1，2手电脑配件,能卖多少钱？
一般400-500之间差不多了
2，Intel(R)pentium(R) 4 CPU 1.70GHz零件
内存DDR400的超贵 而且只有二手市场有 1GB几乎要300以上 AGP接口的显卡更难买 也只有6系及以下的显卡有AGP接口的 还是放弃升级的想法吧 极度不合算 换新机还便宜点
3，升级了电脑啦,这些二手配件能卖多少钱？
你约我来 让我为难 这个真不好说 要让我出价 平心而论 250是绝对不要 200以下可以考虑 可是这种旧东西 有时候他就是特别需要 贵些他也要 价格就能高了 你上淘宝网去卖吧 能多卖不少
卖一百多已经不错了
卖店的话·卖不了好多钱的， 不过现在DDR400的内存很贵的 估计在400左右 我前几天收了一套旧机，和你配置差不多加上17纯平显示器450块钱
5使钱
400的条子虽然贵但是已经没有人要了。旧机条子坏了，就没必要换了，直接配台新电脑。你这台200应该能卖到
能不能卖出去都是问题 ？
4，我买的二手配件,贵了吗？
1:7成新这个价格很好了... 2:象两个品牌的内存同时使用出现兼容性问题的可能性很大... 3:9550卡记得以前装个5.X版的催化剂可以玩 真·三国无双3 这样的游戏还有就是极品飞车6~8都没有问题, 使命召唤1 这样的游戏也可以但有些卡,如果是网游就更没问题了...
不错啊。86主板，性能不错，能配上老接口的所有INTEL处理器。硕泰克也是个名牌。 9550显卡，是前两代的性能王者之一，现在用来玩一些简单的3D游戏还是足够的。比如说魔兽争霸。 而这些加起来才280元，对于暂时的用或者说是在明年买新电脑之前作个过渡还是不错的，很超值了。
这个价格已经很便宜了``配置也还不错``不过我觉得用AMD 64X2 4000+ AM2(盒) 更好
1、这个价格挺合理的，现在光9550的卡的价格（二手）就在200左右了 2、由于你的板子较低，如果用两根256的条子的话，并不能在实际应用中体现多少出来，建议去搞根512的条子加强
不错，很便宜啊 ！
对这款主板了解不多....如果没大问题 还是可以吧 毕竟是865pe 显卡一般 二手9550大概在这边也就150左右吧 二手配件关键是你需要不 如果都没质量问题 那还算过得去的交易
这样的价格 买这样的 配置 值啦 就是内存小了点 可以给个70分啦
5，自己用二手配件组装一台能玩联盟的主机得多少钱？都要什么配件？ - ...
现在 配置 二手的 电脑 用 AMD配置 非常 便宜， 合算 市场上，想 当年， 出货量 大。 AMD 配置 速龙 类 配置 绝对 不能要， 最理想的是 翼龙 类的 配置， 建议配置： CPU： 翼龙类 在这 给出 最好的 双核 和 四核 AMD 翼龙X2 570 频率 3.5 AMD翼龙 X4 980 频率 3.7 双核的 便宜，若 嫌贵 ，可以 降低 型号为 565 975 主板： 7 8 系列的主板 都行，也 便宜。，若 主板 用 最好的 9 系列 主板，技嘉 FX990--UD3 （淘宝上 有 好的 很便宜：以前 都是 千元的 主板 现在 360元） 十项供电 以后 可以 换 FX 8350 。 内存： 金士顿 DDR3 1333 4G*2 （建议 用 新的，新旧 差价 不大 三年保修） 硬盘： 1000G 建议用新的。 电源： 输出 功率 不低于 450W 显示器： 大小自定，建议 用 品牌的，比如： 戴尔 飞利浦 优派 国产的 联想 长城。 其他 自定。 以上 是 现在 二手电脑 最 合算的 配置。 好的二手电脑 用 三年 不坏，也 正常。
处理器 英特尔 Xeon(至强) E3-1231 v3 @ 3.40GHz 四核 主板 华硕 B85-A R2.0 ( 英特尔 Haswell ) 内存 8 GB ( 金士顿 DDR3 1600MHz ) 主硬盘 vDiskBus Disk ( 53 GB ) 显卡 Nvidia GeForce GTX 960 ( 2 GB / 微星 ) 2000块大洋搞定！
6，家里的电脑主机不行了,想换一些二手的配件! 采纳后再加分!!!!...
CPU：I7 860 650￥ 性能比现在的I5 4670强10%，而且一代I7是完全解锁版，超频之后的性能会让这个U提升两个档次。 主板：微星P55-GD65 400￥ 真正的高端主板 显卡：GTX460 1GD5 品牌就别挑了，基本差不多 450￥，性能同等现在的HD7770。 以上全为2手价格，主板是淘宝帮你找的，这个主板原价我想不会低于1500￥，淘宝直接搜索这款就行了。
我本身在玩坦克世界 你还不如自己在网上组装一套 电脑型号 技嘉 B85-HD3 台式电脑 操作系统 Windows 7 旗舰版 64位 SP1 ( DirectX 11 ) 处理器 英特尔 Core i7-4770 @ 3.40GHz 四核 主板 技嘉 B85-HD3 (英特尔 Haswell) 内存 8 GB ( 金泰克 DDR3 1600MHz ) 主硬盘 Tigo SSD ( 60 GB / 固态硬盘 ) 显卡 Nvidia GeForce GTX 650 ( 2047 MB / 技嘉 ) 显示器 明基 BNQ780D BENQ G2200W ( 22 英寸 ) 光驱 东芝-三星 DVD-ROM SH-118BB DVD光驱 声卡 英特尔(R) 显示器音频 @ 英特尔 Haswell 高保真音频 网卡 瑞昱 RTL8168E PCI-E Gigabit Ethernet NIC / 技嘉 这是我的配置 你要是自己组装的话 4千多 （我是被在实体店坑的）
G2020散+超频3红海mini+华擎H61M小板=600 显卡上迪兰HD7750=700 这是全新的价格 二手的话，最多1200左右拿下是合适的 再看看别人怎么说的。
cpu：intel core i3 3220 主板：蓝宝石Pure White B75A-MA 显卡：影驰GTX650黑将 总价1800，坦克世界可以高等画质(貌似超出LZ本意了~)
CPU： AMD 速龙II X4 750K（盒）400元 主板：微星 FM2-A75MA-P33 500元 显卡：HD6770 500元 全新共1400~1500元之间 坦克世界没什么问题
7，倒角和圆角在零件上有什么作用
1、倒角的作用有如下几个： （1）、去除锐边（安全着想）。 （2）、导向（有利于装配）。 （3）、去除毛刺，使之美观。 （4）、轴承钢在进行热处理前粗加工时必须有倒角，这样对于材料的热处理时，应力的释放，内部组织结构重新分布，不易出现裂纹，减小变形都是有非常重要的作用。 2、圆角的作用有以下几种： （1）、工艺圆角（铸造件在尺寸发生剧变的地方,必须有圆角过渡） 。 （2）、防止工件的引力集中。 扩展资料： 倒角指的是把工件的棱角切削成一定斜面的加工。 倒角是为了去除零件上因机加工产生的毛刺，也为了便于零件装配，一般在零件端部做出倒角。 倒角所用机器： 1、自动开关 这个自动开关的作用：把二台不同的机器的电源插在自动开关的插孔上，自动开关就把这二台机器联动起来，联动就是说，这二台机器有主辅之分，其中的一台为主，另外一台则为辅，主控制辅。 主机器开动，辅机器也跟着开动，主机器停下，辅机器也跟着停下，就是这样联动，当这二台机器不插在自动开关上的时候，它们各是各的，没有任何的关系。 这么说以后，自动开关的用处相信大家都想得到了。云石机切割瓷砖，水钻机钻混凝土楼板，都要用水冷却锯片和钻头，不然，锯片很快就会磨损。 而大多时候，施工现场都不完善，没有水源；通常都是靠提水来用，还要配一名工人辅助喷水，这样做的人工成本太高；有的时候，操作工人一手持工具一手用矿泉水瓶喷水，工件和云石机都是晃动的，是切不好的。 2、高压泵 有了自动开关，我们再配上一个微型高压水泵，就可以轻松无烦恼了（展示并演示水泵的射程）。 这个微型水泵别小看它，水平射程超过5米，若用胶管接上，高度可达10米，用来给水钻机供水最合适了。 万用喷嘴适用于任何云石机上使用，它的固定夹可以很方便地固定在云石机上，喷水的大小可以调节。 喷嘴通过胶管与水泵连接，水泵通过自动开关受到云石机控制，形成了一套自动喷水装置。 该装置让云石机、水钻机设备配套后，就可升级变成了自动冷却型，其操作变得更加简单方便，成倍地节省或减少了劳动力，降低人工成本，延长施工机具寿命，大大降低了施工粉尘、避免施工工人吸进砖灰而得尘肺病。 参考资料 百度百科-倒角
倒角为倒直角以距离或距离+角度为条件，圆角为倒圆角以半径为条件，俩个命令都可用于二维或三维图形中。 下面是我找的这两个命令在二维图形中的使用过程 用“倒角”工具可以在图形上形成倒角。 第一步，点击“修改”工具栏里的“倒角”工具，命令行窗口提示“选择第一条直线或 [放弃(u)/多段线(p)/距离(d)/角度(a)/修剪(t)/方式(e)/多个(m)：”，键入“d”并回车。 第二步，命令行窗口接着提示“指定第一个倒角距离：”，键入第一个倒角边长的数值，比如2后回车。 第三步，命令行窗口又接着提示“指定第二个倒角距离：”，键入另一个倒角边长的数值并回车，如果与第一个倒角边长相等就直接回车。 第四步，命令行窗口提示“选择第一条直线或 [放弃(u)/多段线(p)/距离(d)/角度(a)/修剪(t)/方式(e)/多个(m)]：”，在图1里的ab线段上点击一下。 第五步，命令行窗口最后提示“选择第二条直线，或按住 shift 键选择要应用角点的直线：”，在图1里的bc线段上点击一下，倒角就形成了，如图2。 如果希望倒角形成以后像图3那样还保留原来的直线，那么就应该选择“不修剪”，方法是在第一步或第四步的时候键入“t”并回车，命令行窗口会提示“输入修剪模式选项 [...倒角为倒直角以距离或距离+角度为条件，圆角为倒圆角以半径为条件，俩个命令都可用于二维或三维图形中。 下面是我找的这两个命令在二维图形中的使用过程 用“倒角”工具可以在图形上形成倒角。 第一步，点击“修改”工具栏里的“倒角”工具，命令行窗口提示“选择第一条直线或 [放弃(u)/多段线(p)/距离(d)/角度(a)/修剪(t)/方式(e)/多个(m)：”，键入“d”并回车。 第二步，命令行窗口接着提示“指定第一个倒角距离：”，键入第一个倒角边长的数值，比如2后回车。 第三步，命令行窗口又接着提示“指定第二个倒角距离：”，键入另一个倒角边长的数值并回车，如果与第一个倒角边长相等就直接回车。 第四步，命令行窗口提示“选择第一条直线或 [放弃(u)/多段线(p)/距离(d)/角度(a)/修剪(t)/方式(e)/多个(m)]：”，在图1里的ab线段上点击一下。 第五步，命令行窗口最后提示“选择第二条直线，或按住 shift 键选择要应用角点的直线：”，在图1里的bc线段上点击一下，倒角就形成了，如图2。 如果希望倒角形成以后像图3那样还保留原来的直线，那么就应该选择“不修剪”，方法是在第一步或第四步的时候键入“t”并回车，命令行窗口会提示“输入修剪模式选项 [修剪(t)/不修剪(n)] <修剪>：”，这时键入“n”并回车。 还可以给倒角指定一个边长和角度，这种情况按下面步骤进行操作。 第一步，当命令行窗口提示“选择第一条直线或 [放弃(u)/多段线(p)/距离(d)/角度(a)/修剪(t)/方式(e)/多个(m)：”的时候，键入“a”并回车。 第二步，命令行窗口接着提示“指定第一条直线的倒角长度：”，键入倒角边长的数值比如5，并回车。 第三步，命令行窗口又接着提示“指定第一条直线的倒角角度 <0>：”，键入角度的数值比如30，并回车。 第四、五步同上面一样，形成的倒角如图4。 如果图形的边角像图5那样没有闭合，利用“倒角”工具还能将其闭合，在第一步的时候就在图5的ab线段上点击一下；命令行窗口接着会提示“选择第二条直线，或按住 shift 键选择要应用角点的直线：”，按住“shift” 键的同时点击直线cd，图形的边角就闭合了，变成像图1那样。 掌握了“倒角”工具的使用技巧以后，再学习“圆角”工具就容易了。 第一步，点击“修改”工具栏里的“圆角”工具，命令行窗口提示“选择第一个对象或 [放弃(u)/多段线(p)/半径(r)/修剪(t)/多个(m)]：”，键入“r”并回车。 第二步，命令行窗口接着提示“指定圆角半径：”，键入半径数值，比如3后回车。 第三步，命令行窗口又接着提示“选择第一个对象或 [放弃(u)/多段线(p)/半径(r)/修剪(t)/多个(m)]：”，在图1里的ab线段上点击一下。 第四步，命令行窗口最后提示“选择第二个对象，或按住 shift 键选择要应用角点的对象：”，在图1里的bc线段上点击一下，倒角就形成了，如图6。 如果选择“不修剪”，形成的圆角如图7。
在机械中，倒角的作用有如下几个：① 去除锐边（安全着想） ② 导向（有利于装配） 圆角的作用分几种：① 工艺圆角（铸造件在尺寸发生剧变的地方，必须有圆角过渡） ②：防止工件的引力集中
8，完全硬件指南:教你 DIY 一套自己的深度学习机器_
编者按：在各大技术公司纷纷开源框架的背景下，人工智能日益成为普通开发者也能折腾的东西。当然，要想自己也能玩玩人工智能，你需要一套合适的硬件。如何才能搭建一套合适的人工智能，尤其是当今最火的深度学习的硬件呢？为了帮助大家避免一些硬件配置的坑，深度学习的资深玩家Tim Dettmers将自己的经验教训总结成了这篇深度学习的完全硬件指南，供各位玩家参考。
深度学习是一项非常耗算力的工作，所以你得有一个带很多内核的CPU，对吧？或者买高速CPU也许是浪费？在开发深度学习系统的时候，你能够做的最糟糕的事情之一就是在不必要的硬件上浪费钱。以下我将一步步地引导你了解搭建一套廉价的高性能系统所需的硬件。
这些年来，我总共搭建了7台不同的深度学习工作站。虽然进行了精心的研究和论证，但我在选择硬件部件方面还是犯了不少错误。在本篇指南中，我希望分享一下我在这些年学到的经验，以便你不再犯我犯过的那些错误。
本文将按照错误的严重程度来排序。这意味着通常最浪费钱的错误排在前面。
GPU图形处理器
本文假设你使用GPU来做深度学习。如果你正在为深度学习搭建或者升级系统的话，省掉GPU是不明智的做法。GPU是深度学习应用的核心——它对处理速度的改进实在是太大了，容不得无视它的存在。
我之前在GPU推荐的博文中已经详细讨论过GPU的选择，挑选GPU大概是你做深度学习系统最关键的选择了。在选择GPU时你可能会犯额错误主要有3个：（1）糟糕的性价比，（2）内存不足，（3）冷却不好。
要想有好的性价比，我一般建议用RTX 2070或者 RTX 2080 Ti。如果你用这些板卡你得用16位的型号。否则的话，去eBay淘GTX 1070、GTX 1080、GTX 1070 Ti是不错的选择，这些GPU你可以用于32位（但不是16位）。
选择GPU的时候要当心内存需求。在内存相同的情况系，与GTX板卡相比，可以跑16位的RTX板卡能训练的模型规模可以是前者的2倍。而且此类RTX板卡还有内存优势，选择RTX板卡并学习如何有效地使用16位模型能带你走很远的路。一般而言，对内存的需求大概是这样的：
追求最高水准的研究：>=11 GB
探索有趣架构的研究：>=8 GB
任何其他研究：8 GB
Kaggle竞赛：4 – 8 GB
初创企业：8 GB（不过要根据特定应用领域情况来确定模型规模）
公司： 8GB用于原型开发， >=11 GB用于训练
冷却是要留意的另一个问题，尤其是如果你买多块RTX板卡的话。如果你想把GPU插在相互挨在一起的PCIe槽的话，你的确保自己的GPU有一块风力强劲的风扇。否则的话你可能就要遇到温度问题，然后你的GPU就会变慢（约30%）并且死得更快。
排成一排的嫌疑犯
RAM
你认得出哪个硬件部件要对性能糟糕负责任吗？或者也许是CPU的错？RAM的主要错误是买时钟频率太高的RAM。第二个错误是买的RAM不足，没法获得流畅的原型体验。
所需的RAM时钟频率
RAM时钟频率是内存公司推销的噱头，引诱你买“更快”的RAM其实得到的性能好处寥寥。最好的解释可以看看Linus Tech Tips的视频《RAM速度真的重要吗？》
此外，重要的一点是要知道RAM速度对于更快的CPU RAM->GPU RAM传输来说并不相干。这是因为（1）如果你用的是固定内存，你的小批量（mini-batches）数据会在不需要CPU参与的情况下传输给GPU，以及（2）如果你不用固定内存，那么用高频内存和低频内存的性能差别大概在0-3%之间——所以还是把你的钱花在其他地方吧！
RAM大小
RAM大小并不影响深度学习的性能。然而，它有可能妨碍你舒服地执行你的GPU代码（不需要交换到硬盘去）。为了舒服地使用GPU，你应该要有足够的RAM。这意味着你至少应该有匹配最大GPU的RAM容量。比方说，如果你有一块代24GB内存的Titan RTX，那你至少应该有24 GB的RAM。然而，如果你的GPU不止一块的话，你不需要有更多的RAM。
“RAM匹配最大的GPU内存”这条策略的问题是，如果你处理的是大型数据集的话，你可能仍然会RAM不足。这里的最佳策略是匹配你的GPU，如果你觉得自己的RAM不足的话就多买点。
另一项策略则受心理影响：心理学告诉我们，专注是一种会随着时间流逝而减少的资源。RAM是你可以预留注意力资源给更困难的编程问题的少数硬件之一。如果你有更多RAM的话，就不需要花费大量时间去绕开RAM瓶颈，而是把你的注意力集中在更紧迫的事情上。RAM多的话你就可以避开那些瓶颈，节省时间并提高更迫切问题的生产力。尤其是在Kaggle竞赛上。我发现额外的RAM对于特征工程非常有用。所以如果你有钱并且要做大量的预处理的话，则额外的RAM也许是个好的选择。所以如果采取这项策略的话，你会想马上要更多的廉价RAM而不是等到后面。
CPU
大家犯的主要错误是把太多的注意力放在了CPU的PCIe通道上。你不应该太过关注PCIe通道。相反，只需要看看你的CPU和主板组合是否支持你想要跑的GPU数量即可。第二个最常见的错误是CPU过于强大。
CPU与PCIe（串行总线）
对于PCIe通道大家都疯了！然而，事实上它对深度学习性能几乎毫无影响。如果你有一个GPU，只有在需要迅速将你的数据从CPU RAM传输到GPU RAM时才用到PCIe通道。但是，一批32张的ImageNet图像（32x225x225x3）以及32位模型用16通道需要1.1毫秒，8通道需要2.3毫秒，4通道需要4.5毫秒。这些都是理论数字，实际上你经常会看到PCIe速度要慢一半——但是这仍然是非常快了！PCIe的时延通常是纳秒级的，所以时延可以忽略不计。
那么小批量的32张ImageNet图像和RestNet-152模型的时间窗口是这样的：
前向与反向过程：216毫秒
16通道PCIe CPU->GPU传输：约2毫秒（1.1毫秒理论值）
8通道PCIe CPU->GPU传输：约5毫秒（2.3毫秒理论值）
4通道PCIe CPU->GPU传输：约9毫秒（4.5毫秒理论值）
也就是说，从4通道增加到16通道性能提升只有3.2%左右。然而，如果你用的是PyTorch的数据加载器+固定内存的话，性能提升为0%。所以如果你用单GPU的话就不要浪费钱到PCUe通道上了！
当你选择CPU PCIe通道以及主板PCIe通道时，确保你选择的组合支持你想要数量的GPU。如果你买的主板支持2GPU，并且你最终想要两块GPU的话，确保你买的CPU支持2块GPU，但未必需要看PCIe通道的情况。
PCIe通道与多GPU并行
如果你采用数据并行机制利用多个GPU来训练网络的话，PCIe通道重要吗？我曾经在ICLR2016上发表过一篇文章谈这个问题，可以告诉你的是，如果你有96个GPU，那PCIe就真的很重要。然而，如果捏GPU数量在4个及以下的话，那通道就没太大关系。如果你用23个GPU做并行化，我根本就不在意通道的事情。GPU的情况下，我会确保每GPU可得到PCIe通道的支持（总计就是32通道）。既然根据经验法则几乎没人会跑超过4GPU的系统：所以就不要为了争取更多PCIe通道数/GPU多花钱了——因为花了也是白花！
所需CPU内核数
要想对CPU做出明智选择我们首先需要理解CPU以及CPU与深度学习的关系。CPU对深度学习有何贡献呢？当你在GPU上跑深度学习网络时CPU几乎不做什么计算。基本上它（1）发起GPU功能调用，（2）执行CPU功能。
目前为止CPU最有用的应用是数据处理。有两种不同的常见数据处理策略，它们各有不同的CPU需求。
第一种策略是在训练时进行预处理：
循环：
加载小批量数据
预处理小批量数据
训练小批量数据
第二种策略是在进行任何训练前预处理：
处理数据
循环：
1、加载预处理小批量数据
2、训练小批量数据
对于第一种策略，带多核的好的CPU可显著提升性能。对于第二种策略，你就不需要好的CPU了。对于第一种策略，我建议每GPU最少配置4线程——通常是每GPU 2内核。对此我没有做过严格的硬件测试，但你应该得到每额外内核/GPU 0-5%的性能提升。
对于第二种策略，我建议每GPU最小配置2线程——通常就是每GPU一个内核。如果你采用的是第二种策略并且内核数很多的话在性能方面你不会看到太明显的提升。
所需的时钟频率
大家一想到高速CPU往往首先想到的是时钟频率。4GHz要比3.5GHz好对吧？在比较相同架构（比如英特尔Ivy Bridge）的处理器这个结论一般是对的，但是架构不同的就不好比了。此外，这个也未必都是最好的性能评测指标。
深度学习的情况下CPU完成的计算其实是很少的：一般就是这里增加几个变量，那里计算一下布尔表达式，对GPU或者在程序内进行一些函数调用——这些都要靠CPU的内核时钟频率。
虽说这些理由似乎通情达理，但事实上我在跑深度学习程序时CPU利用率却达到了100%，问题出在哪里呢？我试着对CPU核心时钟频率做了一些降频处理来一探究竟。
MNIST与ImageNet数据集的CPU降频：性能用不同CPU核心时钟频率跑200次MNIST或者50次ImageNet所需时间来衡量，以最快时钟频率所得结果作为每块CPU的基线。比较结果：从GTX 680升到GTX Titan大概有+15%的性能提升；GTX Titan升级到GTX 980又有+20%的提升；对于任何GPU来说GPU超频可带来约+5%的性能提升。
注意，这些实验都是在过时的硬件上进行的，不过，这些结果对于相同的CPU/GPU应该还是一样的。
硬盘/SSD
硬盘通常不是深度学习的瓶颈。不过，如果你干蠢事的话它就会伤害到你：如果你有时候需要从硬盘读取数据（阻塞等待）的话，则一个100MB/s的硬盘会让你付出代价——大小为32的小批量ImageNet数据集就要185毫秒！然而，如果你在使用前采取异步获取数据的话（比如torch vision加载器），尽管这个小批量的加载时间还是185毫秒，但是并不会影响性能，因为大多数ImageNet的深度神经网络计算时间都是200毫秒左右，也就是说上一批计算完时下一次的预加载已经完成了。
不过，出于舒心和生产力的考虑我建议用SSD：这样程序启动和响应会更快，对大文件的预处理也要快一点。如果你买的是NVMe SSD，那么相对于一般SSD体验还会更加流畅。
因此理想的配置是用一块大但慢的硬盘来装数据集，用SSD来改善舒适度和生产力。
电源
一般来说，你当然希望电源可以适应所以将来要用的GPU。GPU的能效通常会逐步变高：所以尽管其他的部件可能需要替换，但电源可以用很久，一次买个好电源是不错的投资。
电源功率要买多大呢？你可以把CPU、GPU所需功率加起来再考虑10%的其他部件开销并作为用电高峰的缓冲。比方说，如果你有4个GPU，每个是250瓦TDP，以及一个150瓦TDP的CPU的话，则对电源的最小需求为4×250 + 150 + 100 = 1250瓦。我通常会再加10%以确保万无一失，这样的话需求就是1375瓦。取整就是1400瓦的电源。
还有重要的一点要注意，有时候即便电源功率足够，但可能它额8针或6针接线不够。确保电源的接线数量足以连上你所有的GPU！
还有一点就是要买高功效的电源——尤其是如果你要跑很多GPU并且跑很久的话。
满功率（1000-1500瓦）跑4GPU的系统来训练卷积神经网络2周需要消耗300-500kWh，德国的电费是20分/kWh，所以大概就是600-100欧元。如果这个价格是针对100%能效的话，用80%能效比电源训练这样一个网络还要额外多18-26欧元！单GPU的就少很多，但道理是一样的——多花点钱到高能效电源上面是有道理的。
没完没了地跑几个GPU会显著增加你的碳排放。如果你想做个负责任的人的话，可以考虑采用碳平衡方案，比如纽约大学的Machine Learning for Language Group （ML2）——实现简单、廉价，应该成为深度学习研究人员的标准。
CPU与GPU制冷
制冷很重要，而且会成为降低性能的重大瓶颈，其影响甚至比糟糕的硬件选择还要大。标准的散热器或者一体式水冷解决方案对你的CPU来说也许就OK了，但是GPU需要特别考虑。
风冷GPU
对于单GPU，或者虽然有多个GPU但间距足够的话（3-4 GPU插槽装2个GPU），风冷安全可靠。不过，这也是你在对3-4个GPU进行冷却可能会犯的最大错误之一，这种情况下你需要仔细考虑你的选项。
跑算法的时候，现代GPU会提高速度——以及能耗——到极限，但只要GPU达到温度阈值（一般是80°），GPU就会降速一面突破温度阈值。这既保证了最佳性能同时又保证了GPU不会过热。
然而，风扇速度典型的预编程调度安排对于深度学习来说设计得都很糟糕，所以这种温度阈值在启动深度学习程序几秒钟之内就达到了。其结果是性能下降（0-10%），如果是多GPU热量相互影响的话会更加显著（10-25%）。
由于英伟达的GPU首先是游戏GPU，所以是针对Windows优化的。用Windows几个点击就能改变风扇转速的调度，但是Linux就没那么简单了，鉴于大多数深度学习库都是针对Linux编写的，这会成为问题。
Linux下的唯一选项是给你的Xorg服务器（Ubuntu）加一个“coolbits”的配置。这个办法对单GPU很有效，但如果你有多个GPU而且有些是无头（headless）的话，比如没有连显示器的话，你就得模拟一个显示器，而这是很麻烦的。我尝试过很久，后来用一张live boot CD弄了几个小时才恢复我的图形设置——我一直都不能让无头GPU正确工作。
如果你用风冷跑3-4个GPU的话，要考虑的最重要的一点是要留意风扇设计。鼓风式设计是将空气从机箱后背排出，让新鲜的更凉快的空气进入GPU。非鼓风式风扇则是吸收GPU附近的空气来冷却GPU。不过，如果你有几个GPU挨着的话，周围就没有冷空气可言了，带非鼓风式风扇的GPU就会越来越热，直到它们自己降速来冷却温度。在3-4GPU的配置下要不惜一切代价避免非鼓风式风扇。
多GPU的水冷
制冷还有个选项，那就是水冷，这个办法更贵，也更讲究技巧。如果你只有单GPU或者双GPU有一定间距的话我不推荐用水冷。不过，水冷可以保证4GPU配置下最强悍的GPU保持凉爽，这是风冷不可能做到的。水冷的另一个优势是静音，如果你的GPU环境是有人工作的话这是个加分项。水冷成本大概是每GPU100美元左右，还有一些额外的预付成本（大概50美元）。水冷还需要费点功夫去组装计算机，但是网上有很多详细指南，所以只需要多几个小时就行。维护不应该那么复杂或者费力。
大机箱制冷？
为了我的深度学习集群，我买来了大机箱，因为GPU区配置了额外的风扇，但我发现这基本上没什么用：大概就降了2-5°，不值得那么大的投资，而且机箱又笨重。最重要的是对GPU直接制冷的解决方案——不要想为了GPU制冷能力而选择昂贵的机箱。买便宜的，机箱应该装得下GPU，仅此而已！
关于制冷的结论
所以说到底很简单：对于单GPU来说风冷是最好额。对于多GPU来说，你应该采用鼓风机式的风冷并且接受一点点的性能下降（10-15%），或者多花点钱搞水冷，性能不会受损，但这个配置起来要难点。在特定情况下风冷、水冷都是合理的选择。不过出于简单性的考虑一般推荐风冷——跑多GPU的话买鼓风式散热的GPU。如果你想用水冷，那就试试GPU一体式水冷解决方案。
主板
你的主板应该有足够的PCIe端口来支持你想跑得到GPU数量（通常限制在4个GPU以内，即便你的PCIe插槽不止）；记住，大多数GPU都要占2个PCIe插槽，所以你想用多GPU的话买的主板PCIe插槽间距要足够。确保你的主板不仅有PCIe插槽，也要支持你想跑的GPU设置。如果你上newegg搜索你选的主板然后看看规范页的PCIe板块的话通常会找到信息的。
计算机机箱
当你选择机箱时，应该要确保它支持标准长度的GPU。大多数机箱都支持标准长度GPU，不过如果你买的是小机箱的话你应该保持警惕。要看看它的尺寸和规范；你还可以试试Google图像搜索一下那个型号，看看能否在结果中找到带GPU的图片。
如果你用定制的水冷系统，确保你的机箱又足够空间留给冷却水箱。尤其是如果你用水冷来给GPU散热的话。每个GPU的冷却水箱都需要一些空间——确保你的配置能放得进去。
显示器
我一开始也觉得写显示器是很蠢的，但其实有没有显示器大不一样，其重要性足以需要写一写。
我在3个显示器上面花的钱也许是我最划算的一笔投资了。在使用多显示器时我的生产力提高了很多，如果我只有一个显示器的话我会觉得像残废了一样的。如果你不能以高效的方式操作的话，深度学习系统快又有何用呢？
我做深度学习时的典型布局：左：文字工作，Google搜索，gmail，stackoverflow；中：编码；右：输出窗口， R文件夹，系统监控，GPU监控，待办事宜，其他小应用。
搭建PC的一些建议
很多人害怕自己组装计算机。硬件部件很贵，你又不想做错事情。但其实是很简单的，因为组件相互之间并没有捆绑关系。主板手册通常对如何组装一切都有详细的说明，网上也有大量的指导和步骤演示，就算你没有经验也能完成整个过程。
组装计算机的好处是，装过一次之后你就了解了组装计算机需要了解的一切，因为所有的计算机组装原理都是一样的——所以组装一台计算机会成为一项你可以不断运用的生活技能。所以没理由退缩！
结论/摘要
GPU：RTX 2070 或者RTX 2080 Ti。淘二手的 GTX 1070、 GTX 1080、 GTX 1070 Ti以及GTX 1080 Ti也不错！
CPU：视处理数据方式而定，每GPU 1-2核。> 2GHz；CPU应该支持你想跑的GPU数量。PCIe通道不影响。
内存：
—时钟频率不影响——买最便宜的RAM。
—至少买跟最大的GPU RAM匹配的CPU RAM。
—只有在需要的适合才多买RAM。
—更多的RAM可能有用，如果你频繁操作大数据集的话。
硬盘/SSD：
—硬盘用于数据（>= 3TB）
—要想舒适或处理小数据集用SSD
电源：
—累计GPU+CPU的功耗。然后总数乘以110%作为功耗需求。
如果用多GPU的话用高功效电源。
确保你的电源有足够的PCIe连接器（6+8针）
冷却：
—CPU：用标准CPU散热器或者一体式水冷解决方案
—GPU：的
—用风冷
—用“鼓风式”风扇的GPU，如果你买多个GPU的话
—在你的Xorg配置文件里面设置coolbit标志来控制风扇速度
主板：
—根据未来GPU需要尽可能多地配置PCIe插槽（一个GPU占2个插槽；每小题最多4GPU）
显示器：
—额外的显示器也许能让你比额外的GPU更有效率。
原文链接：网页链接
编译组出品。编辑：郝鹏程。
9，我们打开了10个大男孩的玩具柜——深!不!见!底!_
DAILY INSPIRATION
illustration by Rami Niemi
只有有趣的男孩，在成年以后才不会放弃玩具——他们大概是世界上最不爱长大的物种，在变得越来越有担当、越来越稳重的“熟成过程”中，充满好奇心和冒险欲的男孩魂总是频繁地冒出来……
开心的时候买玩具，不开心的时候也买玩具；做完一个工作买玩具奖励自己，做不完的时候也买玩具补偿自己 ！
这个六一节，我们邀请了10位有趣的大男孩打开他们的“玩具柜”，挑几件给大家展开说说……（“这么多玩具只能选几样说啊！”是通常收到的第一句反馈。）
Fish Ho 何震宇
设计师
“能够引发想像的都是好玩具。我所收藏的玩具都是普通、容易搭配又可以安心把玩的，有时玩着玩着就像做白日梦一样，待进了里面的世界。”
壹. 1 : 12 可 动 系 列
其中3A TOYS出品的"重甲侍鬼"算是我的收藏里最”豪华”的玩具了，还可以承载1:12的玩偶
主要是各种动漫和电影角色，还有一些著名的鬼神和画像做成的人偶，以及相当比例的配件。我特别重视玩具的比例和可动性，因为这样可以很容易编出各种有趣的故事与和谐带感的画面。
贰. n 比 例 系 列 ( 约 1 : 144 至 1 : 150 )
对上班族来说，拼装模型绝对是个挑战。周未的两天量产了一队扎古兵团；这个停车场却让我拼上了四周的夜晚
自小就很喜欢高达，但一直不敢入坑。但几年前万代出的RG系列实在小巧精细，同时又发现了比例相当的TOMYTEC微缩城市模型，联想引发的欲望一发不可收拾，马上掉进了双坑。
叁. b e @ r b r i c k 系 列
有时打破比例，会得到喜出望外的欢乐。进击的小熊来袭！
同一组模具能走到35代还历久不衰，算是designer toy和crossover的鼻祖，制作精良，很羡慕这系列的设计师。
肆. L E G O 系 列
这是我和弟弟童年拥有过最多的玩具。小时候只会随心拼出自己想像的东西，长大了反而乖乖跟着说明书的指示。
伍. 木 制 玩 具 系 列
这些小树大家都一定在礼品店或书店见过。来自音乐盒品牌Wooderful life，它们很美！摸一摸，心情舒畅，童年就回来了。
董攀
自由创作人，摄影爱好者
“想去把玩的就是玩具，
一定会舒心、会满足。”
ⅰ. 乐 高 人 仔
有段时间觉得我的LEGO车不能没有驾驶员，所以找到了他们，不知道为什么就绝版了，来自早期Technic系列。比现在常能见到的LEGO小人比例要大许多，有更多关节可以活动，尤其搭配的安全头盔特别帅气，目前还没给他们找到合适的女伴。
ⅱ. 旧 棒 球
从朋友那淘来的美式棒球，特别地道的那种，虽然有些破损，但还是很就手，就喜欢那样在两手间抛来抛去，不过其实我完全不会打棒球。
ⅲ. 一 台 过 度 使 用 的 旧 相 机
没错，就是一台过度使用的旧相机，但是有一段时间，几乎是机不离身，至今还是我的最爱之一，没有装胶卷，我都依然会把它拿出来活动一下，确保运作正常，谢谢它帮我拍出很多好看的照片。体积和机能特别浓缩，又特别适合我，可以说是量身定做的，很庆幸没有人去炒作它的二手价格。
ⅳ. 工 具 钳
美国的一把工具钳，并没有那么多用武之处，但却是我随身包包里的必备，总有那么几个“非常”时刻，没有它就歇菜了。当然平时，就是我的随手玩具，特别享受开合之间那种机械的运作感，时不时，我会拿它拆LEGO零件，手闲不住就对了。
ⅴ. 军 用 制 式 头 灯
这本来是一款军用制式头灯，自然和楼上一样，不会随时需要工作，反倒变成我特别喜欢把玩的，开灯关灯，再开再关，心情就在那之间不一样了，它有个被我特别开发的功能，就是作为暗房的安全灯（因为这个头灯本来的使用需要，它有四个颜色的光源，其中红色光在暗房里是安全的）。
熊小默
媒体人、摄影师和唱片收藏家、
“上世纪科技生活博主”、“肥皂台”的幕后黑手
“玩具一定是和童年、童趣，或者童年记忆情结关联的东西。玩具可以是任何一种玩物，满足不同的愉悦，但是所有我称为‘玩具’的东西或多或少都可以追溯至少年时代的幻想。”
α. S O N Y D - 5 0
这是历史上第一台CD随身听（1984年），SONY的工程师用了2年时间，将其体积从一个手提公文箱大小压缩到饭盒的大小。
β.S O N YP S - F 9
1980年代SONY的奇幻设计，以电锯造型完成了一台拥有电控、选曲、唱头放大甚至无线传输的自动黑胶唱机，至今仍然是让人津津乐道的工业设计典范。
χ.S O N YW M - E X 1 H G
献给Walkman十五周年的特典之作，其工业设计在各个方面都是超前于时代的。这一台是更为少见的HG版，周身使用镜面不锈钢制作，手感在当时极为科幻。
δ.S O N YM - 5 0
ε.S O N YM Z - E 7 W
在MD随身听成为日本年轻人梦幻之物的1990年代，SONY发布了这款玩性极高的产品。它可以使用一枚配套防水腕表来操控机身的全部功能，主机的设计则极简化。图中这台是与BOSS咖啡联名发布的特别版。
More
Voicer 总务部部长
“玩具，我有很多很多类别。不过以现阶段来说的话，那大概就是实际上没什么用，但是缺少之后又会觉得生活少了很多幽默的东西，有强烈的自我意识和个性，看到就开心，带在身边就脚步轻快——这次的分享是，在各地美术馆乱晃时寻获的宝贝。”
ぁ. 考 尔 德 的 动 态 雕 塑
C E N T R E P O M P I D O U
一直想买考尔德的作品，可是种类繁多，大大小小数不尽的款让我有点头痛，毕竟真的很难选，但家就这么大。在蓬皮杜看完展晃到设计品店的时候看见这件“考尔德”上有个荧光签“蓬皮杜限定”，所以就带回来了，现在在家的正中央，天天看着开心。
ぃ. 颅 相 学 头 像
M u s é e d e l’ H o m m e
其实是去Cafe de l’homme吃午饭的（一般般），进去的时候路过了Musée de l’Homme，瞄了一眼展览，瞄了一眼商店，然后吃完饭就赶紧去买回来了，售货的老太太说这是他们的最后一只了，哈哈哈。
ぅ. 蜥 蜴 和 蜥 蜴 尾 巴
N a t u r a l H i s t o r y M u s e u m
冬天的时候在伦敦，一大早就跑去排队看去年才安装好的蓝鲸的骨架（值一张机票），然后就又去博物馆商店跟小孩抢玩具，之后的行程里一直在包的外面荡着一条蓝色的尾巴。
ぇ. D a v i d H o c k n e y 套 装
R o y a l A c a d e m y o f A r t s
去年的另一次在伦敦，去机场前赶快又去RA刷展览，运气有点好，是David Hockney RA: 82 Portraits and 1 Still-life，看完之后Hockney爸爸立即上身！
ぉ. 横 尾 忠 则 大 幅 海 报
丰 岛 横 尾 馆
今年Voicer outing的时候去了濑户内，然后依照惯例我们又没有完全按照功课行动，开始丰岛散步，丰岛横尾馆的烟囱和厕所是必须要看的作品，所以千万别错过。然后海报是我多嘴问了一句，没想到还有几张，哈哈哈哈哈。
Alec
mars 项目总监兼主编
“对于我而言，玩具就是一个秘密结界，能把我和20多年前的自己连接起来，它比时光机更酷，因为我还能感觉到20多年前自己那时那刻的情绪。广义来说，玩具就是能让我有安全感和能够暂时逃离现实的东西。”
a. 任 天 堂 的 复 刻 游 戏 机 们
从左至右：NES Classic Edition、Classic Mini FC、Super NES Classic Edition、Classic Mini Super FC
截至目前任天堂在欧美和日本出过的四款“迷你”复刻游戏机。买下它们之后，朋友来家里的“节目”就多了一个环节，尤其是玩Mini Super FC的彩蛋：内置了当初未曾正式发售的飞行游戏《星际火狐2》，真的找回不少快乐。
话说任天堂又将马上推出《周刊少年JUMP》50 周年别注版红白机Mini，已经喜提预售，估计又会占据我和朋友们今年夏天的周末了。
b. 全 世 界 的 O n e P i e c e
One Piece六个国家或地区的版本：台湾中文版、香港中文版、大陆简体字版、美国版、韩国版、日本版，堆满了家里整排书架
坦白说，我现在已经很难每周都追《One Piece》了。这部从我念中学就开始躲在被子里看的漫画，竟然连载到今天还远没有要结束的意思。其实小时候最早看的是香港中文版，图上的腰封非常古早咯，是当年TV化首播的宣传，漫画也是第一刷的版本，很多本、很多页都泛黄了。
自己后来真正收藏和续命的版本是台湾中文版，很喜欢東立的质感——个人觉得最接近日本JC原版。直到工作赚了钱，我又收了美国版和日本版（韩国版则随便买买）。有幸的是，现在工作中也会遇到很喜欢《One Piece》的同事，有时候出差，还会有香港同事带最新的港版单行本在路途中看。那种大家分享的感觉，像极了小时候。
c. 和 探 索 宇 宙 相 关 的 物 件
我家门口贴了一张宇航员在外太空的自拍照。从小我就对宇宙和人类的关系深深着迷，然后小时候冥冥中又接触到《Star Trek》的影集便更是一发不可收拾，反正我移动硬盘里也收藏了大量的《Star Trek》影集文件，有时候还会在工作间隙随手点开看一看。
我家大概可以开一个私人的太空相关物件展览馆（朋友的原话），我简单挑了几样自己特别中意的物件，例如国外《Star Trek》的录影带、当年阿姆斯特朗、科林斯、奥尔德林乘Apollo 11登月的史料光盘，以及奥尔德林在月球上留下的鞋印的邮票……还有很多绝版的小东西，都被放在家里很难拿出来的收纳箱中……
邱正
设计咨询机构Studio Demo联合创始人
“可以给我生活带来乐趣的东西，无关乎什么功能，它们往往具有趣味性、幽默感，并且合理。”
Ⅰ. 电 学 实 验 仪
淘自京都的一家二手商店，店主介绍是用来做电学实验的仪器，但目前还没有琢磨出来使用原理，买的时候纯粹是觉得造型还蛮好玩儿的，纯粹当个摆件也不错。
Ⅱ. 原 田 和 明 的 自 动 装 置
比起原田和明其他比较复杂和具像化的，有人或者动物出现的作品，我更喜欢这一系列简单的有关日常物品的作品，有一种特别无聊特别贱的劲儿。
Ⅲ. 旋 转 涡 轮 烛 台
意大利设计师Achille Castiglioni设计的小玩意儿，利用蜡烛燃烧产生的热空气，使拥有红黄蓝三色的烛台外壁旋转，有点无聊但又很生动合理。
Ⅳ. M 6 0 0 p 台 灯
近期收的非常喜欢的一盏上世纪中期的小台灯，来自我最喜欢的灯具设计师之一Gino Sarfatti，精妙之处在于底座，里面应该是包裹着金属颗粒，就像一个非常沉的软沙袋，靠这个“沙袋”灯就可以任意调整倾斜角度，可爱、幽默，又特别合理。
Ⅴ. Radica Chair by Mario Brunu
一张上世纪中期Space age风格的躺椅，它曾经出现在多部早期科幻电影中，椅子上部和下部是分离的，所以可以任意调节上部的角度，非常舒服，我常常躺上面打个小盹儿或者看书。
褚欣
用玩具与酒精来缓解中年危机的、
五讲四美三观很正的老好人
“玩具就是当你下班后，拖着已经被抽空的身体回到家中，撸完猫、撸完狗、再撸点这儿撸点那儿之后，静静驻足欣赏的美品。”
ァ.threezero× 永 井 豪Mazinger
生平购入的第一款千元级玩具，从付订金到收货等了小半年。一直喜欢王剑锋创办的3A及threezero那浓浓的做旧风，这款Mazinger更是由永井豪担任原型创作，光看定妆照就已经燃到不行，所以必！须！拥！有！
ィ. 千 值 练35 Merchatro WeGo
可爱可爱太可爱啦！一个是可爱，一群是可爱到爆炸，每次去日本都会跑去秋叶原淘货，每次还真都能带回来一两只。
ゥ. 阿 丑 阿 乙 之 野 食
由艺术家早稻负责角色创作，末那制作的这套景品是我先生送的圣诞礼物。爱玛，秀恩爱，了不起咯～
ェ. 机 器 猫 系 列 手 办
Medicom Toy ULTRA DETAIL FIGURE
除了上面超man、超可爱的，我们还需要超英俊的对吧！
ォ. K I K K E R L A N D S o l a r Q u e e n
偷偷告诉你，这不是我的。别猜了，是我先生的。他的就是我的，我的还是我的，对吧？
健崔
艺术家、撰稿人，Common FM电台主播
“在我的时间中把‘孤独’感冒的东西，都是我心中的玩具。我的玩具都是我的爱好相关的，那就是音乐，有些可能不能‘玩’，但是它们给我的乐趣可太多了——因为它们的出现，我的Switch已经开始在角落里吃灰了。”
A.《 R e c o r d 》杂 志
好喜欢《Record》杂志，因为这是太难得的一本唱片文化杂志，现在追逐黑胶唱片和音乐的潮流太多了，反而有这么一本有趣的唱片文化杂志把音乐人、唱片收藏者都放在一起，特别喜欢。我买来之后翻来覆去地看，喜欢。
B. 黑 胶 清 洗 液
这是在伦敦唱片店Phonica买的黑胶清洗液，已经用完了一瓶了，这是第二瓶。平时喜欢一边听音乐，一边给那些很久不听的唱片“洗澡”，一晃就是半天过去了。
C.《 B l u e G i a n t 》
日本漫画家石塚真一的漫画《Blue Giant》是这些年来最好的音乐题材漫画了，而且画的是青年爵士乐手的故事，之前台湾有个汉化组一直在做，于是也买了原版，翻看那些诱人的名场面。这是一部光看画面就能听到音乐的漫画。
D. 小 山 田 圭 吾 的 唱 片
Cornelius（小山田圭吾）的这套唱片可好玩了，它把一首歌的音轨分隔在了两张唱片上，你必须在一组turntables上同时播放，统一速度，mixer的音量放在中间，才能播放出这首歌。我把两张“分离”的单曲买齐，花了三年时间。
E. P e a r l J a m 的 现 场 唱 片
Pearl Jam的这套现场唱片陆陆续续买了好多年，这些年他们的每个现场基本都做录音，也没有复杂的封面设计，只有日期、城市名称，这让音乐回到了最本真的一面。
BOHAN
时装公关、撰稿人，
TOTEM COLLECTIVE 联合创始人
“玩具是能让自己变得更纯粹一点的东西。”
1. F e n d e r T e l e c a s t e r 电 吉 他
从高中开始在加拿大玩起电吉他，当时喜欢Guns n’ Roses，买了这个telecaster之后伴随着我一路从温哥华到蒙特利尔到香港。现在虽然不再玩乐队，但是偶尔还是会弹弹以前喜欢的歌。
2. C o n t a x T 3 胶 片 相 机
从以前给任航当模特拍照的时候就一直喜欢他用的T3，去年他离开以后决定自己圆一个小梦想买一部来拍拍。现在从工作到生活都喜欢用的一部完美胶片机。
3. 腕 表
小时候爸爸一直喜欢给我看他收藏的手表，一直到前两年才开始自己了解多了也产生了兴趣。现在自己也会存钱买一些二手腕表做自己的收藏。
4. 西 藏 铜 碗
去年在香格里拉的时候做了一次Gong Therapy以后自己也买了一个回家做冥想练习。在香港这种嘈杂的欲望都市，每天晚上能让自己心情保持平静十分重要。
5. 滑 板
以前一个学长离开香港的时候送了我他的滑板。偶尔也会拿到海边滑一下吹吹风。
朱骞
摄影师
“凡是可以玩的、看的、听的和触摸的东西，都可以叫玩具。”
一. 石 膏 和 石 膏 定 型 布
石膏和石膏定型布，基本都是用来做拍摄道具的，石膏加水搅拌就可以了。
二. 俄 产 老 式 小 幻 灯 机
俄产老式小幻灯机，看些收集来的幻灯片。幻灯片通过淘宝、eBay、日本雅虎等各大购物网站都能买到。
三. 硫 酸 铜
硫酸铜通过加热溶解，然后静置自然降温，会形成蓝色的晶体——最近在拍摄制作道具的时候就有用到。
四. 迷 你 曲 线 切 割 机
迷你曲线切割机，可切割木片和金属薄片——是最近拍摄里一直用到的“玩具”。
对这10位大男孩来说，
长大的好处也许是：
换成自己买单
终于可以想买什么就买什么了！
无论是乐高、变形金刚、手办、棒球这样的“real·玩具”，还是相机、（上世纪的）电子产品、吉他、台灯这样的“伪玩具”，又或是，一些看上去并没有什么实际用途的“我说它是它就是玩具”，这些长大后的有趣男孩们，买玩具的理由不外乎：好玩儿、买了开心、看着高兴！
他们把自己的个性和喜好藏到了玩具里——想要了解一个大男孩，打开他的“玩具柜”也许比与他聊十个小时的天更有收获
你最有趣的玩具是什么？
“玩具”在你心里的定义又是什么？
我们将选出最有趣的留言
送出一份「神秘儿童节大礼」
期待你有趣的分享～
哈哈，儿童节快乐！
采访 Pinko, 一瓦
图片均由受访者拍摄提供
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