一、油泵选型需要什么数据？
油泵的型号参数，比如：CBN-E300-RF□□，其中：
CB表示齿轮泵的名称。N表示齿轮泵的设计代号；E表示压力等级；3表示齿轮泵模数，其模数又为分1，2，3，4，5；00表示公称排量，一般是0.6ml/r-63ml/r；+R表示法兰安装形式。O为菱形，R为矩形，S为方形；F表示油口形式。F表示为法兰，T表示为特殊，L表示为螺纹；□表示轴伸形式。B表示扁口，H表示花键，Y表示圆锥，P表示单键；□表示旋转方向。L表示为左旋，R表示为右旋，T表示双向旋转。
二、大数据技术选型
大数据技术选型
在当今信息爆炸的时代，大数据技术的应用越来越广泛。然而，面对众多种类繁多的大数据技术选项，选择合适的技术方案成了许多企业面临的挑战。本文将分析大数据技术选型的关键因素，帮助企业更好地进行技术选择，实现数据驱动的业务发展。
1. 业务需求分析
大数据技术选型的第一步是对业务需求进行全面分析。在选择合适的大数据技术方案之前，企业需要明确自身的业务目标和需求，了解需要处理的数据类型、数据量以及数据处理的时效性要求。只有明确定义了业务需求，才能有针对性地选型，避免盲目跟风选择并陷入技术无法满足需求的困境。
2. 技术方案评估
针对业务需求，企业需要进行技术方案的评估。在考虑大数据技术选型时，需要综合考虑多个因素，包括但不限于数据处理能力、数据存储方式、实时性需求、系统稳定性、开发成本等。各种大数据技术方案各有优劣，企业应该根据自身情况进行权衡取舍，选择最适合自己业务场景的技术方案。
3. 技术生态支持
选择大数据技术方案不仅需要考虑技术本身的特性，还需要考虑其所处的技术生态环境。一个成熟的技术生态环境能够提供更多的支持和解决方案，保障企业在技术实施和运维过程中的顺利进行。因此，在进行大数据技术选型时，企业需考虑该技术在业界的认可度、社区活跃度以及供应商支持情况。
4. 开发人才储备
选择一门大数据技术方案并不意味着问题的解决，开发人才的储备同样至关重要。企业需评估自身团队的技术能力，以及是否有足够的人员可以应对所选择技术方案的开发和维护工作。在选择大数据技术方案时，企业需考虑到培训和引进相关技术人才的时间和成本，以确保技术的顺利实施和运营。
5. 成本效益分析
最后，企业在进行大数据技术选型时，必须考虑到成本效益。大数据技术的实施和维护成本较高，企业需要慎重评估技术投入带来的业务回报。除了技术本身的成本外，企业还需考虑相关硬件设备、人力资源等方面的成本，以确保在可支配的预算范围内实现最大的业务效益。
结语
在大数据时代，正确选择适合自身业务需求的大数据技术方案至关重要。通过深入分析业务需求、综合评估技术方案、考虑技术生态支持、准备好开发人才并做好成本效益分析，企业才能更好地实现数据驱动的业务发展，提升竞争力，赢得商业成功。
三、大数据平台选型
大数据平台选型是每个企业在迈向数字化转型的过程中都需要面对的重要课题。随着技术的不断发展和数据规模的急剧增长，选择合适的大数据平台成为了企业在保持竞争优势和提升业务价值方面至关重要的决策之一。
为什么大数据平台选型如此重要？
大数据平台选型涉及到整个企业的数据基础设施，直接影响着数据的采集、存储、处理和分析能力。一款优秀的大数据平台可以帮助企业高效地管理海量数据，从而挖掘出潜藏在数据中的商机和洞察。同时，合适的大数据平台还能提升企业的数据安全性和稳定性，保障数据的完整性和可靠性。
选择大数据平台的关键因素
- 功能特性：不同的大数据平台拥有不同的功能特性，企业需要根据自身的需求选择适合自己业务的平台。一些平台注重数据的实时处理能力，而另一些则更加注重数据的存储和分析功能。
- 可扩展性：随着业务规模的扩大和数据量的增加，大数据平台需要具备良好的可扩展性，可以满足企业未来的发展需求。
- 安全性：数据安全是企业面临的重要挑战之一，选择安全性高的大数据平台可以有效保护数据不被意外泄露或损坏。
- 成本效益：大数据平台的选择还需要考虑到成本效益，即使功能强大，但如果成本过高可能并不适合企业的实际情况。
常见的大数据平台选型方案
在市面上，有许多知名的大数据平台供应商，它们提供了各种不同特点和定位的大数据解决方案。下面列举了几种常见的大数据平台选型方案：
方案一：Hadoop生态系统
Hadoop是目前被广泛应用的大数据处理框架，其生态系统涵盖了许多与大数据相关的工具和技术，包括存储（HDFS）、计算（MapReduce、Spark）、调度（YARN）等。选择Hadoop生态系统可以实现较为全面的大数据处理能力，适用于需要处理多种类型数据和复杂计算的场景。
方案二：Spark平台
Spark是近年来崭露头角的大数据处理平台，以其快速的数据处理速度和丰富的API支持而备受关注。Spark的内存计算能力可以显著提升数据处理的效率，适合需要高速数据分析和实时计算的场景。
方案三：Cloud服务提供商
除了传统的大数据平台，各大云服务提供商也推出了自己的大数据解决方案，如AWS的EMR、Azure的HDI等。借助云服务提供商的大数据平台，企业可以充分利用云的弹性和灵活性，降低部署和运维成本。
结语
在选择大数据平台时，企业需要全面考量各种因素，并根据自身的业务需求和发展规划做出合适的选择。只有选择了适合自己业务的大数据平台，企业才能更好地利用数据驱动业务发展，实现数字化转型的目标。
四、大数据基础架构选型
大数据基础架构选型在如今数据爆炸式增长的时代变得愈发重要。选择适合自身业务需求的大数据基础架构，对于企业来说意义重大。本文将深入探讨大数据基础架构选型的关键考量因素，帮助读者更好地理解并做出明智的决策。
1. 硬件需求
在选择大数据基础架构时，首先需要考虑的是硬件需求。不同的数据规模和处理需求将直接影响到所需的硬件配置。需要评估的硬件因素包括处理器性能、内存容量、存储空间和网络带宽等。根据预期的数据量和分析复杂度，合理配置硬件资源非常重要。
2. 软件选择
大数据基础架构中的软件选择同样至关重要。常用的大数据处理框架包括Hadoop、Spark和Flink等。不同的软件框架具有各自的优势和适用场景，因此需要根据具体需求做出选择。另外，还需考虑数据存储方案，如HDFS、HBase等，以及数据处理引擎的选型。
3. 可扩展性
在大数据处理中，系统的可扩展性是一个重要的考量因素。随着数据规模的增大，系统需要能够方便地扩展性能和存储容量。因此，在选择大数据基础架构时，要考虑系统的横向和纵向扩展能力，以满足未来业务的增长需求。
4. 容灾和可靠性
对于大数据处理系统来说，容灾和可靠性是非常重要的特性。在系统运行过程中，可能出现硬件故障或网络问题，因此需要具备良好的容灾机制，保证数据不会丢失且系统能够持续稳定运行。在选型时，要考虑系统的备份与恢复方案，以及故障转移和自愈能力。
5. 性能和效率
大数据处理的性能和效率直接影响到数据分析的速度和质量。在选择大数据基础架构时，要考虑系统的性能表现，包括数据处理速度和响应时延等指标。同时，也需要关注系统资源的利用效率，避免资源浪费和性能瓶颈。
6. 安全和合规
在大数据处理中，数据安全和合规性是至关重要的考量因素。企业需要确保数据在采集、存储和处理过程中能够得到充分的保护，并符合相关法规和标准。因此，在选型时，要考虑系统的安全性能和数据隐私保护能力，以满足企业的合规要求。
7. 成本效益
最后，在进行大数据基础架构选型时，成本效益也是一个重要考量因素。企业需要根据自身预算和资源情况，选择符合成本效益的解决方案。要综合考虑硬件、软件、维护等方面的成本，并评估长期投资回报，以选择最适合的方案。
综上所述，大数据基础架构选型是一个复杂且关键的决策过程，需要综合考虑硬件需求、软件选择、可扩展性、容灾和可靠性、性能和效率、安全和合规以及成本效益等因素。只有在全面评估和权衡各项因素后，企业才能选择最适合自身业务需求的大数据基础架构，从而实现数据驱动的业务发展。
五、如何做好数据库选型？
数据库是IT基础设施里面的重中之重，它承载了企业所有的业务数据与管理数据。随着国际关系的不断发展，国产化，开源化已渐渐成为我国数据库的发展新方向。
个人认为数据库的选型首要因素就是要选择一款使用量很大的产品，不要选冷门！其次就是要结合业务类型，企业自身特点，成本等三个因素来考虑。业务类型包括交易型，分析型，混合负载型，业务系统压力大小等等。企业自身特点包括企业所处行业，应用代码是否可控(软件开发商提供或者自研)，自身数据库人才技术储备等等。
六、电脑cpu升级该怎么选型号？
该选和已有cpu同针数的型号。
因为主板只能插同代cpu，如果你用的是i5 12400想升级13400就必须换主板才行，不想换主板就只能升级和12400针脚数量一致的处理器。
七、大数据软硬件选型
当企业面临大数据软硬件选型时，需要综合考虑多方面因素，包括业务需求、技术要求、成本效益等方面。在当前数字化时代，大数据已成为企业发展的重要驱动力之一，因此如何选择合适的大数据软硬件解决方案显得尤为重要。
业务需求分析
首先，企业在选择大数据软硬件时需要充分分析自身业务的需求。不同行业、不同规模的企业对大数据的需求有所不同，有些企业可能更注重数据的存储与管理，有些企业则更注重数据的分析与挖掘。因此，企业需要明确自己的业务需求，以便选择适合的大数据软硬件解决方案。
技术要求评估
其次，在大数据软硬件选型过程中，技术要求也是至关重要的考量因素。企业需要评估自己的技术实力和技术团队的能力，以确定所选软硬件是否能够支持当前业务需求，并在未来具备扩展性。同时，也需要考虑软硬件的兼容性和稳定性，确保系统能够稳定运行并满足业务需求。
成本效益分析
除了业务需求和技术要求外，成本效益也是企业在选择大数据软硬件时需要考虑的重要因素之一。企业需要综合考虑软硬件的采购成本、运维成本以及未来的升级成本等方面，确保所选软硬件能够在成本效益上具备竞争优势。
大数据软硬件选型策略
基于以上要素，企业可以制定一套科学的大数据软硬件选型策略。首先，建议企业建立明确的选型标准和流程，明确优先考虑的因素，并根据实际情况权衡各种因素的重要性。其次，可以考虑借鉴其他企业的经验，了解不同软硬件解决方案的优缺点，以便做出更明智的选择。
结论
综上所述，大数据软硬件选型是一个复杂而重要的决策过程，企业需要在业务需求、技术要求和成本效益等方面进行全面评估，制定科学的选型策略，才能选择到适合自身发展的解决方案。
八、机器学习数据挖掘算法选型
机器学习数据挖掘算法选型：在进行数据分析和机器学习建模时，算法的选择是至关重要的一步。不同的算法有不同的特点和适用场景，因此正确选择适合具体问题的算法可以显著影响建模结果的质量和准确性。本文将介绍几种常用的机器学习和数据挖掘算法，并探讨如何根据实际情况进行算法选型。
机器学习算法简介
机器学习是一种通过训练数据来建立模型，并利用模型对新数据进行预测或分类的方法。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归、神经网络等。每种算法都有自己的特点和适用范围，需要根据具体任务的要求选择合适的算法。
数据挖掘算法应用
数据挖掘是从大量数据中发现未知模式和规律的过程，通过数据挖掘算法可以帮助企业发现隐藏在数据背后的商业价值。常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、聚类分析、异常检测等。这些算法可以帮助企业进行市场营销、风险管理、客户分析等方面的工作。
机器学习数据挖掘算法选型指南
1. 确定问题类型：在选择算法之前，首先要明确问题的类型，是分类问题、回归问题还是聚类问题。不同类型的问题需要不同的算法来解决。
2. 数据分析与预处理：在进行算法选型之前，需要对数据进行分析和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、特征工程等步骤。只有在数据准备工作充分的情况下，才能选择合适的算法进行建模。
3. 算法比较与选择：在确定问题类型和完成数据准备后，需要对多个算法进行比较和测试。可以通过交叉验证等方法来评估不同算法的性能，从而选择最适合的算法进行建模。
4. 超参数调优：在选择算法后，需要对算法的超参数进行调优，以获得最佳的模型性能。可以使用网格搜索、随机搜索等方法来寻找最优的超参数组合。
5. 模型评估与部署：最后，在选择算法并训练模型后，需要对模型进行评估和验证。可以使用各种指标如准确率、召回率等来评估模型性能，并在验证通过后将模型部署到实际应用中。
常用机器学习算法
- 决策树：是一种树形结构的分类器，通过判断不同特征的取值来分割数据集。决策树易于理解和解释，是一种常用的分类算法。
- 支持向量机：是一种二分类模型，通过构建超平面在特征空间进行分类。支持向量机在处理线性和非线性分类问题时表现出色。
- 逻辑回归：是一种广泛应用于分类问题的算法，通过对数据进行逻辑函数拟合来进行分类预测。
- 神经网络：是一种模拟人脑神经元网络的算法，适用于处理图像识别、语音识别等复杂问题。
常用数据挖掘算法
- 关联规则挖掘：用于发现数据中不同属性之间的关联关系，经常应用于购物篮分析等场景。
- 聚类分析：将数据集中的样本划分为若干个组，同一组内的样本更为相似。聚类分析常用于市场细分、用户群体分析等方面。
- 异常检测：用于发现数据中的异常值或离群点，帮助企业识别风险或问题。
通过本文的介绍和指南，相信读者对机器学习数据挖掘算法选型有了更深入的了解。在进行算法选型时，建议结合实际问题需求和数据特征，选择适合的算法并进行充分的测试和验证，以获得更好的建模效果。
九、自吸泵选型时应了解哪些基本数据？
1、自吸泵选型基本数据首先要了解输送的液体具体是什么介质。主要液体的名称、液体的主要特性（比如液体是不是具有腐蚀性、恢复性、易燃易爆性、毒性等）、液体的具体温度多高、是不是含有颗粒颗粒的含量占多少及颗粒直径具体什么颗粒、介质的密度、介质的粘度等。
2、然后确定自吸泵的性能参数。首先需要了解用户需要的流量，然后需要了解自吸泵进口管道长度及高度具体在哪个地区使用方便查阅大气压力来计算自吸泵的吸程能不能满足工况、自吸泵出口系统管路的布置；具体垂直高度多高、水平距离多少米、管径多大、弯头数量、阀门数量、自吸泵抽水输送出去是做什么用处，末端是不是需要有压力等等以便厂家为您选择合适扬程的自吸泵产品，了解装置的运行方式（间歇运行或连续运行）。
3、自吸泵选型时应了解的其他工况。自吸泵选型时还要考虑到使用环境工况条件的限制、预算成本、自吸泵的安装位置、安全（如是输送易燃易爆的液体或者环境还需要防爆电机）、环境污染是不是需要自吸泵达到无泄漏的功能等要求例如立式无泄漏自吸泵。
十、电脑选型：工作站or台式机？
工作站与PC的差别有多大？
工作站与PC的差别有多大？ 正如真正的苹果迷不会接受披着苹果皮的iphone。同样，真正识货的人也从不奢求高端PC升级了硬件后摇身变为工作站。
作为计算机中一条特殊的产品线，工作站也是由CPU、内存、硬盘、显卡、电源等部件组成。但如同DNA决定一个人的所有特质，从诞生之初，工作站的设计理念就注定了它与PC 本质上的差别。
那么，外形相似的PC和工作站究竟差别有多大？攒机和品牌工作站有哪些不同？工作站能为我们的工作带来哪些实际的好处？面对诸如此类的问题，今天惠普工作站大讲堂第一讲，小编将为您一一道来。
差别一：至强、多核CPU，实现更强劲的运算能力
工作站和PC的一个重要区别在于芯片组和处理器的选择上，前者往往采用工作站级芯片组和性能更加强劲的多核处理器、或者支持多路处理器来满足诸如图形应用中的大量浮点运算和3D渲染工作等。例如：惠普Z800工作站便可支持2个英特尔® 至强® 多核处理器。众所周知，石油和天然气勘探、地理信息系统、大型汽车、飞机、CAD/CAM制造、数字内容创建等高端可视化技术重点应用的领域，对计算机硬件配置提出了极其苛刻的要求。只有配备了强大的至强处理器才足以支持海量数据的可视化处理和高清晰复杂三维图形数据的高速稳定运算。
差别二：专业显卡全面支持OpenGL标准、实现多屏显示
在图形应用较为看重的显示方面，工作站一般采用专业2D或3D显卡，与普通显卡重点对DirectX及少部分使用OpenGL的游戏进行优化不同，专业显卡全面支持OpenGL标准，并提供硬件加速。且支持更高的屏幕分辨率或多头输出，就像 HP Z200可选配的专业2D显卡NVIDIA Quadro NVS 295，可以支持双2560x1600分辨率输出，而采用ATI显卡的惠普移动工作站EliteBook 8540w/8740w最多可支持5个独立显示屏，特别适合平面设计、金融等用户对大屏幕显示的需求。专业3D显卡对常用的3D设计软件做了专门优化处理、处理效果更好，可高精度地显示复杂的3D模型，在专业软件应用中可以具有更高的性能。
差别三：海量内存，ECC纠错，更给力的扩展性
相比PC，工作站具有更好的扩展性。平面设计、视频编辑等专业应用需要大量的内存， PC往往最大支持8~16GB内存，而工作站往往采用64位操作系统，可以支持更大内存，惠普双路旗舰工作站HP Z800最大支持192GB内存，即使入门级的Z200/Z200SFF工作站也可支持16GB ECC内存。ECC内存可以检测和自动纠正临时的单位内存错误，提高数据完整性和系统可靠性。对于电子邮件、文字处理等应用，数据完整性问题可能并不严重。但对于关键任务设计或金融交易应用，从a0跳到a1可能会带来灾难性故障，造成严重损失。
差别四：液冷散热，保障持续高负荷稳定运行
持续高负荷工作的稳定性不仅是工作站区别于PC的一大特性，更是品牌工作站强于攒机的明显优势。工作站需要长时间工作，对系统的稳定性要求很高，故而往往会选用具有更高可靠性的硬件。除了显卡、CPU等关键部件外，惠普工作站还采用了高品质的电源，保证长时间工作中的动力稳定。除此，在散热和静音方面也不惜工本，惠普的入门级工作HP Z400和高端工作站HP Z800都采用了成熟的液冷散热技术， 一劳永逸地解决了“散热”和“噪音”的矛盾。
差别五： 广泛ISV认证提供更全面的兼容性
广泛的ISV认证作为惠普工作站的技术亮点从一方面有力地证明了品牌工作站在稳定性与兼容性方面更具优势。惠普工作站拥有业界最广泛的ISV认证，通过与诸如Adobe、Autodesk、Ansys、Avid等独立软件开发商的合作认证测试，专业软件在工作站平台上的表现更加稳定。即使是如梦工厂这样的动画制作巨头，面对巨大的3D渲染与计算工作，惠普工作站依然能在长时间高负荷的运转中行云流水，有效地避免了因为宕机造成的工作延误。
成功的工作站产品并不仅仅是高品质硬件的堆砌，每一台工作站出厂前都经过了实验室严格的测试，以保证其出色的品质和可靠性。而面对日益激烈的产品同质化，业界领先的品牌工作站厂商惠普在强大硬件配置的基础上还提供了诸如自主创新软件、第三方增值软件随机赠送以及优质的售后等增值服务。选择攒机还是品牌工作站，相信前面提出的问题已经在今天的惠普工作站大讲堂中迎刃而解了。
工作站的“前世今生”
我是谁？我的英文名叫做Workstation，于是中文名很直白——工作站。简单说，我就是电脑的一种为了特殊的运算要求专门加强了某些性能，专门完成普通电脑不能或很难完成的任务的电脑。
IBM的1620工作站 来跟我看看我们家族“超简史”。我的家史其实和整个人类计算机的历史相始终。最早的工作站可以追溯到1959年IBM的1620，不过他确实有点弱，连10进制加法表都需要驻留在内存里，也没有漂亮的“脸面”显示器，需要用纸带打孔卡输入/输出。 1973年，施乐的“奥托”被认为是现代意义的第一台工作站。到了1980年代，我们进入了大发展时期，仅仅在1989年一年，就诞生了45000台SUN“ SPARC”工作站兄弟。1990年代，Intel成了硬件的老大，而微软则成功武装了我的大脑，特别是进入21世纪以后，不管是什么电脑，都拜Intel所赐，玩起了多核，我看上去和PC越来越像了，甚至有像笔记本电脑一样的“移动工作站”。好在我们家族经过几十年的积累，有很多“独门”绝技一脉相承，像什么无盘工作站、瘦客户机、高端3D显卡、SCSI接口存储、海量RAM、64位处理器、高效冷却系统等等。当然后来PC上也学了些皮毛，不过，我们所做的工作始终是PC什么的望尘莫及的。
说起我们家的家史，还有过一段好笑的“3M”时代。上世纪80年代初，高端工作站都以满足“3M”为荣：1MB内存、1M分辨率显示（约1000X1000）和1M（百万次）每秒浮点计算性能。现在看上去简直爆弱了，不过要知道1981年IBM PC仅有16 KB内存，黑白文本显示，每秒1000次浮点运算功能，加上8087协处理器才能每秒3万次。比尔盖茨在1982年还说过：无论对谁来说，640K内存都足够了……当时我们还有第4个“M”的梦想：价格低于1 Million美分（1万美元），直到1980年代末，一台配置6Mhz CPU、8MB内存、1024 x864分辨率15英寸单色显示器的主流工作站售价还是1.5~10万美元……这个“M”梦想直到1990年代中才实现。
自我解剖：我和你的个人电脑有何不同
工作站的内部结构 有人说现在PC越来越强大，完全可以接我们的班。很多人将高端PC升级CPU、显卡、内存，想当做工作站用进行大规模的专业运算，结果呢——等待他们常常是渲染失败或直接宕机！我的身体中每一个“器官”，名字听起来和PC的没什么两样，但实际上标准要严格得多。让我来自我解剖一下，不是自夸，让大家看看青龙偃月和西瓜刀的区别！
强大的心脏：至强多核多路CPU稳定澎湃 大家都说处理器是电脑的心脏，我们上世纪就标配“多核”心脏了，现在是更强更稳定的多核多路处理器，例如ThinkStation S20支持至强六核处理器，D20更支持两个至强。
超大肺活量：海量+ECC纠错内存 如果把处理器比作心脏，那内存可以看作是随时提供氧气“肺”了。PC由于32位操作系统的缘故，一般仅支持3.2G内存，而我们早就是64位系统，如ThinkStation最大支持192GB（受Win7限制）ECC内存，还能自动检测和纠正错误，相当于对“数据空气”的过滤，不怕什么PM2.5。
超级大胃王：海量Raid、SATA、SSD 有“食量”才能有干劲儿。PC硬盘容量通常只有几个TB，而我们的硬盘则是容量高达几百TB，而且“消化”速度比PC的快的多，Raid、SCSI、SSD等各种专属技术都让PC垂涎三尺。
高智商大脑加三头六臂：专业显卡，多屏显示 现在很多游戏PC对于自己的显卡沾沾自喜，我笑了。PC显卡在DirectX方面也许还不错，不过我们的专业显卡“智商”比他们的高多了——OpenGL硬件加速，而且有超高屏幕分辨率和多头输出，举个“栗子”炫耀一下：ThinkStation D20装备的NVIDIA Quadro显卡，可输出双路2560x1600分辨率，最多可输出5个独立显示屏。
武装到皮肤，全天候作战：防尘、耐热、防湿、防辐射 PC是躺在家里的乖宝贝，我们的工作单位虽然不会是沙漠、雨淋、极地这样的恶劣环境，但是任何的风吹草动都“伤不起”啊——连续运行几天的科学计算或图像渲染要推倒重来，或者就是金融、电力系统的全面混乱！因此我们的外壳具有良好的防尘、耐热、防湿、防辐射性能，还具有极佳的散热系统。PC半年就灰尘满面，我们连续运转几年还是容颜依旧。
读书破万卷，证书一大堆：广泛ISV认证，稳定兼容各种专业软件 很多软件装在PC上总会有些小Bug，当然，原因有可能是来路不正。任何软件想进入我们的“身体”中运行，都需要先进性极为严格的多种ISV（独立软件厂商）认证，不管是什么Adobe、Autodesk、Ansys、Avid，我和兄弟姐妹都进行了长时间的试验，保证了100%兼容和稳定。
这位看官说我连重启按钮都没有？哈哈，因为我压根就没有重启的必要！PC你行么？
我们的神秘“工作单位”
由于我们功能强大、表现稳定，还总爱7X24小时加班，所以特别受欢迎，尤其是金融、医疗、多媒体动画、能源勘探、科学教育、工业设计和制造等领域，那是人见人爱啊！
联想ThinkStation D20工作站 比如说我自己吧，大名叫联想ThinkStation D20工作站，现在供职于BTI。什么？你不知道BTI是哪？这可是好莱坞大片《变形金刚：月黑之时》、《野蛮人柯南》和《蓝精灵》的3D制作方喔！每一帧栩栩如生的高清动画背后，都是我没日没夜的密集型工作！《变形金刚》每周要渲染1万个高清帧，包含难度最高的镜头，数据高达3TB！在一个包含21个毛发系统的场景中，有14万个单独的“毛发”字串符，这是一项艰巨的任务，我得5分钟才完成一帧，开始工作在70台高端PC集群上进行，结果直接死翘翘！换成我和30个兄弟才合力完成。
工作站在《变形金刚：月黑之时》的后期制作中大显身手 现在，我的兄弟姐妹们也都供职于重要部门，是真正“白骨精”。我有很多兄妹在国家电网调度中心工作，为全国88%的国土调度供电，涉及10亿人的生活，每秒要接收和分析海量数据，分分秒秒保证实时调度、一体化协同调度和应急指挥调度！还有还有，前段时间，中国科学家在龙年元宵向世界奉上的厚礼——由嫦娥二号月球探测器获得的7米分辨率、100%覆盖全月球影像图，那是相当于用96只单眼组成的复眼去观察月球，把这么多的数据变成图像，也有我的多为兄弟在默默的奉献
除此以外，我们家族中还有很多人就职于科研、军工等涉密机构，所以和大家见面的机会很少啦。不过，现在流行的云计算，也有我们的幕后功劳，当你在享受各种便捷的IT服务时，不要忘了我们的存在啊。
现在，你该了解我和我的家人——工作站家族了吧。未来，无论我们的身形如何变化，我们的性能肯定会更强大……我突然想起了那句经典的电影台词“能力越大，责任越大”，我的名字就是我生命的最好诠释啊——工作，站。
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