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V2EX  ›  INCerry  ›  全部回复第 9 页 / 共 19 页
回复总数  377
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2023-02-19 12:29:53 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@amrice 其实也没有,只是有些厂商比较恶心,做板载内存。目前看 惠普战 x 14 和 机械革命 code go 还可的。
2023-02-19 12:28:25 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@Jtyczc
@star7th
@byte10 之前有想过远程高配电脑的方案,中间也用过一些远程桌面软件,有些时候酒店网络不好,外面移动网络不行,还是比较困扰
2023-02-19 12:26:26 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@Sirius8 看了下,最高 32G ,不太能满足需要
2023-02-17 23:22:29 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@0o0O0o0O0o 不知道什么时候发布 13 代 U 的 想要 13 代
2023-02-17 23:05:49 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@ladypxy 谢谢推荐 主要是要出差 nuc 可能不方便
2023-02-17 23:04:50 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@DeltaC 嗯嗯 性能来说确实不错 重量确实有点重了,我现在这个 2.3kg 上下班出个差挺累的
2023-02-17 23:04:15 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@prondtoo 有推荐的具体型号吗?感谢!
2023-02-17 23:03:42 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@0o0O0o0O0o
感谢推荐,我看了一下这个 无界 14 可惜用的 r7 5700u 性能和我现在的 i7 8750h 差不多
code go 这个貌似不错 加入待选列表
2023-02-17 22:39:47 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@LXGMAX 也没有 我现在用的 HP 1050 G1 内存加到 64G 总共 1 万 2
2023-02-17 22:39:18 +08:00
回复了 INCerry 创建的主题 程序员 求各位推荐一款高性能轻薄本
@zyy314680012 可惜太重了 不便携
2023-02-17 22:08:49 +08:00
回复了 ALLROBOT 创建的主题 程序员 你更愿意使用 Listary 还是 FluentSearch 呢?
@Al0rid4l 先 mark 一下 listary 5.0 其实挺好 可惜作者不开发了 listary 6.0 换成了 js 结果内存占用大 而且偶尔搜索还卡顿 正在寻找替代品中
确实没看到有.NET 风格的错误提示呢
2022-12-12 13:50:12 +08:00
回复了 brucmao 创建的主题 Windows win 笔记本外接 4k 显示器奇怪毛病
看到这个描述,感觉一般都是驱动问题;建议去 MSDN 下载原版系统,重做系统,然后下载官方驱动安装。
或者关闭快速启动看看?
2022-12-08 13:32:54 +08:00
回复了 itechnology 创建的主题 程序员 不想自己搭博客,有没有什么推荐的第三方博客平台?
cnblogs 博客园 自己加个美化主题好了
2022-12-03 20:52:19 +08:00
回复了 bthulu 创建的主题 .NET 有什么办法拦截所有的 await 做切面操作吗?
直接用`Thread.CurrentThread.ManagedThreadId`就可以了,这就是个属性,调 100w 次也用不了 1 毫秒。
2022-10-21 10:57:47 +08:00
回复了 PendingOni 创建的主题 程序员 .Net 开发者是否更倾向于使用 Visual Studio 来开发程序
我用 Rider
骶髂关节炎 : )
如果是 C#的话,这个需求可太简单了。
const int length = 5000;
var tasks = new Task<HttpResponseMessage>[length];
for (int i = 0; i < length; i++)
{
tasks[i] = new HttpClient().GetAsync("https://www.baidu.com");
}

// 等待全部执行完
var responseArrays = await Task.WhenAll(tasks);
// 做余下处理就行了
如上面所说,硬件 OK 的情况下单表上亿问题不大,后面如果数据量更大,可以考虑下面的分库分表中间件。
https://github.com/dotnetcore/sharding-core
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