dbs主机,想组装一个100万的电脑配置推荐一下有哪些好的

dbs主机，想组装一个100万的电脑配置推荐一下有哪些好的？

CPU Intel Core 2 Extreme QX9770(黑盒) ￥ 10800主板华硕 P6T7 WS SuperComputer ￥ 4699内存海盗船 TW3X4G2000C9DF ￥ 7500硬盘希捷 Cheetah 15K.7 600GB ￥ 8100显卡蓝宝石 FireGL V8650 1234 ￥ 27900声卡创新 Sound Blaster X-Fi Elite Pro ￥ 2999光驱 Buffalo BR-816SU2-AP ￥ 5288网卡 Intel PXLA8591SR ￥ 35000LCD 夏普 LB-1085 ￥ 1540000机箱 Zalman TNN500AF ￥ 9999电源银欣 SST-OP1200 ￥ 3450鼠标罗技 MX Air ￥ 1199键盘罗技 G19 ￥ 1599音箱多俊 DBS502（豪华版）￥ 4800散热器 Zalman RESERATOR XT（黑色）￥ 3799操作系统 Microsoft Vista中文旗舰版￥ 2500

办公软件

微软 office 2007英文专业增强版￥ 3950

（百度找的。）

数据库系统包括哪？

数据库系统（Database System，DBS）是一个用于存储、管理、检索和维护数据的软件系统。通常，数据库系统包括以下几个主要部分：

1. 数据库：数据库是数据库系统的核心部分，用于存储数据的集合。数据库可以采用不同的数据模型，如关系模型、层次模型、网络模型等。在关系模型中，数据被组织成表（Table），每个表包含一组数据记录。

2. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种软件，用于创建、维护和管理数据库。DBMS负责管理数据的存储、检索、安全性、完整性和并发控制等方面。常见的数据库管理系统有：MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MongoDB等。

3. 数据库用户：数据库用户是使用数据库系统的人员或应用程序。他们可以通过DBMS提供的接口或API（应用程序编程接口）来执行数据的存储、查询、更新和删除等操作。

4. 应用程序：应用程序使用数据库系统存储和检索数据。应用程序可以通过DBMS提供的API或直接访问数据库来执行数据操作。常见的应用程序包括企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、电子商务网站等。

5. 数据库管理员（DBA）：数据库管理员负责管理和维护数据库系统的性能、安全性和完整性。DBA需要监控数据库的运行状况、优化查询性能、备份和恢复数据、管理和分配数据库资源等。

6. 硬件和网络：数据库系统需要运行在计算机硬件和网络上。硬件包括服务器、存储设备、网络设备等。网络连接数据库系统及其用户和应用程序，使它们能够相互通信和交换数据。

总之，数据库系统由数据库、数据库管理系统、数据库用户、应用程序、数据库管理员和硬件及网络等多个部分组成。这些部分协同工作，共同实现对数据的有效存储、管理和检索。

你觉得极品飞车哪个版本最好玩？

谢谢邀请！还是那句老话，从上世纪90年代开始玩游戏，从FC到PC游戏，仙剑奇侠传1、沙丘2、半条命、红警系列、模拟城市、模拟人生、星际争霸系列、帝国时代系列、合金装备系列、龙与地下城系列、使命召唤系列等等只要好玩的都玩过。网络游戏从传奇、梦幻西游、大海航时代、热血江湖、DNF、坦克世界等等都玩过.

不知道大家还记得极品飞车1一代吗？

《极品飞车》一代由Black Box、Criterion Games等开发，艺电于1995年发行。极品飞车一代最初是艺电和专业汽车杂志RoadTrack和EA的合作产物。游戏中收录了当时欧美日三地的一流跑车。起初发行于一台名叫3DO的游戏主机，直至该主机退出市场，才被移植至PC。其实我总觉得任何一个游戏都要从一代开始玩起，见证这个游戏的兴衰。在就是一代我总记得赛车可以冲出跑道，尤其是可以从喜马拉雅山上直接飞出去，那个镜头真心看到有震撼感。从1995年到2017年一共出了20部作品，非要说哪一部最好玩，非要做个对比，其实每一部都有各自的有点。公认的都觉得9代和14代是最好玩的。

极品飞车9：最高通缉

《极品飞车9：最高通缉》，是美国艺电于 2005 年底发行的《极品飞车》系列游戏的第9代作品，是《极品飞车：地下车会2》的续作，之后的作品则为《极品飞车：生死卡本谷》。游戏的开发商为EA Black Box。追踪以警车追捕超速车手为主要主题，融合了流行而火爆的街头改装车竞速文化，并一定程度地保留了前期《地下车会》系列的改装系统。并且极品飞车9也做了剧情，把简单的赛车和赛车的恩爱情仇故事都做进去了。同时把2005年左右当时常用的车辆和顶级跑车一共37辆都做进去。比如：

雷克萨斯IS300Lexus IS300后驱；

雪佛兰Cobalt SSChevrolet Cobalt SS前驱；

大众高尔夫V GTIVolkswagen Golf V GTI前驱；

奥迪TT 3.2 Quattr四驱；

三菱日蚀IV GTMitsubishi Eclipse IV GT前驱；

丰田牛魔王Toyota Supra；

梅赛德斯奔驰SL500 Mercedes-Benz SL500后轮驱动；

保时捷卡曼 SPorsche Cayman S

斯巴鲁翼豹 WRX STISubaru Impreza WRX STI四驱

阿斯顿·马丁DB9Aston Martin DB9 后驱

兰博基尼盖拉多Lamborghini Gallardo 四驱

雪佛兰克尔维特C6Chevrolet Corvette C6后驱

兰博基尼蝙蝠Lamborghini Murcielago四驱

福特GTFord GT 后驱

宝马M3 GTR BMW M3 GTR E46 后驱

好玩的，快的，名车真的时刻太多了就不一一列举了。

极品飞车：14热力追踪

《极品飞车：热力追踪》是由Criterion Games开发，EA于2010年底发行，也是新一代的热力追踪系列作品。将回归到警察通缉模式，允许玩家进行全球网络对战(之前世界在线版本就可以联网了）。将再次回归名贵跑车，游戏过程将解锁新的跑车及武器和装备，允许玩家使用警车、以及全新的开放地图。也加入了不少新车，驾驶着这些超跑在新的赛道上驶程。同时也要小心新的那些警车啊，这些警车也不是普通警车哟。嘿！当然了你也可以扮演警察把飙车一族直接撞飞。

玛莎拉蒂Maserati Quattroporte Sport GT S

阿斯顿·马丁Aston Martin DBS

奥迪 R8 Coupé 5.2 FSI quattro

奔驰 SLR McLaren 722 Edition 全球只有25台

兰博基尼 Reventón 全球只有21辆

布加迪威龙 Veyron 16.4（从签约预定到个性定制，从精心制作到驾驶培训，一台布加迪威龙16.4从签约预定到交付车主需要约一年的时间。）

雪佛兰 Corvette Z06

阿尔法罗密欧 8C Competizione

福特野马 GT500

保时捷 718 Cayman S

道奇蝰蛇 Dodge Viper SRT10

日产 370Z Coupe

保时捷 Porsche Panamera Turbo

兰博基尼超跑 Lamborghini Gallardo LP 550-2 Valentino Balboni

目前极品飞车出到最新的版本那就说《极品飞车20:复仇》，也有很多新车啊。感兴趣的玩家都好好体验下啊！觉得我说的可以的加个关注点个赞呗！我没事就喜欢关注本地资讯、民生问题、军事、游戏、搞笑的！我个人还是很喜欢交朋友的，大家都可以各抒己见评论留言啊！

什么是Scikit？

作为一个适用于 Python 编程语言的机器学习 (ML) 库，Scikit-learn 拥有大量算法，可供程序员和数据科学家在机器学习模型中轻松部署。

什么是 Scikit-learn？

Scikit-learn 是一个热门且可靠的机器学习库，拥有各种算法，同时也是用于 ML 可视化、预处理、模型拟合、选择和评估的工具。

Scikit-learn 基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建，并具有大量用于分类、回归和集群的高效算法。其中包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN。

Scikit-learn 拥有一致且设计高效的 API、适用于大多数算法的丰富文档以及大量在线教程，因此相对易于开发。

当前版本可用于 Linux、MacOS 和 Windows 等热门平台。

为何选择 Scikit-learn？

得益于其相对易于使用、且设计周到又充满热情的社区，Scikit-learn API 已成为机器学习实施的实际标准。

Scikit-learn 为 ML 模型构建、拟合及评估提供了以下模块：

预处理是指 Scikit-learn 工具，这些工具可用于数据分析期间的特征提取和归一化。分类是指一组工具，这组工具可识别机器学习模型中与数据相关的类别。例如，这些工具还可用于将电子邮件分类为有效邮件或垃圾邮件。实际上，分类可确定目标所属的类别。回归是指 ML 模型的创建，该模型试图理解输入和输出数据（例如行为或股票价格）之间的关系。回归可预测与目标关联的连续值属性。Scikit-learn 中的聚类工具自动将具有相似特征的数据以集的形式进行分组，例如根据物理位置排列成集的客户数据。降维可减少用于分析的随机变量数量。例如，为了提升可视化的效率，可能会将离散数据排除在外。模型选择是指算法及其提供相应工具的能力，并且这些工具能够比较、验证和选择最佳参数，以将其用于数据科学机器学习项目。流程是指用于构建模型工作流程的实用程序。机器学习可视化可支持快速绘图和视觉调整。Scikit-learn 的工作原理

Scikit-learn 主要采用 Python 编写，并使用 NumPy 进行高性能线性代数以及数组运算。一些核心 Scikit-learn 算法则采用 Cython 编写，以提升整体性能。

作为更高级别的库，它包含各种机器学习算法的几种实施，Scikit-learn 让用户仅使用几行代码即可构建、训练和评估模型。

Scikit-learn 还提供一套统一的高级别 API，以供构建 ML 流程或工作流程使用。

在 Scikit-learn ML 流程中，您可以通过转换器传递数据并提取特征，使用估测器生成模型，并使用评估器测量模型的准确性。

Transformer：这是一种转换或输入数据，以进行预处理的算法。Estimator：这是一种机器学习算法，用于训练或拟合数据，以构建可用于预测的模型。流程：流程将多个转换器和估测器相连接，从而指定 ML 工作流程。

GPU 加速的 Scikit-learn API 和端到端数据科学

在架构方面，CPU 仅由几个具有大缓存内存的核心组成，一次只可以处理几个软件线程。相比之下，GPU 由数百个核心组成，可以同时处理数千个线程。

基于 CUDA-X AI™ 创建的 NVIDIA RAPIDS™ 开源软件库套件使您完全能够在 GPU 上执行端到端数据科学和分析流程。此套件依靠 NVIDIA® CUDA® 基元进行低级别计算优化，但通过用户友好型 Python 接口能够实现 GPU 并行化和高带宽显存速度。

RAPIDS cuML 的机器学习算法和数学基元遵循熟悉的类似于 scikit-learn 的 API。单块 GPU 和大型数据中心部署均支持 XGBoost、随机森林等主流算法。针对大型数据集，相较于同等功效的 CPU，这些基于 GPU 的实施方案能够以 10 到 50 倍的速度更快地完成任务。

借助 RAPIDS GPU DataFrame，数据可以通过一个类似 Pandas 的接口加载到 GPU 上，然后用于各种连接的机器学习和图形分析算法，而无需离开 GPU。这种级别的互操作性可通过 Apache Arrow 等库实现，并且可加速端到端流程（从数据准备到机器学习，再到深度学习）。

RAPIDS 支持在许多热门数据科学库之间共享设备内存。这样可将数据保留在 GPU 上，并省去了来回复制主机内存的高昂成本。

*本文转自 NVIDIA英伟达