笔记本电脑的优点和缺点 幼师工作中5条优点和缺点
笔记本电脑的优点和缺点
笔记本电脑作为个人电脑出现，将取代刚性台式机。它们旨在让移动中的人的生活更轻松，您可以在舒适的客厅中使用计算机。我们来看看笔记本电脑的一些优缺点。
笔记本电脑的优点：高度便携：笔记本电脑高度便携，这意味着它们可以轻松地从一个地方带到另一个地方，并且可以在任何地方使用。这使用户可以更轻松地在任何地方工作。完成更多的工作：笔记本电脑的设计方式使它们可以实现的目标没有限制。人们可以在任何地方轻松工作，确保使用笔记本电脑完成大量工作。即时使用：笔记本电脑被设计为即插即用设备。这意味着只要电池有电，它就可以轻松地在任何地方使用。无需连接任何额外的单元即可与笔记本电脑一起工作。最新信息：笔记本电脑有更新的信息，不需要持续更新。这意味着从笔记本电脑收集的信息通常是有意义的。更低的功耗：笔记本电脑的设计功耗低于台式机。笔记本电脑通电并充电后，它可以在电池充电的情况下运行长达6小时。这确保了以测量的间隔消耗功率，这使得它对电源友好。电池寿命长：笔记本电脑自带电池，可以长时间储存电量。这确保了笔记本电脑可以在任何给定时间的任何地方使用。除此之外，笔记本电池可以长时间储存电力，这意味着即使在没有电力的地方也可以使用它。非常灵活：笔记本电脑的设计在操作和功能方面都非常灵活。它们不仅可以在任何地方使用，而且还可以轻松地从一个地方移动到另一个地方。更多附加功能：笔记本电脑提供了更多使用台式机时可能无法使用的附加功能。其中包括内置CPU和连接的鼠标ＶｓｄｉｆＦＥｒ。空间更小：与台式机相比，笔记本电脑的体积更小。这意味着与桌面相比，它占用的空间相对较少。单根电源线：笔记本电脑配有一根电源线，用于为笔记本电脑供电。不需要额外的可能很麻烦的电线。笔记本电脑的缺点：频繁升级：笔记本电脑设计有内置CPU和所有其他组件ＶｓＤＩｆｆＥｒ。这使他们每次都容易受到挤压。因此，它们需要频繁升级以保持最佳性能。更高的购买价格：笔记本电脑在设计上比台式机贵。这是因为它们的便携性和易用性。笔记本电脑的初始购买价格更高，因此限制更多。定制难：定制笔记本电脑以满足个人需求有时是困难的。这是因为与台式机相比，与笔记本电脑的设计和功能相关的复杂性。高度不安全：笔记本电脑高度不安全，因为它们很容易携带。它们没有固定在一个特定的位置这一事实意味着它们很容易被办公室里遇到的任何人偷走。健康问题：笔记本电脑与健康问题有关，尤其是在持续使用方面。科学家们发现，如果长时间使用笔记本电脑，有时会导致男性阳痿。不是很耐用：笔记本电脑不如台式机耐用。虽然初始价格很高，但它们可能不会持续很长时间，这使得权衡变得非常麻烦。小工作屏幕：笔记本电脑的工作显示屏非常小，可能不适合尤其是视力受损的人使用。台式机具有更大的显示屏，这对它们有利。较小的键盘：笔记本电脑安装了较小的键盘，使用时需要注意和小心。这使得在使用笔记本电脑时打字非常困难。更难修复：当笔记本电脑被毁坏时，试图修复它们并不是一件容易的事。这是因为与笔记本电脑相关的复杂设计。不附带鼠标：笔记本电脑不附带外接鼠标和台式机具有的其他配件，因为所有这些都是内置的。笔记本电脑的优点和缺点有什么好处？笔记本电脑的优点和缺点的局限性笔记本电脑的优点和缺点笔记本电脑的的好处和坏处笔记本电脑的的利与弊笔记本电脑的的优缺点笔记本电脑的怎么样？欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处，尊重他人劳动成果。转载请注明：文章转载自有区别网[http://www.vsdiffer.com]本文标题：笔记本电脑的优点和缺点本文链接：https://www.vsdiffer.com/proscons/pros-vs-cons-of-laptops.html免责声明：以上内容仅是站长个人看法、理解、学习笔记、总结和研究收藏。不保证其正确性，因使用而带来的风险与本站无关！如本网站内容冒犯了您的权益，请联系站长，邮箱：数学建模中各种评价类模型的优点和缺点总结
数学建模中，评价类模型是一类比较基础的数学模型之一，往往是对应生活中的一些实际问题。最常见的数学模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法。下面对于上述几种模型的优缺点进行系统地分析。
层次分析法的优点如下所示：
层次分析法是一种系统性的分析方法。层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。
层次分析法是一种简洁实用的决策方法。这种方法既不单纯追求高深数学，还不片面地注重行为、逻辑、推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来。
层次分析法所需定量数据信息比较少。层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲究定性的分析和判断。
层次分析法的缺点如下所示：
层次分析法指标过多时数据统计量大，且权重难以确定。
层次分析法的特征值和特征向量的精确求法比较复杂。在求判断矩阵的特征值和特征向量时，所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。
层次分析法的定量数据较少，定性成分多，不易令人信服。
层次分析法只能从原有方案中进行选取，而不能为决策者提供解决问题的新方案。
2.模糊综合评价模糊综合评价的优点如下所示：
模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，能对蕴藏信息呈现模糊性的资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价。
模糊评价法的评价结果是一个矢量，而不是一个点值，包含的信息比较丰富，既可以比较准确的刻画被评价对象，又可以进一步加工，得到参考信息。
模糊综合评价的缺点如下所示：
模糊综合评价的计算复杂，对指标权重矢量的确定主观性较强。
当指标集U较大时，在权矢量和为1的条件约束下，相对隶属度权系数往往会偏小，权矢量与模糊矩阵R不匹配，结果会出现超模糊现象，分辨率很差，无法区分谁的隶属度更高，严重情况甚至会造成评判失败，此时可以使用分层模糊评估法加以改进。
3.熵值法熵值法的优点如下所示：
熵值法是根据各项指标指标值的变异程度来确定指标权数的，这是一种客观赋权法，避免了人为因素带来的偏差。
熵值法的缺点如下所示：
熵值法不能减少评价指标的维数。
熵值法忽略了指标本身重要程度，有时确定的指标权数会与预期的结果相差甚远。
4.TOPSIS法TOPSIS法的优点如下所示：
TOPSIS法避免了数据的主观性，不需要目标函数，不用通过检验，而且能够很好的刻画多个影响指标的综合影响力度。TOPSIS法对于数据分布及样本量、指标多少无严格限制，既适于小样本资料，也适于多评价单元、多指标的大系统,较为灵活、方便。
TOPSIS法的缺点如下所示：
TOPSIS法必须有两个以上的研究对象才可以进行使用。TOPSIS法需要的每个指标的数据，对应的量化指标选取会有一定难度。
TOPSIS法不确定指标的选取个数为多少才适宜去很好刻画指标的影响力度。
5.数据包络分析数据包络分析的优点如下所示：
数据包络分析又称作为DEA，可用于处理具有多个输入和输出的问题。数据包络分析对于效率的评估结果是一个综合指标，并且可用于在经济学中应用总生产要素的概念。
数据包络分析可以处理间隔数据以及序号数据。
数据包络分析中的加权值是数学的乘积计算，因此摆脱了人类的主观性。
数据包络分析不会受到不同规模的影响。
数据包络分析的缺点如下所示：
数据包络分析不应该有太多变量。数据包络分析的输入变量和输出变量之间的关系程度没有考虑。
数据包络分析它产生了有效的边界，这可能相当大。
如果样本量太小的话结果不太可靠。
6.秩和比法秩和比法的优点如下所示：
秩和比法又称为RSR法，该方法使用了数据的相对大小关系，而不真正运用数值本身，所以此方法综合性强，可以显示微小变动，对离群值不敏感。秩和比法能够找出评价指标是否有独立性。
秩和比法能够对各个评价对象进行排序分档，找出优劣，是做比较，找关系的有效手段。
秩和比法的缺点如下所示：
秩和比法通过秩替代原始指标值，会损失部分信息，不容易对各个指标进行恰当的编秩。7.灰色关联法灰色关联法的优点如下所示：
灰色关联法对于数据要求比较低，工作量比较少。灰色关联法的思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失。灰色关联法的缺点如下所示：
灰色关联发要求需要对各项指标的最优值进行现行确定，主观性过强。灰色关联法的部分指标最优值难以确定。