计算机CPU3000内最好的配置,性能均衡搭配整机 3000元左右Intel酷睿i3-7100配GTX1050电脑配置推荐...

本文主要是介绍计算机CPU3000内最好的配置,性能均衡搭配整机 3000元左右Intel酷睿i3-7100配GTX1050电脑配置推荐...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最近一段时间,由于奔腾G4560成为了热门装机首选,其短时间超越了i3系列平台。面对这样尴尬的界面,近期七代i3处理器价格也小降了一些,对于喜欢酷睿i3平台装机的用户来说,无疑是个好消息。近期就有一位网友表示自己需要组装一套主机,预算3000元左右,主要用来玩网游,不玩大型单机。针对这位网友的需求和预算,下面脚本之家的小编带来一套3000出头的七代i3-7100配GTX1050主流游戏配置,以下是具体的电脑配置单。

性能均衡搭配整机 3000元左右Intel酷睿i3-7100配GTX1050电脑配置推荐

配件名称

品牌型号

参考价格

处理器

Intel酷睿i3-7100(散片)

¥699

散热器

超频三红海MINI

¥45

显卡

索泰GTX1050 2GD5毁灭者OC

¥850

主板

技嘉B250M-D3V

¥535

内存

金士顿8G 2400 DDR4单条

¥370

硬盘

希捷1TB 机械盘

¥300

机箱

GAMEMAX/游戏帝国 工匠

¥128

电源

全汉经典350W (额定350W)

¥199

显示器

用户自选

——

键鼠装

用户自选

——

参考价格

3126元(含显示器,DIY整机)

电脑硬件点评:

处理器方面

i3-7100是Intel面向2017年推出的第七代酷睿中端主流i3处理器,主要小幅升级了性能、加入了更高频率的DDR4 2400内存、内置性能更强的HD 630核心显卡,此外还加入了效能更高的Optane闪存支持,有利于提升SSD与内存的性能,综合体验更好。近期这款CPU散片价格下降明显,性价比方面已经愈发突出。

aefdacbfacb43bb672ed5c63a7bac9af.png

i3-7100处理器

具体规格方面,i3-7100基于新的14nm工艺,原生双核四线程设计,默认主频高达3.9Ghz,,内置3M三级缓存,最佳搭配新一代200系列主板,并且依旧兼容六代100系列主板。

显卡方面

对于游戏玩家来说,i3-7100搭载GTX1050、GTX1050Ti以及RX460/470D都是比较合适的,这套配置我们推荐的是主流级别的GTX1050Ti 4G版显卡,具备更好的游戏性能体验。

baf4545d38e50fd959bbb963b8e3529a.png

索泰GTX 1050毁灭者显卡作为一款亲民的千元级显卡,其性能表现还是比较令人满意的。在实际游戏测试环节,其可以在1080p分辨率中高特效设置下较为流畅地运行各类3A大作,让使用主流分辨率显示器的玩家也可玩上游戏大作。凭借优良的散热设计,该卡的烤机温度仅为54度,这个温度堪比水冷显卡的温度,可见该卡的散热实力还是十分强大的。

主板、内存、硬盘、机箱电源、显示器

主板方面

七代i3 7100处理器最佳到的是B250主板,当然也兼容上一代B150主板,不过考虑到B250支持更高频率的内存,这套配置小编推荐的是华擎B250M-HDV主板,之所以没有选择一线华硕、技嘉B250主板,主要目前一线品牌B250价格偏贵,而这款技嘉B250M-D3V主板价格亲民,接口也相对丰富,并且口碑、质量什么的都还不错。

180655cbb5f5d0c2657bc1953581de0b.png

技嘉B250M-D3V主板

内存与硬盘方面

时下装机可以说有些坑吧,从去年涨价至今,价格早已不亲民。鉴于短期内内存与SSD降价没有可能,新装机的朋友,也只能入坑了。这套配置选择了主流的8GB DDR4 2400高主频内存和1TB机械硬盘,搭配上属于时下主流,没什么好说的。

机箱电源方面

都是品牌产品,由于CPU、显卡功耗都较低,因此350W额定功率电源就足以满足主机供电需求.

电脑配置点评:

以上就是这套DIY电脑配置的装机思路,含显示器整机预算在3100元左右,属于目前主流游戏玩家的热门预算行列,性能上也足以满足各类主流3D游戏需求。当然,如果您的预算在3500左右,也可以将显卡换成GTX1050Ti。

相关阅读:

这篇关于计算机CPU3000内最好的配置,性能均衡搭配整机 3000元左右Intel酷睿i3-7100配GTX1050电脑配置推荐...的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/537665

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

Zookeeper安装和配置说明

一、Zookeeper的搭建方式 Zookeeper安装方式有三种,单机模式和集群模式以及伪集群模式。 ■ 单机模式:Zookeeper只运行在一台服务器上,适合测试环境; ■ 伪集群模式:就是在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例; ■ 集群模式:Zookeeper运行于一个集群上,适合生产环境,这个计算机集群被称为一个“集合体”(ensemble) Zookeeper通过复制来实现

CentOS7安装配置mysql5.7 tar免安装版

一、CentOS7.4系统自带mariadb # 查看系统自带的Mariadb[root@localhost~]# rpm -qa|grep mariadbmariadb-libs-5.5.44-2.el7.centos.x86_64# 卸载系统自带的Mariadb[root@localhost ~]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.44-2.el7

性能测试介绍

性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。 为什么要进行性能测试 通过性能测试,可以确定系统是否能够满足预期的性能要求,找出性能瓶颈和潜在的问题,并进行优化和调整。 发现性能瓶颈:性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈,即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

hadoop开启回收站配置

开启回收站功能,可以将删除的文件在不超时的情况下,恢复原数据,起到防止误删除、备份等作用。 开启回收站功能参数说明 (1)默认值fs.trash.interval = 0,0表示禁用回收站;其他值表示设置文件的存活时间。 (2)默认值fs.trash.checkpoint.interval = 0,检查回收站的间隔时间。如果该值为0,则该值设置和fs.trash.interval的参数值相等。

NameNode内存生产配置

Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m ,如果服务器内存 4G , NameNode 内存可以配置 3g 。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m Hadoop3.x 系列,配置 Nam

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于