一、油泵選型需要什么數據？

油泵的型號參數，比如：CBN-E300-RF□□，其中：

    CB表示齒輪泵的名稱。N表示齒輪泵的設計代號；E表示壓力等級；3表示齒輪泵模數，其模數又為分1，2，3，4，5；00表示公稱排量，一般是0.6ml/r-63ml/r；+R表示法蘭安裝形式。O為菱形，R為矩形，S為方形；F表示油口形式。F表示為法蘭，T表示為特殊，L表示為螺紋；□表示軸伸形式。B表示扁口，H表示花鍵，Y表示圓錐，P表示單鍵；□表示旋轉方向。L表示為左旋，R表示為右旋，T表示雙向旋轉。

二、大數據技術選型

大數據技術選型

在當今信息爆炸的時代，大數據技術的應用越來越廣泛。然而，面對眾多種類繁多的大數據技術選項，選擇合適的技術方案成了許多企業面臨的挑戰。本文將分析大數據技術選型的關鍵因素，幫助企業更好地進行技術選擇，實現數據驅動的業務發展。

1. 業務需求分析

大數據技術選型的第一步是對業務需求進行全面分析。在選擇合適的大數據技術方案之前，企業需要明確自身的業務目標和需求，了解需要處理的數據類型、數據量以及數據處理的時效性要求。只有明確定義了業務需求，才能有針對性地選型，避免盲目跟風選擇并陷入技術無法滿足需求的困境。

2. 技術方案評估

針對業務需求，企業需要進行技術方案的評估。在考慮大數據技術選型時，需要綜合考慮多個因素，包括但不限于數據處理能力、數據存儲方式、實時性需求、系統穩定性、開發成本等。各種大數據技術方案各有優劣，企業應該根據自身情況進行權衡取舍，選擇最適合自己業務場景的技術方案。

3. 技術生態支持

選擇大數據技術方案不僅需要考慮技術本身的特性，還需要考慮其所處的技術生態環境。一個成熟的技術生態環境能夠提供更多的支持和解決方案，保障企業在技術實施和運維過程中的順利進行。因此，在進行大數據技術選型時，企業需考慮該技術在業界的認可度、社區活躍度以及供應商支持情況。

4. 開發人才儲備

選擇一門大數據技術方案并不意味著問題的解決，開發人才的儲備同樣至關重要。企業需評估自身團隊的技術能力，以及是否有足夠的人員可以應對所選擇技術方案的開發和維護工作。在選擇大數據技術方案時，企業需考慮到培訓和引進相關技術人才的時間和成本，以確保技術的順利實施和運營。

5. 成本效益分析

最后，企業在進行大數據技術選型時，必須考慮到成本效益。大數據技術的實施和維護成本較高，企業需要慎重評估技術投入帶來的業務回報。除了技術本身的成本外，企業還需考慮相關硬件設備、人力資源等方面的成本，以確保在可支配的預算范圍內實現最大的業務效益。

結語

在大數據時代，正確選擇適合自身業務需求的大數據技術方案至關重要。通過深入分析業務需求、綜合評估技術方案、考慮技術生態支持、準備好開發人才并做好成本效益分析，企業才能更好地實現數據驅動的業務發展，提升競爭力，贏得商業成功。

三、大數據平臺選型

大數據平臺選型是每個企業在邁向數字化轉型的過程中都需要面對的重要課題。隨著技術的不斷發展和數據規模的急劇增長，選擇合適的大數據平臺成為了企業在保持競爭優勢和提升業務價值方面至關重要的決策之一。

為什么大數據平臺選型如此重要？

大數據平臺選型涉及到整個企業的數據基礎設施，直接影響著數據的采集、存儲、處理和分析能力。一款優秀的大數據平臺可以幫助企業高效地管理海量數據，從而挖掘出潛藏在數據中的商機和洞察。同時，合適的大數據平臺還能提升企業的數據安全性和穩定性，保障數據的完整性和可靠性。

選擇大數據平臺的關鍵因素

• 功能特性：不同的大數據平臺擁有不同的功能特性，企業需要根據自身的需求選擇適合自己業務的平臺。一些平臺注重數據的實時處理能力，而另一些則更加注重數據的存儲和分析功能。
• 可擴展性：隨著業務規模的擴大和數據量的增加，大數據平臺需要具備良好的可擴展性，可以滿足企業未來的發展需求。
• 安全性：數據安全是企業面臨的重要挑戰之一，選擇安全性高的大數據平臺可以有效保護數據不被意外泄露或損壞。
• 成本效益：大數據平臺的選擇還需要考慮到成本效益，即使功能強大，但如果成本過高可能并不適合企業的實際情況。

常見的大數據平臺選型方案

在市面上，有許多知名的大數據平臺供應商，它們提供了各種不同特點和定位的大數據解決方案。下面列舉了幾種常見的大數據平臺選型方案：

方案一：Hadoop生態系統

Hadoop是目前被廣泛應用的大數據處理框架，其生態系統涵蓋了許多與大數據相關的工具和技術，包括存儲（HDFS）、計算（MapReduce、Spark）、調度（YARN）等。選擇Hadoop生態系統可以實現較為全面的大數據處理能力，適用于需要處理多種類型數據和復雜計算的場景。

方案二：Spark平臺

Spark是近年來嶄露頭角的大數據處理平臺，以其快速的數據處理速度和豐富的API支持而備受關注。Spark的內存計算能力可以顯著提升數據處理的效率，適合需要高速數據分析和實時計算的場景。

方案三：Cloud服務提供商

除了傳統的大數據平臺，各大云服務提供商也推出了自己的大數據解決方案，如AWS的EMR、Azure的HDI等。借助云服務提供商的大數據平臺，企業可以充分利用云的彈性和靈活性，降低部署和運維成本。

結語

在選擇大數據平臺時，企業需要全面考量各種因素，并根據自身的業務需求和發展規劃做出合適的選擇。只有選擇了適合自己業務的大數據平臺，企業才能更好地利用數據驅動業務發展，實現數字化轉型的目標。

四、大數據基礎架構選型

大數據基礎架構選型在如今數據爆炸式增長的時代變得愈發重要。選擇適合自身業務需求的大數據基礎架構，對于企業來說意義重大。本文將深入探討大數據基礎架構選型的關鍵考量因素，幫助讀者更好地理解并做出明智的決策。

1. 硬件需求

在選擇大數據基礎架構時，首先需要考慮的是硬件需求。不同的數據規模和處理需求將直接影響到所需的硬件配置。需要評估的硬件因素包括處理器性能、內存容量、存儲空間和網絡帶寬等。根據預期的數據量和分析復雜度，合理配置硬件資源非常重要。

2. 軟件選擇

大數據基礎架構中的軟件選擇同樣至關重要。常用的大數據處理框架包括Hadoop、Spark和Flink等。不同的軟件框架具有各自的優勢和適用場景，因此需要根據具體需求做出選擇。另外，還需考慮數據存儲方案，如HDFS、HBase等，以及數據處理引擎的選型。

3. 可擴展性

在大數據處理中，系統的可擴展性是一個重要的考量因素。隨著數據規模的增大，系統需要能夠方便地擴展性能和存儲容量。因此，在選擇大數據基礎架構時，要考慮系統的橫向和縱向擴展能力，以滿足未來業務的增長需求。

4. 容災和可靠性

對于大數據處理系統來說，容災和可靠性是非常重要的特性。在系統運行過程中，可能出現硬件故障或網絡問題，因此需要具備良好的容災機制，保證數據不會丟失且系統能夠持續穩定運行。在選型時，要考慮系統的備份與恢復方案，以及故障轉移和自愈能力。

5. 性能和效率

大數據處理的性能和效率直接影響到數據分析的速度和質量。在選擇大數據基礎架構時，要考慮系統的性能表現，包括數據處理速度和響應時延等指標。同時，也需要關注系統資源的利用效率，避免資源浪費和性能瓶頸。

6. 安全和合規

在大數據處理中，數據安全和合規性是至關重要的考量因素。企業需要確保數據在采集、存儲和處理過程中能夠得到充分的保護，并符合相關法規和標準。因此，在選型時，要考慮系統的安全性能和數據隱私保護能力，以滿足企業的合規要求。

7. 成本效益

最后，在進行大數據基礎架構選型時，成本效益也是一個重要考量因素。企業需要根據自身預算和資源情況，選擇符合成本效益的解決方案。要綜合考慮硬件、軟件、維護等方面的成本，并評估長期投資回報，以選擇最適合的方案。

綜上所述，大數據基礎架構選型是一個復雜且關鍵的決策過程，需要綜合考慮硬件需求、軟件選擇、可擴展性、容災和可靠性、性能和效率、安全和合規以及成本效益等因素。只有在全面評估和權衡各項因素后，企業才能選擇最適合自身業務需求的大數據基礎架構，從而實現數據驅動的業務發展。

五、如何做好數據庫選型？

數據庫是IT基礎設施里面的重中之重，它承載了企業所有的業務數據與管理數據。隨著國際關系的不斷發展，國產化，開源化已漸漸成為我國數據庫的發展新方向。

個人認為數據庫的選型首要因素就是要選擇一款使用量很大的產品，不要選冷門！其次就是要結合業務類型，企業自身特點，成本等三個因素來考慮。業務類型包括交易型，分析型，混合負載型，業務系統壓力大小等等。企業自身特點包括企業所處行業，應用代碼是否可控(軟件開發商提供或者自研)，自身數據庫人才技術儲備等等。

六、電腦cpu升級該怎么選型號？

該選和已有cpu同針數的型號。

因為主板只能插同代cpu，如果你用的是i5 12400想升級13400就必須換主板才行，不想換主板就只能升級和12400針腳數量一致的處理器。

七、大數據軟硬件選型

當企業面臨大數據軟硬件選型時，需要綜合考慮多方面因素，包括業務需求、技術要求、成本效益等方面。在當前數字化時代，大數據已成為企業發展的重要驅動力之一，因此如何選擇合適的大數據軟硬件解決方案顯得尤為重要。

業務需求分析

首先，企業在選擇大數據軟硬件時需要充分分析自身業務的需求。不同行業、不同規模的企業對大數據的需求有所不同，有些企業可能更注重數據的存儲與管理，有些企業則更注重數據的分析與挖掘。因此，企業需要明確自己的業務需求，以便選擇適合的大數據軟硬件解決方案。

技術要求評估

其次，在大數據軟硬件選型過程中，技術要求也是至關重要的考量因素。企業需要評估自己的技術實力和技術團隊的能力，以確定所選軟硬件是否能夠支持當前業務需求，并在未來具備擴展性。同時，也需要考慮軟硬件的兼容性和穩定性，確保系統能夠穩定運行并滿足業務需求。

成本效益分析

除了業務需求和技術要求外，成本效益也是企業在選擇大數據軟硬件時需要考慮的重要因素之一。企業需要綜合考慮軟硬件的采購成本、運維成本以及未來的升級成本等方面，確保所選軟硬件能夠在成本效益上具備競爭優勢。

大數據軟硬件選型策略

基于以上要素，企業可以制定一套科學的大數據軟硬件選型策略。首先，建議企業建立明確的選型標準和流程，明確優先考慮的因素，并根據實際情況權衡各種因素的重要性。其次，可以考慮借鑒其他企業的經驗，了解不同軟硬件解決方案的優缺點，以便做出更明智的選擇。

結論

綜上所述，大數據軟硬件選型是一個復雜而重要的決策過程，企業需要在業務需求、技術要求和成本效益等方面進行全面評估，制定科學的選型策略，才能選擇到適合自身發展的解決方案。

八、機器學習數據挖掘算法選型

機器學習數據挖掘算法選型：在進行數據分析和機器學習建模時，算法的選擇是至關重要的一步。不同的算法有不同的特點和適用場景，因此正確選擇適合具體問題的算法可以顯著影響建模結果的質量和準確性。本文將介紹幾種常用的機器學習和數據挖掘算法，并探討如何根據實際情況進行算法選型。

機器學習算法簡介

機器學習是一種通過訓練數據來建立模型，并利用模型對新數據進行預測或分類的方法。常見的機器學習算法包括決策樹、支持向量機、邏輯回歸、神經網絡等。每種算法都有自己的特點和適用范圍，需要根據具體任務的要求選擇合適的算法。

數據挖掘算法應用

數據挖掘是從大量數據中發現未知模式和規律的過程，通過數據挖掘算法可以幫助企業發現隱藏在數據背后的商業價值。常用的數據挖掘算法包括關聯規則挖掘、聚類分析、異常檢測等。這些算法可以幫助企業進行市場營銷、風險管理、客戶分析等方面的工作。

機器學習數據挖掘算法選型指南

1. 確定問題類型：在選擇算法之前，首先要明確問題的類型，是分類問題、回歸問題還是聚類問題。不同類型的問題需要不同的算法來解決。

2. 數據分析與預處理：在進行算法選型之前，需要對數據進行分析和預處理，包括缺失值處理、異常值處理、特征工程等步驟。只有在數據準備工作充分的情況下，才能選擇合適的算法進行建模。

3. 算法比較與選擇：在確定問題類型和完成數據準備后，需要對多個算法進行比較和測試。可以通過交叉驗證等方法來評估不同算法的性能，從而選擇最適合的算法進行建模。

4. 超參數調優：在選擇算法后，需要對算法的超參數進行調優，以獲得最佳的模型性能。可以使用網格搜索、隨機搜索等方法來尋找最優的超參數組合。

5. 模型評估與部署：最后，在選擇算法并訓練模型后，需要對模型進行評估和驗證。可以使用各種指標如準確率、召回率等來評估模型性能，并在驗證通過后將模型部署到實際應用中。

常用機器學習算法

• 決策樹：是一種樹形結構的分類器，通過判斷不同特征的取值來分割數據集。決策樹易于理解和解釋，是一種常用的分類算法。
• 支持向量機：是一種二分類模型，通過構建超平面在特征空間進行分類。支持向量機在處理線性和非線性分類問題時表現出色。
• 邏輯回歸：是一種廣泛應用于分類問題的算法，通過對數據進行邏輯函數擬合來進行分類預測。
• 神經網絡：是一種模擬人腦神經元網絡的算法，適用于處理圖像識別、語音識別等復雜問題。

常用數據挖掘算法

• 關聯規則挖掘：用于發現數據中不同屬性之間的關聯關系，經常應用于購物籃分析等場景。
• 聚類分析：將數據集中的樣本劃分為若干個組，同一組內的樣本更為相似。聚類分析常用于市場細分、用戶群體分析等方面。
• 異常檢測：用于發現數據中的異常值或離群點，幫助企業識別風險或問題。

通過本文的介紹和指南，相信讀者對機器學習數據挖掘算法選型有了更深入的了解。在進行算法選型時，建議結合實際問題需求和數據特征，選擇適合的算法并進行充分的測試和驗證，以獲得更好的建模效果。

九、自吸泵選型時應了解哪些基本數據？

1、自吸泵選型基本數據首先要了解輸送的液體具體是什么介質。主要液體的名稱、液體的主要特性（比如液體是不是具有腐蝕性、恢復性、易燃易爆性、毒性等）、液體的具體溫度多高、是不是含有顆粒顆粒的含量占多少及顆粒直徑具體什么顆粒、介質的密度、介質的粘度等。

2、然后確定自吸泵的性能參數。首先需要了解用戶需要的流量，然后需要了解自吸泵進口管道長度及高度具體在哪個地區使用方便查閱大氣壓力來計算自吸泵的吸程能不能滿足工況、自吸泵出口系統管路的布置；具體垂直高度多高、水平距離多少米、管徑多大、彎頭數量、閥門數量、自吸泵抽水輸送出去是做什么用處，末端是不是需要有壓力等等以便廠家為您選擇合適揚程的自吸泵產品，了解裝置的運行方式（間歇運行或連續運行）。

3、自吸泵選型時應了解的其他工況。自吸泵選型時還要考慮到使用環境工況條件的限制、預算成本、自吸泵的安裝位置、安全（如是輸送易燃易爆的液體或者環境還需要防爆電機）、環境污染是不是需要自吸泵達到無泄漏的功能等要求例如立式無泄漏自吸泵。

十、電腦選型：工作站or臺式機？

工作站與PC的差別有多大？

工作站與PC的差別有多大？ 正如真正的蘋果迷不會接受披著蘋果皮的iphone。同樣，真正識貨的人也從不奢求高端PC升級了硬件后搖身變為工作站。

作為計算機中一條特殊的產品線，工作站也是由CPU、內存、硬盤、顯卡、電源等部件組成。但如同DNA決定一個人的所有特質，從誕生之初，工作站的設計理念就注定了它與PC 本質上的差別。

那么，外形相似的PC和工作站究竟差別有多大？攢機和品牌工作站有哪些不同？工作站能為我們的工作帶來哪些實際的好處？面對諸如此類的問題，今天惠普工作站大講堂第一講，小編將為您一一道來。

差別一：至強、多核CPU，實現更強勁的運算能力

工作站和PC的一個重要區別在于芯片組和處理器的選擇上，前者往往采用工作站級芯片組和性能更加強勁的多核處理器、或者支持多路處理器來滿足諸如圖形應用中的大量浮點運算和3D渲染工作等。例如：惠普Z800工作站便可支持2個英特爾? 至強? 多核處理器。眾所周知，石油和天然氣勘探、地理信息系統、大型汽車、飛機、CAD/CAM制造、數字內容創建等高端可視化技術重點應用的領域，對計算機硬件配置提出了極其苛刻的要求。只有配備了強大的至強處理器才足以支持海量數據的可視化處理和高清晰復雜三維圖形數據的高速穩定運算。

差別二：專業顯卡全面支持OpenGL標準、實現多屏顯示

在圖形應用較為看重的顯示方面，工作站一般采用專業2D或3D顯卡，與普通顯卡重點對DirectX及少部分使用OpenGL的游戲進行優化不同，專業顯卡全面支持OpenGL標準，并提供硬件加速。且支持更高的屏幕分辨率或多頭輸出，就像 HP Z200可選配的專業2D顯卡NVIDIA Quadro NVS 295，可以支持雙2560x1600分辨率輸出，而采用ATI顯卡的惠普移動工作站EliteBook 8540w/8740w最多可支持5個獨立顯示屏，特別適合平面設計、金融等用戶對大屏幕顯示的需求。專業3D顯卡對常用的3D設計軟件做了專門優化處理、處理效果更好，可高精度地顯示復雜的3D模型，在專業軟件應用中可以具有更高的性能。

差別三：海量內存，ECC糾錯，更給力的擴展性

相比PC，工作站具有更好的擴展性。平面設計、視頻編輯等專業應用需要大量的內存， PC往往最大支持8~16GB內存，而工作站往往采用64位操作系統，可以支持更大內存，惠普雙路旗艦工作站HP Z800最大支持192GB內存，即使入門級的Z200/Z200SFF工作站也可支持16GB ECC內存。ECC內存可以檢測和自動糾正臨時的單位內存錯誤，提高數據完整性和系統可靠性。對于電子郵件、文字處理等應用，數據完整性問題可能并不嚴重。但對于關鍵任務設計或金融交易應用，從a0跳到a1可能會帶來災難性故障，造成嚴重損失。

差別四：液冷散熱，保障持續高負荷穩定運行

持續高負荷工作的穩定性不僅是工作站區別于PC的一大特性，更是品牌工作站強于攢機的明顯優勢。工作站需要長時間工作，對系統的穩定性要求很高，故而往往會選用具有更高可靠性的硬件。除了顯卡、CPU等關鍵部件外，惠普工作站還采用了高品質的電源，保證長時間工作中的動力穩定。除此，在散熱和靜音方面也不惜工本，惠普的入門級工作HP Z400和高端工作站HP Z800都采用了成熟的液冷散熱技術， 一勞永逸地解決了“散熱”和“噪音”的矛盾。

差別五： 廣泛ISV認證提供更全面的兼容性

廣泛的ISV認證作為惠普工作站的技術亮點從一方面有力地證明了品牌工作站在穩定性與兼容性方面更具優勢。惠普工作站擁有業界最廣泛的ISV認證，通過與諸如Adobe、Autodesk、Ansys、Avid等獨立軟件開發商的合作認證測試，專業軟件在工作站平臺上的表現更加穩定。即使是如夢工廠這樣的動畫制作巨頭，面對巨大的3D渲染與計算工作，惠普工作站依然能在長時間高負荷的運轉中行云流水，有效地避免了因為宕機造成的工作延誤。

成功的工作站產品并不僅僅是高品質硬件的堆砌，每一臺工作站出廠前都經過了實驗室嚴格的測試，以保證其出色的品質和可靠性。而面對日益激烈的產品同質化，業界領先的品牌工作站廠商惠普在強大硬件配置的基礎上還提供了諸如自主創新軟件、第三方增值軟件隨機贈送以及優質的售后等增值服務。選擇攢機還是品牌工作站，相信前面提出的問題已經在今天的惠普工作站大講堂中迎刃而解了。

工作站的“前世今生”

我是誰？我的英文名叫做Workstation，于是中文名很直白——工作站。簡單說，我就是電腦的一種為了特殊的運算要求專門加強了某些性能，專門完成普通電腦不能或很難完成的任務的電腦。

IBM的1620工作站 來跟我看看我們家族“超簡史”。我的家史其實和整個人類計算機的歷史相始終。最早的工作站可以追溯到1959年IBM的1620，不過他確實有點弱，連10進制加法表都需要駐留在內存里，也沒有漂亮的“臉面”顯示器，需要用紙帶打孔卡輸入/輸出。 1973年，施樂的“奧托”被認為是現代意義的第一臺工作站。到了1980年代，我們進入了大發展時期，僅僅在1989年一年，就誕生了45000臺SUN“ SPARC”工作站兄弟。1990年代，Intel成了硬件的老大，而微軟則成功武裝了我的大腦，特別是進入21世紀以后，不管是什么電腦，都拜Intel所賜，玩起了多核，我看上去和PC越來越像了，甚至有像筆記本電腦一樣的“移動工作站”。好在我們家族經過幾十年的積累，有很多“獨門”絕技一脈相承，像什么無盤工作站、瘦客戶機、高端3D顯卡、SCSI接口存儲、海量RAM、64位處理器、高效冷卻系統等等。當然后來PC上也學了些皮毛，不過，我們所做的工作始終是PC什么的望塵莫及的。

說起我們家的家史，還有過一段好笑的“3M”時代。上世紀80年代初，高端工作站都以滿足“3M”為榮：1MB內存、1M分辨率顯示（約1000X1000）和1M（百萬次）每秒浮點計算性能。現在看上去簡直爆弱了，不過要知道1981年IBM PC僅有16 KB內存，黑白文本顯示，每秒1000次浮點運算功能，加上8087協處理器才能每秒3萬次。比爾蓋茨在1982年還說過：無論對誰來說，640K內存都足夠了……當時我們還有第4個“M”的夢想：價格低于1 Million美分（1萬美元），直到1980年代末，一臺配置6Mhz CPU、8MB內存、1024 x864分辨率15英寸單色顯示器的主流工作站售價還是1.5~10萬美元……這個“M”夢想直到1990年代中才實現。

自我解剖：我和你的個人電腦有何不同

工作站的內部結構 有人說現在PC越來越強大，完全可以接我們的班。很多人將高端PC升級CPU、顯卡、內存，想當做工作站用進行大規模的專業運算，結果呢——等待他們常常是渲染失敗或直接宕機！我的身體中每一個“器官”，名字聽起來和PC的沒什么兩樣，但實際上標準要嚴格得多。讓我來自我解剖一下，不是自夸，讓大家看看青龍偃月和西瓜刀的區別！

強大的心臟：至強多核多路CPU穩定澎湃 大家都說處理器是電腦的心臟，我們上世紀就標配“多核”心臟了，現在是更強更穩定的多核多路處理器，例如ThinkStation S20支持至強六核處理器，D20更支持兩個至強。

超大肺活量：海量+ECC糾錯內存 如果把處理器比作心臟，那內存可以看作是隨時提供氧氣“肺”了。PC由于32位操作系統的緣故，一般僅支持3.2G內存，而我們早就是64位系統，如ThinkStation最大支持192GB（受Win7限制）ECC內存，還能自動檢測和糾正錯誤，相當于對“數據空氣”的過濾，不怕什么PM2.5。

超級大胃王：海量Raid、SATA、SSD 有“食量”才能有干勁兒。PC硬盤容量通常只有幾個TB，而我們的硬盤則是容量高達幾百TB，而且“消化”速度比PC的快的多，Raid、SCSI、SSD等各種專屬技術都讓PC垂涎三尺。

高智商大腦加三頭六臂：專業顯卡，多屏顯示 現在很多游戲PC對于自己的顯卡沾沾自喜，我笑了。PC顯卡在DirectX方面也許還不錯，不過我們的專業顯卡“智商”比他們的高多了——OpenGL硬件加速，而且有超高屏幕分辨率和多頭輸出，舉個“栗子”炫耀一下：ThinkStation D20裝備的NVIDIA Quadro顯卡，可輸出雙路2560x1600分辨率，最多可輸出5個獨立顯示屏。

武裝到皮膚，全天候作戰：防塵、耐熱、防濕、防輻射 PC是躺在家里的乖寶貝，我們的工作單位雖然不會是沙漠、雨淋、極地這樣的惡劣環境，但是任何的風吹草動都“傷不起”啊——連續運行幾天的科學計算或圖像渲染要推倒重來，或者就是金融、電力系統的全面混亂！因此我們的外殼具有良好的防塵、耐熱、防濕、防輻射性能，還具有極佳的散熱系統。PC半年就灰塵滿面，我們連續運轉幾年還是容顏依舊。

讀書破萬卷，證書一大堆：廣泛ISV認證，穩定兼容各種專業軟件 很多軟件裝在PC上總會有些小Bug，當然，原因有可能是來路不正。任何軟件想進入我們的“身體”中運行，都需要先進性極為嚴格的多種ISV（獨立軟件廠商）認證，不管是什么Adobe、Autodesk、Ansys、Avid，我和兄弟姐妹都進行了長時間的試驗，保證了100%兼容和穩定。

這位看官說我連重啟按鈕都沒有？哈哈，因為我壓根就沒有重啟的必要！PC你行么？

我們的神秘“工作單位”

由于我們功能強大、表現穩定，還總愛7X24小時加班，所以特別受歡迎，尤其是金融、醫療、多媒體動畫、能源勘探、科學教育、工業設計和制造等領域，那是人見人愛啊！

聯想ThinkStation D20工作站 比如說我自己吧，大名叫聯想ThinkStation D20工作站，現在供職于BTI。什么？你不知道BTI是哪？這可是好萊塢大片《變形金剛：月黑之時》、《野蠻人柯南》和《藍精靈》的3D制作方喔！每一幀栩栩如生的高清動畫背后，都是我沒日沒夜的密集型工作！《變形金剛》每周要渲染1萬個高清幀，包含難度最高的鏡頭，數據高達3TB！在一個包含21個毛發系統的場景中，有14萬個單獨的“毛發”字串符，這是一項艱巨的任務，我得5分鐘才完成一幀，開始工作在70臺高端PC集群上進行，結果直接死翹翹！換成我和30個兄弟才合力完成。

工作站在《變形金剛：月黑之時》的后期制作中大顯身手 現在，我的兄弟姐妹們也都供職于重要部門，是真正“白骨精”。我有很多兄妹在國家電網調度中心工作，為全國88%的國土調度供電，涉及10億人的生活，每秒要接收和分析海量數據，分分秒秒保證實時調度、一體化協同調度和應急指揮調度！還有還有，前段時間，中國科學家在龍年元宵向世界奉上的厚禮——由嫦娥二號月球探測器獲得的7米分辨率、100%覆蓋全月球影像圖，那是相當于用96只單眼組成的復眼去觀察月球，把這么多的數據變成圖像，也有我的多為兄弟在默默的奉獻

除此以外，我們家族中還有很多人就職于科研、軍工等涉密機構，所以和大家見面的機會很少啦。不過，現在流行的云計算，也有我們的幕后功勞，當你在享受各種便捷的IT服務時，不要忘了我們的存在啊。

現在，你該了解我和我的家人——工作站家族了吧。未來，無論我們的身形如何變化，我們的性能肯定會更強大……我突然想起了那句經典的電影臺詞“能力越大，責任越大”，我的名字就是我生命的最好詮釋啊——工作，站。

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