鲁大师性能测试多少分算好电脑？
鲁***性能测试是有等级划分的，一般来说，40000分以上就算是好电脑了。由于使用鲁***测评的人比较多，它的排名是有波动性的。而分数也只能作为一种参考指标，有时候也会有误差的。比如当你打开多个软件，与你不打开其他软件相比，分数会相对低一些，
鲁***性能测试评分等级如下：30000-40000分属于普通水平,40000-60000分属于中等水平,60000-80000分属于高等水平,80000分以上就说明性能已经非常好了。
如果你打算买一台新的笔记本电脑，建议你还是多考虑电脑的配置问题，不要把希望全部寄托在鲁***性能测试上，因为它有局限性，两者综合考虑会更好。
鲁***跑分，多少分属于高配置的电脑？
说了你们不信，我这配置玩页游都卡，怎么设置都弄不好，我也不知道是win 10对游戏支持不好还是我设置问题。我玩的是剑灵 洪门崛起，打团就卡，只能低特效运行。去年6月份配的时候近3万的电脑，玩个游戏都卡，极度郁闷中，哪位高手帮忙指导指导，感激不尽！
一般来说鲁***的跑分在20万以上就可以称之为高配置的机器了，运行大中型游戏应该没什么问题，但是在使用鲁***跑分的时候要注意一些问题，就是跑分的时候最低的那个分数往往决定着你的电脑性能。
所以说鲁***跑分没有绝对的高配与低配，综合来看，电脑都有高分硬件也有低分硬件。
达到20万的跑分其实很简单，但是你如果要是把IGPU异构跑分去掉后电脑跑分还能达到17万左右，那你的电脑可以说是个不折不扣的高性能电脑了，一般配置的都是高性能显卡与处理器，玩大型游戏完全不在话下。
当然鲁***在进行跑分的时候自身也会使用cpu，也会占据内存，所以并不怎么准确。对于电脑来说，是不是高配置从他的硬件上就可以看出来，比如说i5或i7的CPU加上GTX1050以上的GPU，加上8G的内存还有固态硬盘。无论怎么测都能达到20万以上。
所以，鲁***作为一个参考值，对于不懂电脑的人来说测一测就知道电脑的配置高低这句话明显是错误的。主要还是看跑分时的短板，还有主要硬件的分数。这才是最重要的。
鲁***之所以被称为“******”，不是没有原因的，鲁***跑分还是有很多弊端的。
CPU：i5-7300HQ或i5-7400以上
GPU：GTX1050以上
内存8G以上
加固态硬盘
这个配置跑分应该在16-20W之间，在这以上都可以称为高配了
但是有意思的是，我的GTX1050显卡跑分总是高于室友的1050ti，这就很尴尬了
******，仅供参考就好
高配置电脑应该在20万左右，如果题主你把IGPU异构得分去掉还有16万分，应该算是中高端游戏本，一般配备的是gtx1050或者gtx1050ti。当然也可能用的gtx***0m。这种配置玩大部分游戏都没什么问题。
我们区分高配置电脑，不能光看跑分，尤其是鲁***跑分。因为鲁***会因为温度，后台，跑分差距有时候非常大，不是很准确。如果要判断一款笔记本是否是高端电脑，必须得看处理器是不是i7当然是标压的，带U的低压版本主要用于商务办公本本.
例如i7 8550u从参数上看比i7 7700hq强大，但是8550u确是十足的五秒真男人，工作5秒立刻阳痿。主要由于TDP限制无法一直高主频工作。
所有蜗牛认为至少得i7 7700hq加1060才能算上高端笔记本电脑。当然如果用i5 8400这种台式机处理器那就更强了。鲁***正常应该在24万左右。
首先看鲁***跑分的各项。
1cpu 现在基本8100都在5万以上所以u的跑分要在5万以上！8400一般在8万分左右。
2显卡一般网游通吃单机入门卡都在10万分左右，以这个为标准吧，1060 在15万左右。
3内存跑分现在主流8gddr4基本在9000分以上。16g双通也不过9500左右。
4硬盘，老式机械一般在1500-2500之间，sata3的固态一般1万左右，nvme的固态跑分在4-5万分。
所以现阶段一台牛逼点的电脑一般25万分-30万分比较正常换张1070ti可以35以上！
学习编程需要什么配置的电脑？有哪些推荐？
不同的编程方向对电脑的要求也不尽相同，下面做一个简单的总结：
如果做Web开发，那么对电脑的要求并不高，i5以上的处理器，8G内存，1T的硬盘就完全能够满足大部分Web开发场景的要求，其他的配置比如显示卡就没有什么要求了，集成显卡也是可以的。做程序开发，因为要长时间对着屏幕，所以最好配一个大点的显示器，电池容量也是越大越好，至少能工作4个小时以上。
如果做大数据开发，对电脑的内存有较高的要求，简单的说就是内存越大越好，最好在16G以上，大数据开发非常吃内存。一些商用大数据平台对内存的基础要求往往都是32G以上，因为内存如果小的话会严重影响性能，尤其是使用Spark平台。大数据开发对CPU的要求并不高，i5以上就能满足要求。
如果做人工智能开发，对电脑的显卡有较高的要求。因为人工智能的算法实现往往非常考验GPU的运算能力。目前人工智能处理框架常见的[_a***_]有三种，分别是CPU+GPU、CPU+FPGA和CPU+ASIC，其中FPGA表示现场可编程门阵列，ASIC为专用集成电路。这三种架构中，由于GPU可以并行处理大量数据，比较适合深度学习场景，所以CPU+GPU是目前的主流架构，这就要求做人工智能开发的电脑，要具备较强的GPU。对于个人来说，至少也要买一块运算能力强的显卡。
如果做移动互联开发，那么就需要选择一款苹果系列的笔记本电脑了，因为要做iOS开发，所以选购一款MBP是比较方便的选择，i5+8G内存就能够满足大部分的开发场景要求。
我的研究方向是大数据和人工智能，目我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
