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【写代码对电脑有要求吗？什么电脑适合写代码？】
这个问题问得好，作为一个一线技术、产品从业者，首先我是一个符合文中定位的最佳用户；然后我从大学期间到现在就帮别人维护电脑超过了千台，这里慢包括了Mac电脑，WindowsPC以及LinuxPC，所以从专业角度来说，相信我的解答也具有参考性。
首先在回答问题之前，谈两个约定，喜欢的朋友可以关注我的自媒体账号：EmacserVimer，并且请记住一个忠告，如果需要一个更好的系统环境，当然Linux和Unix发行版本不用多说，macOS下一定要避免使用Mackeeper这种流氓软件，Windows下一定要避免使用360安全卫士这种流氓软件。
为什么这么说？请记住：这些所谓的安全软件才是导致你电脑不安全的根本原因！
回到正题，回答题目中的问题：
不玩游戏说明什么？
一般来说，玩游戏代表什么？现在的网络游戏对电脑配置要求也越来越高了，从剑灵开始，貌似网络游戏领域也开始对电脑配置要求越来越高。在单机游戏方面，以战地、使命召唤、孤岛惊魂、孤岛危机、极品飞车、刺客信条等等大型单机游戏对电脑配置要求都是非常高的。那么不玩游戏至少在显卡上要求可以不那么高。
写代码对电脑到底有什么要求？
其实单纯的开发，对于电脑的配置要求不用特别高，大部分开发其实CoreI5的CPU+8G内存+一块稍微好一点的独立显卡就可以了，所以这配置要求高吗，其实并不会。当然如果设计到做Java开发，因为阿Java是虚拟机语言，而目前主流的Java开发工具不论是Jetbrains公司的IDEA集成开发环境，还是IBM支持的eclipse集成开发环境，本身又是基于Java开发的IDE，对电脑硬件资源要求比较高，但是上面所说的配置也是足够的。
当然如果有更高要求，硬件要求比较高的，预算也足够的话，那么我想你可能需要一个更高配置的电脑。比如有的需要用到虚拟机，在虚拟机上还要装系统，比如说你需要做移动开发，那就更离不开虚拟机了。这时候我会直接推荐两款型号的电脑，一款是戴尔的XPS15，一款是苹果的MacBookPro15，这两款代表了目前Windows和macOS领域的两款笔记本的顶尖水平，不论是做工还是整体硬件水平都是行业最佳。当然这里我自动略去了Alienware和TerransForce这样的游戏笔记本电脑。
这里我想详细说一下MacBookPro，这款产品对于大部分程序员来说简直是太棒了，她完全兼顾哈了工作和生活，想比如Windows各种环境搞来搞去的痛苦，当然如果你说你是个.net程序员的话请自动忽略。而Linux不能很好的兼顾生活使用，macOS简直在工作和生活中寻求到了一个趋近于完美的平衡。
macOS基于Unix的FreeBSD分支，基于Unix想必很多开发者应该明白意味着什么应该很明确了，意味着Unix下各种shell应有尽有，c/c++/java/perl/python/php/ruby/lisp，各种shell，拿过来直接用，你根本不需要像在Windows下比如装JDK等等。你不用flex/yacc，grep，screen，ssh，make？好多opensource的项目只提供cygwin/gcc/make的编译环境，所有这些都是builtin的。
最重要的是Vim，Emacs，Gcc等众多*nix的神器和macOS相处非常友好！
最后一点，那就是省心，不用担心病毒，不用担心磁盘碎片，不用担心如何重装系统，这些通通给你没关系，甚至你都可以不关机，你只需要集中精力码代码就好了！这是我一直以来不遗余力的推荐macOS的根本原因。
记住：如果你要做深度学习，那么请注意看这里！
当然，有一种程序员例外，上面说的请忘记！那就是深度学习领域！
目前深度学习领域对于电脑配置要求比较高，所有的学习资源库对硬件也比较挑。比如深度学习GPU编程效果很好，目前大部分库也都在*nix环境下体验更好。所以本质上如果学习深度学习，你可能需要一款高配电脑才可以，甚至最好是服务器配置。
你可能需要最好的CPU，最好的NVIDIA显卡而且还要多通道，需要更大的内存，更好的固态硬盘来寻求最好的编程体验。
所以最终作为一个程序员选择什么电脑，主要还是在于你的方向，即使在垂直领域，依然存在着具体方向的区别。普通的程序员配置并不需要太高，但是如果涉及到虚拟机，或者学习深度学习的小伙伴，那么你的电脑可能需要比较高的配置了。
当然很多攒机的小伙伴可能比较感兴趣具体的配置单什么的，可能在下面发起讨论，我会尽可能回复的，也可以关注和私信我，分享一些实用小技巧！
客户精准营销是什么意思？实用的客户精准营销举例介绍讲解
客户精准营销是什么意思？总的来说就是长期以来，营销的科学性正是因为运用了自然科学中的数据收集方法，对消费者的各种数据和行为轨迹进行了严谨的记录、收集和分析；同时，我们用社会心理学通过现象来解释人的内心世界。这种主观性和客观性的结合，使营销能够推测和接近市场需求的方向，使生产者和消费者实现和谐的交换。因此，数据和营销密不可分。
实用的客户精准营销举例介绍讲解如下，随着互联网的不断发展和移动互联网，的广泛普及，产生了大量的用户行为数据。通常现在很多大公司都用：
1。浏览/购买历史并反复推送；
2.大数据营销的“标签精准营销”。
例如，根据客户画像，银行精准营销的类型包括：
(1)实时营销。实时营销是根据客户的实时状态进行针对性营销，比如客户目前在位置的位置，客户最近的消费情况(一个用信用卡购买孕妇产品的客户，可以通过建模猜测怀孕概率，推荐孕妇喜欢的业务)；或者是关于改变你的生活(换工作，改变婚姻状况，安定下来等等。)作为营销机会；
(2)交叉营销。即不同服务或产品的交叉推荐。例如，招商银行可以基于对客户交易记录的分析，有效识别小微企业客户，然后利用远程银行实施交叉销售；
(3)个性化推荐。银行可以根据客户偏好为银行产品提供服务或个性化推荐，如根据客户年龄、资产规模和财务偏好准确定位客户群体。分析他们潜在的金融服务需求，进而进行有针对性的营销推广；
(4)客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户损失预防和客户回报。例如，通过建立客户流失预警模型，招商银行留住了销售高收益理财产品的前20%客户，金卡和金葵花卡的客户流失率分别下降了15和7个百分点。
客户精准营销中虽然大数据不加区别地获取目标消费者的行为记录，并进行适当的营销手段，但当我们在当地环境中使用这些数据时，很可能会受到不准确数据源的干扰。
目前很多大公司在归纳推理阶段引用大数据。也就是说，数据显示消费者的特征大部分是A、B、C，然后推断消费者的标签是D，然后进行信息触达，这样对于这类客户的寿险电话营销成功率并不高。
原因是标签不是销售的决定性特征。你不能用三个条件过滤出一个准确的标签。但如果再加上一个额外的数据维度，“这些客户享受保险带来的安全服务”，就基本可以确认他们是有保险需求的客户。因此，在使用大数据对目标客户进行标签时，找到关键标签可以有效提高后续转化率。毕竟标签错了就没办法谈精准营销了。
然而，这种“标签精准营销”的方式仍然存在很大的缺陷。
在消费者行为方面，即使标签是正确的，在错误的时间和地点推送营销信息也是没有用的。就像刚出生的妈妈，标签准确，不戴手表，随时随地都需要买奶粉和纸尿裤。更不用说，一个消费者是中等收入的时尚人士，并不意味着他必须为某个时尚品牌买单。
从根本上说，是因为消费者的购买动机是多种多样的。然而，如果因为精准营销而没有像触达这样的团队，可以预见销售机会应该已经溜走了。
所以在营销产品的时候，缺乏一个交易场景的标签。比如淘宝退货保险结合电子商务，航空延伸保险结合旅行，或者移动终端周围的碎屏保险都成为中国情景保险的经典案例。
银行创造的商户优惠活动也是诱发信用卡申请的“强势场景”。通过向商家提供大折扣，可以强烈吸引消费者，吸引消费者用卡消费，容易诱导消费者冲动申请。
因此，在大数据，使用“客户精准营销”的营销理念给了大家另一种选择，即先用大数据算法给营销场景贴标签，然后在不同的营销场景中推送个性化信息。企业只需要根据营销场景的标签组合定制几套营销字帖，然后通过大数据投放到不同的渠道，简单来说就是“在不同的池塘，使用相应的诱饵，让池塘的鱼在当前的水温和光照环境下最有可能上钩”。
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