大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于C语言i5的问题，于是小编就整理了3个相关介绍C语言i5的解答，让我们一起看看吧。
大数据科学与技术对电脑有要求？
数据科学与据技术专业除了编程以外，还需要数据建模、数据处理以及制作前端动态数据报表等等，会涉及到使用一些BI系统软件，对电脑配置有一定要求。
主要关注CPU、内存以及硬盘大小，预算最低4000左右，推荐5000~6000左右的电脑。
Python和 Java、R语言、C、C++的编程，写代码，以及用到spass，matlab， SAS等统计软件，对电脑配置没有太高要求。
只要CPU性能好一些（i5或R5以上），内存大一点的（16G以上），一般买个4千元以上的轻薄本就可以满足需求了。
如果要做训练神经网络，机器学习，那么，对配置就要较高要求了，不仅CPU、内存要够好，显卡性能也要够强才好，因为做机器训练，需要用到大量的显卡(GPU）模拟运算。
建议选择4G或6G以上的独显，且显卡为最新一、两代的。一般买个5千、6千元以上 的游戏本就足够机器训练了。
大数据科学与技术对电脑有一些基本的要求，这些要求随着不同的学习和实践环节可能会有所变化。以下是一些通用的建议：
1. 处理器：大数据科学与技术通常需要大量的数据处理和分析，因此需要一个高性能的处理器来加快处理速度。建议选择至少是中高端的英特尔或AMD处理器，例如英特尔的i5或i7，或者AMD的Ryzen 5或Ryzen 7。
2. 内存：大数据分析需要大量的内存来存储和处理数据，因此建议选择至少8GB或16GB以上的内存。如果需要进行更复杂的数据分析和处理，可以考虑32GB或更多的内存。
3. 存储：大数据科学与技术需要大量的存储空间来存储数据和程序。建议选择至少512GB的固态硬盘（SSD）或1TB的机械硬盘（HDD），这样可以确保有足够的存储空间。
4. 显卡：对于需要进行数据可视化和机器学习的任务，显卡的配置也是一个重要的考虑因素。如果需要进行复杂的数据可视化或机器学习任务，建议选择至少是中高端的独立显卡，例如NVIDIA的GTX 1050 Ti或更高级别的显卡。
5. 屏幕：对于需要进行数据可视化和编程的任务，一个高质量的屏幕可以提高工作效率和舒适度。建议选择分辨率高、色彩还原度好的屏幕。
6. 其他外设：其他外设如键盘、鼠标等可以根据个人喜好选择。
总的来说，对于大数据科学与技术的学习和实践，建议选择一款性能良好的笔记本电脑，这样可以更好地满足学习和实践的需求。同时，也可以考虑使用云计算服务或者高性能计算集群来处理大规模的数据分析任务。
编程c语言对电脑的要求？
C语言是一种比较基础的编程语言，对电脑的配置要求并不高。一般来说，您只需要一台能够运行Windows或者Linux系统的电脑就可以了 。如果您想要更好的编程体验，可以选择配置稍高的电脑，例如处理器为i5或者i7或以上，四核、内存8G或以上、硬盘1T，独显2G以上的电脑。
英特尔i5笔记本，怎么设置成中文？
以下是英特尔i5笔记本设置成中文的步骤：
2. 在“设置”菜单中，点击“时间和语言”。
3. 进入“语言”页面，找到并点击“首选语言”下方的“添加语言”选项。
4. 在弹出的新窗口中，搜索栏中[_a***_]“中文”，找到并选择“中文(简体，中国)”，点击“添加”。
5. 添加之后，在“首选语言”中会显示“中文(简体，中国)”，将其设置为首选语言。
6. 设置完成后，点击桌面右下角的“通知中心”，即可查看语言已经更改为中文了。
希望以上信息能帮您解决问题。如果还有其他问题，请随时告诉我。
到此，以上就是小编对于C语言i5的问题就介绍到这了，希望介绍关于C语言i5的3点解答对大家有用。
