我的c盘现只剩下300多mb，其中windows 就占了2G多，这样正常马？怎么安全清理他呢？
我没有把任何一个东西安装到C盘中，且不把任何文件保存在里面，怎么会站这么大空间？
我都想格式化了！求助亚！
当初装系统的时候有多少空间?
还有就是如果C盘里没有你要的东西的话.建议你重新装一下XP系统.
然后做一个备份,在你电脑运行不好或中病毒以后可以用一键恢复来恢复你电脑的活力.
还有就是要经常清理虚拟内存.
其他答案（共10个回答）
是你安装的应用程序太多了。删除垃圾文件、关闭系统还原功能都是必要的。但是，要彻底解决问题，建议你可以采取下列方法：1、把不需要的应用程序删除 2、把需要的、不能...
不要随便删除文件,其实C盘一般是系统盘,只是用来装系统的,但是因为一般软件的默认安装路径都是C盘,所以你只要装软件就会装到C盘,这样C盘的可用空间(不是C盘的容...
没人要的！你那上面压根就没看到好货！280别人还不入拿去换张点卡刷刷宝呢！
解决办法：
关于电脑如何优化、提高启动运行速度和运行性能的问题， 以下办法，你可以根据具体情况选择进行。
一.增加C盘空间。
　　1.打开“我的电脑”-“工具”...
windows XP SP2上海政府三合一纯净版（俄罗斯V12纯净版、上海政府V12纯净版、专业V12纯净版｝
基于WinXP SP2简体中文版...
答: 别想这等好事了。
答: 我的邮箱：bxc123bxc@
想要关于计算机的什么资料联系我，但是请注明你是谁，要什么样子的资料
我会给你我的一些电脑资料的
答: 如果是学生电脑,建议你不要这样配.
1,玩游戏,AMD明显是强项,A64 X2 3600+现在已经非常便宜了,而且发热低,稳定性好,没理由选择PD.
2,玩网络...
铝属于两性金属，遇到酸性或碱性都会产生不同程度的腐蚀，尤其是铝合金铸件的孔隙较多，成分中还含有硅和几种重金属，其防腐蚀性能比其他铝合金更差，没有进行防护处理的铝铸件只要遇到稍带碱性或稍带酸性的水，甚至淋雨、水气、露水等就会受到腐蚀，产生白锈。
解决的办法。
铝铸件完成铸造后，在机械加工前，先要进行表面预处理，如预先对铸件进行喷砂，涂上一道底漆（如锌铬黄底漆），在此基础上再进行机械加工，以避免铸铝件在没有保护的情况下放久了被腐蚀。
如何洗衣服？也许有人会说，衣服谁不会洗啊？放到水里，加点洗衣粉洗就成了呗。是啊，说是这样说，可是洗衣服还有不少学问呢。我就说说我的“洗衣经”吧。
说起洗衣服，想想真有不少要说的呢。
首先要分开洗。内衣外衣、深色浅色要分开。个人和个人的衣物也尽量分开洗涤，这样可以防止不同人体间细菌和病菌的相互交叉感染，尤其是宿舍或者朋友的衣服尽量不要放置在一起洗。即使是自己的衣服，内衣和外衣也要分开洗。因为外衣接触外界的污染和尘土较多，而内衣将直接接触皮肤，为避免外界尘螨等对皮肤的不良入侵，内外分开洗涤是有科学道理的。不同颜色的衣物要分开洗涤，可将颜色相近的一同洗涤，浅色的一起洗涤，容易掉色的单独洗涤，避免衣物因脱色而损坏。另外，袜子和其他衣物不要一起洗涤。
其次，使用洗衣粉宜提浸泡一会。洗衣粉功效的发挥不同于肥皂，只有衣物适时浸泡才能发挥最大的洗涤效果。浸泡时间也不宜太长，一般20分钟左右。时间太长，洗涤效果也不好，而且衣物易褶皱。有人洗衣服时把洗衣粉直接撒在衣物上便开始搓揉洗涤，那样不能发挥最好的洗涤效果，对洗衣粉是一种浪费，当然，免浸泡洗衣粉出外。另外，冬季一般宜使用温水浸泡衣物。水温过低，不能有效发挥洗衣粉的洗涤效果，水温太高，会破坏洗衣粉中的活性成分，也不利于洗涤。
再次，衣物及时更换，及时洗涤。衣服要及时更换，相信道理大家应该都很清楚。可是，衣物换下后应该及时清洗，有人却做的不好。好多家庭喜欢将换的衣服积攒起来，每周洗一次，这样很不科学，容易使衣物上积聚的细菌大量繁殖，容易诱发皮疹或皮肤瘙痒症状。为了个人和家人的身体健康，还是勤快一点，把及时换下的衣物及时洗涤，这样，其实也费不了多少时间，也不至于最后要花费半天甚至更长 的时间专门来洗涤大量的衣物要节约的多。另外衣服穿的太久就比较脏，要花很大的力气洗涤才能洗干净，也容易将衣物搓揉变形，而影响美观和穿着效果。
洗衣服是个简单的小家务，也是生活中不可缺少的一件事，学问却很多，也许您的“洗衣心得”比这还要科学，还要多样，欢迎您 的指正~~
规模以上工业企业是指全部国有企业(在工商局的登记注册类型为"110"的企业)和当年产品销售收入500万元以上(含)的非国有工业企业。
有可能搓纸轮需要清洗一下了,如果清洗了还是不行的话,那估计需要更换搓纸组件了
是应该的。
一些家长觉得尺度过大难以接受，告诉家长们，这套书的中文版是香港出版社翻译过来的，而且英文版确实是外国小朋友3-6岁的读物，很多外籍的明星表示他们小时候也看过类似的，并且外国的明星们表示也会给自己的宝宝看类似这种绘本的图书，有的绘本还会让宝宝动手操作等等。
多数病人在发病前有短暂的停经史，一般在6周左右。
多为点滴状，深褐色，量少，不超过月经量。腹痛伴有阴道出血者，常为胚胎受损的征象。
晕厥与休克
是腹腔内急性出血和剧烈疼痛所致，出血愈多愈快，其症状出现愈迅速愈严重。可引起头晕、面色苍白、脉细、血压下降、冷汗淋漓，继而发生晕厥与休克等现象。
宫外孕患者也会出现腹泻症状，如果不仔细分析病情，很容易被认为是消化不良或肠道急症。
此为输卵管妊娠破坏时的主要症状，其发生率在95%，常为突发性下腹一侧有撕裂样或阵发性疼痛，并伴有恶心呕吐。
有以下两种可能：
一是支气管哮喘前期，一是体质问题。体质问题造成痰鸣的宝宝，多是渗出体质，即虚胖、爱出汗、少活动、长湿疹、起风包、不爱吃菜和水果、爱吃甜食、水里不加奶就不喝、大便总是发稀、对牛奶和鸡蛋过敏、户外活动时间少、像温室里的幼苗等等。对于这样的宝宝，解决痰鸣的根本办法不是药物，而是多做户外活动，锻炼宝宝的耐寒能力，增加宝宝的运动量。如果痰鸣是支气管哮喘前期，就要在医生指导下给宝宝服用药物。
有以下两种：
“体位治疗”是指当患儿睡眠时，适当抬高其头部，并使头部保持侧位；“饮食治疗”的要点是少量多餐，可增加喂奶次数，但每次不可喂得过饱（人工喂养儿可在牛奶中加入米糊，使奶汁粘稠）；“药物治疗”则以胃动力药物为主，需要在儿科医生指导下合理用药。
脐血流阻力异常增高，常与胎盘功能、脐带中动静脉管径大小、阻力高低、血流速度等有关，其与胎儿的血氧供应紧密相关。头位妊娠脐带绕颈孕妇，当临产前胎头入盆或产程中胎头逐渐下降时，如绕颈的脐带出现相对过短，脐血流阻力升高，脐血流量减少，可致胎儿急性缺血缺氧，引起胎儿窘迫。产前脐血流测定对预测胎儿窘迫起到了一个前瞻性作用。在正常妊娠情况下，随孕周增加，S下降，D升高，使比值下降，近足月妊娠时S/D小于3。有研究提示，明显的脐血流受阻与胎儿生长迟缓、酸中毒及不良围产儿结局有关，因此它目前作为孕期监测的一种辅助手段，通常被用来了解胎儿宫内生长受限及妊娠高血压疾病。
我觉得广州正健贸易有限公司还不错，他们公司从众多的同类产品中精挑细选出一些技术先进，质量可靠，性价比高的仪器仪表推荐给用户.
我知道凯胜晟达厂家有出售铝矩形板，我看到很多客户都在这家买铝矩形板，具体价格我也不是很清楚，你去咨询一下，应该不贵。
我上回在凯胜晟达厂家买的U型铝天花，价格不仅便宜，质量还很好，超级划算，厂家生产安装一条龙服务，服务到位，让我放心省心。
可以去墨缘斋文化网看看，墨缘斋文化网纯手工字画值得推荐，那里有名家山人一村书法作品。
家庭影院是指投影机投影幕等组成的视频显示系统和音箱功放等组成的音频重放系统的设备组合，通常不涉及到室内建筑声学的问题。私人影院是指拥有家庭影院设备的基础上，有专门特定功能的房间来提供音乐、电影、电视欣赏等。并且要求房间体形合理，无声学缺陷，而且对混响时间、隔声、RASTI等有明确的要求。
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&文章标题 : 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
17:04帖子: 3
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我试了2种方式安装drivers：1.
从nvidia官网下载run驱动文件安装NVIDIA-Linux-x86_64-381.09.run：a.
安装前清除所有nvidia驱动，关闭 x server
sudo service lightdm stopb.
运行命令sudo./NVIDIA-Linux-x86_64-381.09.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files进行安装出现c.
出现提示，这个应该没什么问题吧?
Continue installation继续安装。附件:
QQ图片07.jpg [ 10.18 KiB | 被浏览 2806 次 ]
然后出现这个提示,我安装的是64bit OS这人直接OK然后继续。
QQ图片15.jpg [ 21.93 KiB | 被浏览 2806 次 ]
然后又出现以下提示，我选择了yes .
QQ图片19.jpg [ 18.21 KiB | 被浏览 2806 次 ]
到这一步算是安装完成了，然后就reboot. 附件:
QQ图片26.jpg [ 14.66 KiB | 被浏览 2806 次 ]
安装完成后reboot，到登陆界面出现以下错误附件:
QQ图片30.png [ 14.04 KiB | 被浏览 2806 次 ]
QQ图片34.png [ 11.15 KiB | 被浏览 2806 次 ]
第二种方式用的open soure drivers install,a.
sudo apt purge nvidia*
输入已经安装的驱动版本b.
sudo apt-add-repository ppa:graphics-driversa -yc.
sudo apt updated.
sudo apt install nvidia-381安装完成drivers后reboot 在登陆界面循环在输入密码这，一直进不了OS因为是做深度学习用的，装独显驱动的同时不能屏蔽集显的一项相关功能，求助各位帮忙解决。
&文章标题 : Re: 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
13:40帖子: 49904地址: 志虚国乌由市
系统: Winbuntu
卸载驱动就不卡循环登陆了
_________________
渠月 · QY本人只会灌水，不负责回答问题无聊可以点一下→
安装flash 还是要用 代码:sudo apt install adobe-flashplugin
&文章标题 : Re: 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
17:04帖子: 3
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qy117121 写道:卸载驱动就不卡循环登陆了卸载驱动后那不就是又回到无驱动状态了？独显还有显示吗？
&文章标题 : Re: 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
13:40帖子: 49904地址: 志虚国乌由市
系统: Winbuntu
显卡驱动再重新安装，可以试试别的版本的驱动什么的 这几个可以参考试一下，不一定能解决，注意驱动版本不要照抄或者多搜索吧
_________________
渠月 · QY本人只会灌水，不负责回答问题无聊可以点一下→
安装flash 还是要用 代码:sudo apt install adobe-flashplugin
&文章标题 : Re: 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
16:33帖子: 17816
1. 使用同一版本 Ubuntu Live CD/DVD/USB 開機登入 試用桌面 把下面指令 複製 貼進終端機 執行1-1. uname -a1-2. sudo lspci -knn1-3. sudo lshw -numeric -class video1-4. sudo ubuntu-drivers devices1-5. sudo efibootmgr -v把結果直接 選取/複製 貼上來目的 要查正確的顯卡 Codename不要擷圖 方便回文直接引用你貼上來的資料方便你閱讀
&文章标题 : Re: 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
17:04帖子: 3
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qy117121 写道:显卡驱动再重新安装，可以试试别的版本的驱动什么的 这几个可以参考试一下，不一定能解决，注意驱动版本不要照抄或者多搜索吧 感谢，这些都已经试过了，都没法解决这个问题。
&文章标题 : Re: 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
9:42帖子: 2
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如果可以看到登陆界面 说明安装成功，并且没出问题，这时候 你可以试试在主板上将默认输出设成pcie或者offboard（根据主板不同选项也不一样）。然后重启电脑 并且用两个显示器 一个接板载接口 一个接第一顺位显卡接口试试。我有几台服务器是这样解决的。另外如果你能看到登陆界面，说明其实是可以正常使用的，进入命令行界面使用基本是没问题的，只是没有图形界面而已。
&文章标题 : Re: 求助：GTX1080TI 驱动无法安装的问题发表于 :
16:33帖子: 17816
引用:GTX1080TI1. 閉源驅動 nvidia-381 可以支援 GTX1080TILinux x64 (AMD64/EM64T) Display DriverVersion:
381.22 Supported productsGeForce 10 Series: GeForce GTX <span style="color: #FF Ti1-1. Ubuntu 官方套件庫 目前還沒有 nvidia-381nvidia-3811-2. PPA 已經有 nvidia-381 (適用於 Ubuntu 14.04 / 16.04 / 17.04 / 17.10)1-3. 新手 建議 從 這個 ppa 安裝 跟 Ubuntu 相容性 較好 碰到的問題 比較少1-3-1. 安裝方法 參閱1-3-1-1. 1-3-1-2. 1-3-1-3. 2. 動手前 先把以前已經安裝的閉源驅動移除 安裝時 應該會自動將開源驅動 nouveau 加入 載入黑名單
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重新安装浏览器，或使用别的浏览器5700刀打造3卡1080Ti深度学习机器
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器
作者 | 人工智豪（ID:Aihows）
整理 | AI科技大本营（rgznai100）
最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习环境搭建流程，最后给出一些简单的性能对比测试。
本文方案定位：适用于预算在5万内，用于深度学习模型研究、开发，需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。
Chapter 1：配置方案选择
Chapter 2：深度学习环境搭建
Chapter 3：简单性能对比测试
Chapter 1 配置方案选择 首先先上完整的配置清单：
GPU 由于预算所限，就不必考虑NVIDIA Tesla那种专业计算卡了，一张基本的K80卡都要5万以上起步，而且K80的性能还没1080Ti的好，所以我们直接考虑英伟达消费级的卡，GeForce 10系列。 选购GPU之前先参考一下WIKI上有关Nvidia 10系列的显卡参数对比，原网址请点击这里:Nvidia GeForce 10 Series(https://en.wikipedia.org/wiki/GeForce_10_series)
GPU参数 来自维基百科
最重要的三个参数为：时钟频率(Clock speeds)、内存(Memory)和带宽(Bandwidth)。从上图可以看到，1080Ti是消费级性价比最高的GPU，拥有480GB/s的带宽，单精度运算能力达到10.6TFPS，内存11GB，仅次于最新的GTX Titan Xp，而且价格低，性价比最高。当然，如果你不差钱，选择Titan Xp也是极好的。
微星 AERO 1080Ti 公版 11G 这里选择使用3张1080Ti SLI，之所以不选择4卡，与主板和电源有关，后面会解释。使用多卡SLI，最明显的优势是当你进行神经网络调参的时候，可以同时使用多卡进行多个参数调整，也就是说每一个不同参数的模型对应使用一个GPU来训练。
以往我们每调一次参数，就只能等模型完全训练完之后，才能再调参数进行下一次训练，这样等待的时间太长，不利于研究人员的思考。我曾经用AWS的P2实例（K80 GPU）复现李飞飞组的《Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution》一文，跑一轮需要3小时，跑出来之后发现结果不好，需要调整一些参数，又要等3小时才能出结果，这是在太慢了……如果能有多卡，时间就起码缩短了3倍！ 建议：如果不考虑成本问题，尽量用带水冷的显卡，因为在满载运行的时候，显卡温度会上升到86度左右，而且默认的英伟达显卡风扇速度设置最高不能超过70%，当然可以通过调节风扇速度来降温，详细教程请看我另一篇文章：深度学习训练时GPU温度过高？几个命令，为你的GPU迅速降温。
PS: 最近由于比特币价格上涨，矿工不断搜刮市面上的显卡，导致显卡价格不断攀升，在上月给供应商发配置单时，公版1080Ti最低价只要RMB 5800，但过了几周实际下单时，价格已经上涨到RMB 7000，而且不一定有货，所以在购买GPU之前要问清你的供货商有没有货。
主板 网络上很多文章都建议使用Z170主板或X99系列的主板，Z170主板一般是个人用户使用，价格较低，而且一般用于单卡。这里要使用3卡，因此选择X99系列的高端主板，支持多卡SLI。一开始选择的是微星 X99A SLI PLUS主板，此款主板支持3 x PCIe x16，价格在2000左右。但后来发现了华硕X99-EWS这款主板，这简直就是为深度学习所设计的，先看看参数：
华硕X99-EWS 来源：华硕官网
华硕X99-EWS 来源：华硕官网
我最看重的有三点：第一是支持4 x PCI-E x16，GPU若能工作在x16带宽下工作，就能最大限度地发挥性能，虽然此款主板理论上支持4路x16，但实际上当插满4卡时，实际带宽会工作在x16/x8/x8/x8带宽中，所以实际上没有完全发挥4卡性能，因此本方案只选择3卡，让其工作在x16带宽中（我没找到能同时工作在4个x16带宽的主板）。第二是其支持40 Lane的CPU，CPU核心多、线程多，这对于数据预处理非常有用！第三是能插8条内存，支持128GB内存，对于后面升级都是非常有利的。
华硕X99-EWS 来源：华硕官网
这款主板是为工作站而生，没有花俏的外观，只有强大的性能，而且主板的结构大小适合同时插满4张大显卡，1080Ti这个尺寸的显卡没问题，要知道市面上有些说支持4路的主板是不一定有足够位置插满大显卡的，可能只支持尺寸小一点的显卡，大家在选购时要注意。
CPU对于深度学习的任务来说，重要性并没有GPU那么高，所以一般个人用户就选择i5或e5-1620v4这类性价比较高的处理器。但为了不让CPU成为性能提升的瓶颈，我把目光放在了i7和e5身上，选择CPU个人认为需要考虑的是：核心架构、核心数线程数、主频和PCIE通道数（lanes）。 主板限定了CPU必须为2011-v3或酷睿I7系列的处理器，其它就不必考虑了。重点提PCIE通道数，在深度学习的任务处理中，PCIE通道数lanes越高，数据处理得越快，可以理解为一个40车道的高速公路肯定比16车道的快！所以我们优先考虑Lanes为40的CPU，那么可以缩小范围到以下几款：（数据引用自维基百科）
i7处理器参数 来源：维基百科
注意上图除了i7-6800K是28 lanes之外，其他都是40 lanes。Lanes数为40的除了上面几款i7处理器之外，至强E5-1620v4同样也是40 lanes的CPU，而且你能以千元价位买到，因此是个人用户性价比首选！ 考虑价格，6900k和6950x贵的有点离谱，6850K主频高（虽然没4.0GHz但我们又不用来玩游戏），6核12线程，应该能够满足处理imagenet这类大数据集了吧，因此最终敲定i7-6850K！
SSD选择的是三星960EVO 500G，这型号的SSD是最新的NVME M.2固态，NVME M.2是下一代主流固态硬盘标准，用一个字概括就是：“快！”比传统SSD还快，感受如何？请点击这个链接感受下：使用PCI-E NVMe的SSD是什么样的体验？知乎 (https://www.zhihu.com/question/)
机箱 特别说一下机箱，机箱也是特别重要的部件，主要是因为要装3张显卡，除了主板的尺寸有要求之外，机箱也要尽可能大，这样才有利于散热。另外一个原因是假如后期想加装分体式水冷，也有足够的空间去安装。 网络上呼声最高的当属nvidia2014年推出的Deep learning Box同款机箱，美商海盗船 AIR540，某东链接：美商海盗船 AIR540 USB3.0 中塔侧透(https://item.jd.com/.html)
但要注意的是此款机箱是中塔尺寸，所以一般个人用户来说就足够了，但由于要多卡，所以最好使用全塔式机箱。找了很久，确定用这款：美商海盗船780T，某东链接点这里(https://item.jd.com/1209635.html)
这款机箱的特点就是：大！比大更大！
送过来的时候要两个人一起搬才搬得方便，打开包装放在地上，几乎就顶到桌子了，高度达67.3厘米。
可以看到内部空间还有很多空余的地方，如果要加装水冷还是可以的。
重量达几十斤，可以对比一下旁边我的工作用电脑，这体型差距实在是太大了！总体来说还是挺满意的，而且颜值也高，因此我给它取名为：“DeepShark大白鲨”。
机械硬盘来个1到2TB左右的就好，一般一线大厂差别都不大，选了希捷2TB。散热器选了九州风神大霜塔，能压住I7-6850K，体型还挺大的，不过对我的主板来说尺寸刚刚好，不会挡住显卡。电源的功率一定要够，粗略算了一下3张显卡每张功率峰值250w，CPU150w左右，加起来不会超过1000w，所以选了个1250w的电源（另外供货商也找不到现货更大的电源了）。内存最低也要64GB，所以选了4个2400MHz/16GB的海盗船复仇者，注意主板和CPU支持你的内存频率就最好，不然会被降频使用。
Chapter 2：深度学习环境搭建
此部分由于篇幅太长，我已经写在了另外一篇文章，上面有非常详细的环境搭建过程，适用ubuntu16.04系统、1080Ti显卡、华硕X99-E WS高端主板，搭建过程中由于是新显卡新主板，遇到不少的坑，因此想写出来分享给大家，以免大家走弯路，链接在此：Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程(http://www.jianshu.com/p/5bd8)。
Chapter 3：简单性能对比测试
由于手上正在复现李飞飞组的fast neural-style，因此就用这个项目来对AWS P2.xlarge实例和GTX 1080Ti进行性能对比，更多的性能对比可以参考medium上slav ivaniov的装机及性能对比评测，他的性能对比更加全面，链接点这里： 数据集有两个，分别是209MB的低分辨率图片集和3GB的高分辨率图片集，均是使用部分imagenet 的数据集ILSVRC2012处理而成，网络模型完全根据Johnson, Justin Alahi, Alexandre，Fei-Fei, Li et al的《Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution》，网络模型如下图：
图片来源：《Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution》
GPU参数对比：
使用K80进行模型训练，训练一轮需要3小时：
使用1080TI进行模型训练，每轮只需15分钟：
足足快了15倍！不得不说，跨了几代架构的显卡性能不在同一个量级，其实不能拿来作比较，最好还是在同一个Pascal架构下作对比，但由于大多数人在没有GPU的时候都是使用AWS的GPU服务器，作这个对比也可以让大家分析下后面还要不要用AWS，租用AWS每小时0.9美元，但是速度慢，使用时间就更长，每个月的账单因人而异，许多网友表示把这些账单加起来都能买好一点的GPU了，本人在3个月使用里面花了差不多1000块人民币，的确长期来说还是自己买机器的实惠。
组建GPU机器时，首先考虑的是定位，到底是企业、实验室用还是个人用，到底是实验用还是工业用，定好位后就要考虑各硬件参数，尽量把性能最大化。多卡永远比单卡要方便，因为能同时运行多个模型，对研究人员的分析非常有利，成本允许的情况下尽量买当前性能最好的卡，后面还能持续使用几年，这样成本也就分摊开了。
http://www.jianshu.com/p/ca2e003bf77e
活动预告：中国国内级别最高、规模最大的人工智能大会——中国人工智能大会（CCAI）将于7.22-7.23在杭州举行，赶快扫描下方图片中的二维码或点击【阅读原文】火速抢票吧。
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