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Re: [麥書] 因MBPR螢幕鍍膜脫落的問題改買i7 MBA?已刪文

看板MAC (蘋果Mac)作者 (Neisseria)時間11年前 (2015/05/17 00:11), 編輯推噓6(6推 0噓 25→)
留言31則, 6人參與, 最新討論串2/3 (看更多)
想要分析資料的話，倒不必在筆電上打轉 跟教授談談看，能否在 server 上跑需要的分析 像我認識的同學，有人用 SAS 分析健保資料庫百萬人抽樣檔 原始資料就 200 多 GB 了，加上一些 SAS 的 table 哩哩扣扣 總共快要 1 TB 的資料量，基本上都是在外接硬碟裡面做 我自己在分析次世代分析的資料，資料量大概約 400 GB 左右 然後其中某一個指令，跑完一輪需要一週左右的時間 我是用自己的 Linux 工作站，不關機跑這些指令 筆電的特性應該不太能長時間不關機跑運算 我反而覺得，把 MBA 當成單純的 client 連到更能長時間運作的主機，或許是更好的選擇 ※ 引述《strp (GlRoEvEeN)》之銘言： : 不好意思 我又來向各位請教了.. : 這幾個禮拜找教授、找房、加上一些雜七雜八的事 : 直到這兩天才有時間閒下來在意未來將購入的筆電 : 本來已經很確定要購入MBPR 8G 256G了.. : 但剛剛好死不死被我翻到MBPR螢幕鍍膜脫落的討論串 : 因為小弟我是個相當龜毛的人..對這種事相當在意 : 看到不管是討論串還是版上的MBPR都普遍存在這個問題 : 再加上好像在台灣沒有直營店，導致蘋果對此事置之不理 : 讓小弟對本來已經想好的決定有所卻步.. : 不如說完全消火了...蘋果在搞什麼？ : 心想..既然是47k的預算 : 乾脆買MBA 8G 256GB，然後把CPU升到i7 : 因為研究所是需要跑一些統計軟體的 : 實在很怕時脈1.6的核心會無法應付 : 當時想說既然都是47k加幾百塊就可以上MBPR就上去吧 : 但Retina螢幕帶給我的歡樂 完全壓不過鍍膜脫落帶來的衝擊 : 想請問版上升級i7後是否在效能上有顯著提升？ : 最主要的癥結點就是怕在執行軟體的過程太操 : 軟體是R跟SAS，會灌雙系統，之後會自學Swift : 研究項目是Data Science，要跑的數據量恐怕會相當龐大.. : 還請版友們抽空回覆，感謝。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 112.104.98.150 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MAC/M.1431792712.A.407.html
推
05/17 00:19, , 1F
推！若研究主題真的需要的話，MBPR效能也是不夠的
05/17 00:19, 1F
推
05/17 00:26, , 2F
我們家也是這樣用
05/17 00:26, 2F
推
05/17 00:28, , 3F
感謝您提供的建議，因為目前只簡略得知要做的方向而已
05/17 00:28, 3F
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05/17 00:29, , 4F
我們所是碩一下才找老闆，我是先去問原本大學系上的教授
05/17 00:29, 4F
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05/17 00:30, , 5F
他是跟我簡單提到未來可進行的研究方向，叫我先預習而已
05/17 00:30, 5F
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05/17 00:31, , 6F
主要是怕買來結果普通試作跑起來也卡卡的，不如一開始升上去
05/17 00:31, 6F
推
05/17 00:56, , 7F
NGS推
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05/17 09:43, , 8F
老闆要先找吧。不然你考研究所幹嘛？個人是覺得可以先問問老
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05/17 09:45, , 9F
關於研究時可能會用到的軟硬體和研究室的對應方式。你應該要
05/17 09:45, 9F
推
05/17 09:45, , 10F
I大我們系不用先找老闆，跟工科的不一樣，是碩一下才找的
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05/17 09:45, , 11F
(也)龜毛在這種地方啊。
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05/17 09:46, , 12F
呃，好吧。我是真的第一次知道可以不用先找老闆的。
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05/17 09:47, , 13F
但這是真的喔..不騙，倒是當初知道工科會先找 我還滿震驚的
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05/17 09:48, , 14F
據說是放榜就搭火車、7月就進實驗室了～我們系就沒有這傳統
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05/17 09:49, , 15F
通常如果一下有太多人想選特定的老師，就會交由抽籤決定
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05/17 09:50, , 16F
如果我太早決定要跟誰 那在碩一下時會有爭議，而且老師現在
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05/17 09:51, , 17F
也不收人，頂多提供你預習的方向，這方面我算了解得很清楚
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05/17 09:52, , 18F
因為我有先工作＋當兵，大學同學也有念跟我一樣的學校、科系
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05/17 09:52, , 19F
都是說碩一下才會去選要跟的老師，這點跟工科差滿大的
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05/17 09:53, , 20F
所以我是先去請教原本學校的老師（其實就是同一間、同系）
05/17 09:53, 20F
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05/17 09:54, , 21F
但組別不一樣，他是說R是最普遍在用的，SAS因業界常用所以我
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05/17 09:54, , 22F
也想學，但跑怎樣大小的數據量、該怎樣跑我都還沒瞭解清楚
05/17 09:54, 22F
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05/17 09:55, , 23F
所以才會怕MBA跑起來太吃力（原先啦～現在好像不那麼重要了
05/17 09:55, 23F
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05/17 09:56, , 24F
這樓蓋得似乎歪了。老實說，我挺驚訝的。那研究主題的決定？
05/17 09:56, 24F
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05/17 09:56, , 25F
那直接找所長或某個老師談談應該可以幫你瞭解多一些數據的處
05/17 09:56, 25F
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05/17 09:57, , 26F
理，多少對你決定硬體有些幫助吧。
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05/17 09:57, , 27F
跟了老師之後在去討論，因為我們不用做實驗，似乎不用那麼趕
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05/17 09:58, , 28F
不過找老師談 這件事近期會去執行，這兩個禮拜真的事情太多
05/17 09:58, 28F
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05/17 10:00, , 29F
研究方向我大略瞭解過後是比較想做Data Science，但經樓主
05/17 10:00, 29F
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05/17 10:01, , 30F
告知後我想應該是不會在筆電執行，規格也就不是那麼重要了
05/17 10:01, 30F
推
05/20 10:44, , 31F
試問是什麼所哈哈
05/20 10:44, 31F
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