选择编程笔记本的显卡时，需要综合考虑多个因素，包括显存容量、显卡核心频率、显卡架构、支持的接口和技术，以及个人预算和需求。以下是一些具体的建议：
显存容量
显存容量决定了显卡处理图形数据的能力。对于编程来说，通常需要处理大量的图形数据，因此建议选择显存容量较大的显卡，至少为4GB。
显卡核心频率
显卡核心频率决定了显卡的运算速度。对于编程来说，需要较高的运算速度来处理复杂的图形计算任务，因此建议选择核心频率较高的显卡。
显卡架构
显卡架构决定了显卡的性能和功耗。目前主流的显卡架构有NVIDIA的Turing架构和AMD的RDNA架构，两者都具有较高的性能和能效比，可以根据预算和个人需求选择。
支持的接口和技术
在选择显卡时，还需要考虑其支持的接口和技术，例如HDMI、DisplayPort、Vulkan等，这些接口和技术可以提供更好的显示和图形计算性能。
显卡性能
对于编程来说，一般不需要太高的显卡性能，因为编程主要依赖于处理器和内存的性能。一般来说，选择一款中等性能的显卡就足够满足编程需求。
预算
显卡的性能和价格通常成正比。如果你的预算有限，可以选择一款中低端的显卡，能够满足一般的编程需求。如果你有足够的预算，可以考虑选择一款高端显卡，以获得更好的性能和稳定性。
散热能力
显卡在高负载情况下会产生较多的热量，如果笔记本的散热系统不好，可能会导致显卡过热，影响性能和寿命。因此，在选择显卡时，要确保笔记本具备良好的散热系统。
操作系统和编程环境兼容性
不同的显卡厂商提供的驱动程序和软件支持可能会有差异，因此要选择与你所使用的操作系统和编程环境兼容的显卡。
具体显卡推荐
Nvidia GTX 1660 Ti：拥有强大的计算性能和较高的显存容量，适合处理一些复杂的计算任务。
Nvidia GTX 1050 Ti：这是一款入门级显卡，性能稳定而价格相对较低，适合编程初学者或者对显卡性能要求不高的用户。
AMD Radeon RX 570：拥有较高的性价比，适合预算有限的用户。
Nvidia RTX 4060：适合需要图形处理能力的编程工作，如UI设计、游戏开发等，支持实时光线追踪和DLSS技术。
结论
对于一般的编程任务来说，集成显卡已经足够满足需求。如果你需要进行图形渲染或处理大型数据集，可以考虑选择一款配备独立显卡或专业显卡的笔记本。在选择显卡时，还需要根据个人预算和需求进行选择，以达到最佳的性价比。