很多的环境。这里我们使用tensorflow_p36，环境是Tensorflow+Keras+Python3，GPU环境是CUDA8。大家选择不同的AMI可能不一样，也可以自行安装环境
激活环境
现在要如何更方便的使用呢，在服务器上写代码总是速度会慢点。我们可以使用jupyter这个神器,jupyter notebook --ip=*，开启jupyter的远程访问，也可以设置密码的。jupyter notebook的更多使用方法以后告诉大家。大家可以自行学习
启动jupyter，我们找到这个链接，localhost换成我们的服务器ip，然后去浏览器访问即可
现在我们到浏览器打开jupyter的页面，我们创建一个python文件
这里我测试一下keras的mnsit手写数字集的训练，可以看到每个epoch只要10s就训练完成了，这里我训练了20个epoch，准确率已经达到99.06%，很不错的哦。这个速度比我用我的I7处理器快10-20倍。可以省下大量的时间。我们可以利用jupyter写自己的代码进行学习和训练。小编一般是本地写好模型后，去线上训练调参
在我们终端中输入nvidia-smi就可以看到我们的显卡信息和使用情况了
如果我们不再需要这台服务器，选择终止即可，记住，不销毁会一直收费。如果想保留自己的环境，可以自己创建AMI。
注意事项
亚马逊需要绑定信用卡，每个月月底收费，不要以为当时没收钱就是免费啊啊！重点！
看清楚不同配置的价格，最好是想要自己想要训练什么的时候再打开机器。
按小时收费，使用1分钟也是按一个小时收费哦。
机器不再使用的时候，记得销毁
好了，今天我们介绍了如何用亚马逊的GPU来训练我们的模型。当然如果有显卡的土豪小伙伴，自然是不需要的啦。不过刚开始学深度学习，还没准备好显卡的，可以先用这个来试试。
记得关注我，以后会为大家带来更多的文章。
