SKU: 4734356505

Sharkoon RGB Flow | Midi Tower Case | Zwart

Sale price$79.19 Regular price$87.99
Save 10%

Pay in installments of $22.00 with ShopPay, AfterPay and Klarna

Shipping Estimate
USA
  • USA
  • CAN

Ships within 48 hours · Estimated delivery Aug 6 - Aug 11

Promo Codes Available:

For Your Every Summer RSVP, with Code: SUMMER15

Description

Sharkoon RGB Flow | Midi Tower Case | ZwartLaat de kleuren stromen: de RGB FLOW van Sharkoon presenteert zich als een elegante, maar toch onopvallende ATX midi tower met een zijpaneel van gehard glas en een zwart frame met duidelijke lijnen. Het minimalistische ontwerp wordt doorsneden door een stroom van kleuren, die door de twee gentegreerde ledstrips van het frontpaneel naar de zijkant van de behuizing stroomt. Hierdoor krijgt de ingebouwde hardware een sfeervol accent. De RGB FLOW is niet

Laat de kleuren stromen: de RGB FLOW van Sharkoon presenteert zich als een elegante, maar toch onopvallende ATX-midi tower met een zijpaneel van gehard glas en een zwart frame met duidelijke lijnen. Het minimalistische ontwerp wordt doorsneden door een stroom van kleuren, die door de twee geïntegreerde ledstrips van het frontpaneel naar de zijkant van de behuizing stroomt. Hierdoor krijgt de ingebouwde hardware een sfeervol accent. De RGB FLOW is niet alleen een blikvanger, want met zijn mesh-element op het frontpaneel, plaatsen voor zes fans of een radiator, en talrijke installatiemogelijkheden voor dataopslag, is hij ook een ideaal tehuis voor je hardware.Ga met de FLOW mee. De RGB FLOW is uitgerust met twee adresseerbare ledstrips die het front- en zijpaneel visueel verbinden. Beide strips zijn gekoppeld in een daisy chain en kunnen eenvoudig worden bediend met de vierpoorts RGB-controller, die in de behuizing is geïntegreerd. Met de resetknop op de behuizing kunnen veertien verlichtingsmodi worden gekozen. Als alternatief kunnen de ledstrips en tot drie andere RGB-componenten worden aangestuurd via een moederbord dat is voorzien van de juiste software en een RGB-header met een 5V-D-coded-G- of 5V-D-G-pinconfiguratie.Optimale airFLOW. De ATX-midi tower is onder de ledstrip op het frontpaneel voorzien van een rooster van fijne mesh, wat zorgt voor een optimale luchttoevoer die wordt aangevoerd door de voorgeïnstalleerde 120mm-fan. Indien gewenst kunnen er nog vijf fans in de behuizing worden geïnstalleerd. Twee extra 120mm-fans vinden ruimte achter het frontpaneel, terwijl er nog één kan worden geïnstalleerd op het achterpaneel en de twee andere passen onder het bovenpaneel. Ondanks het compacte ontwerp heeft de RGB FLOW ook ruimte voor radiatoren, met 6,4 cm beschikbaar achter het frontpaneel en 5,5 cm onder het bovenpaneel.Window met RGB-accent. De RGB-FLOW heeft een zijpaneel van gehard glas waarachter de geïnstalleerde hardware wordt getoond. Bij het zijpaneel is er geen duidelijke bevestiging te zien; het wordt alleen aan de achterkant van de behuizing bevestigd met eenvoudig te verwijderen duimschroeven. Bovendien wordt de hardware in perspectief geplaatst, verlicht in een grote keuze aan kleuren dankzij de ledstrip aan de onderkant van het glaspaneel.Compact ontwerp met tunnel voor voeding. De RGB-FLOW heeft een compact ontwerp dat er overal goed uitziet zonder compromissen te hoeven sluiten op het gebied van compatibiliteit. Grafische kaarten met een lengte tot 35 cm vinden een plekje onder een CPU-koeler met een hoogte tot 15,7 cm. Voedingen met een maximale lengte van 21,5 cm kunnen in de tunnel op het bodempaneel van de behuizing verdwijnen.Variabele installatie van schijven. Ook bij de installatie van dataopslag sluit de RGB FLOW geen compromissen. In de behuizing passen tot zes SSD’s, die op de tunnel voor de voeding of op de achterkant van de moederbordtray kunnen worden gemonteerd. De HDD-/SSD-kooi biedt ruimte voor twee extra SSD’s of twee 3,5” harde schijven.

Shipping Notes
  • Free Standard Shipping on $100+ Orders to the USA.
  • Except Preorder products are shipped in 48 hours.
  • Delivery to the USA:
  1. Standard Shipping : 3-10 business days
  • If time is of the essence, please consider selecting expedited delivery for faster service.
Exchange/Return Notes
  • We offer a 30-day return/exchange service after receiving.
  • Final sale items are not eligible for returns or exchanges.
  • To process your return/exchange, please contact us at [email protected]
  • Please click here for more details>>> Return & Exchange Policy
SKU: 4734356505

Discover Niche Categories That Outsell

Top-Converting Item to Boost Your Average Order

4.7 ★★★★★
Based on 13 reviews
Sort
Highest Rating
Newest First
Oldest First
Product Reviews
O
Om S
Lake Worth, US
★★★★★ 4
Title: Really Good Book for Learning LLMs
Format: Paperback, Format: Paperback
I picked up this book after struggling with LLM implementation at work. Ken Huang explains things clearly without too much technical jargon. The book covers everything from data preparation to building AI agents. I especially liked the chapters on RAG and prompting techniques - they helped me improve my current projects. The code examples actually work, which is nice. Some parts are pretty advanced, so you need basic Python knowledge. I had to read a few chapters twice to fully get it. The fairness and bias detection section was eye-opening. Good practical advice throughout. Not just theory - real solutions you can use. Worth the money if you're serious about LLM development. Recommended for anyone building AI systems professionally.
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on July 25, 2025
J
Jiewen Wang
Lake Worth, US
★★★★★ 5
a comprehensive guide at the intersection of generative AI and cybersecurity
Format: Kindle
This book blends deep theoretical foundations with practical frameworks and forward-looking strategies. From adversarial risk models to actionable guidance using OWASP Top 10 for LLMs and the NIST AI RMF, it offers both technical depth and operational clarity. What makes it stand out is its balance of academic rigor and real-world CISO insights, providing a holistic perspective on securing GenAI systems. While it leans enterprise-focused, the content remains accessible to security engineers, risk managers, and policy leaders alike. Generative AI Security is a timely and essential read for anyone working to deploy GenAI responsibly—building systems with both power and integrity in today’s fast-evolving threat landscape.
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on July 2, 2025
N
Nader
Lexington, US
★★★★★ 1
Light on substance and heavy on flaws
Format: Paperback
The book has a great list of topics, but fails to provide much substance any of them. Most of the provided code is just comments that avoid the actual crux of the issues being discussed. (e.g. #implement the logic to validate XYZ - while the whole point of this chapter is teach how the heck we validate XYZ!) Some parts are plain wrong, for example the part on Graph based RAG is fundamentally flawed as it assumes the text embedding and the graph embedding are in the same latent space. (This is one of many more examples). Seems like the book was rushed, and the author has limited hands on experience (if any). At least we know based on the amount of flaws that it was not written by an LLM
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on December 31, 2025
N
noam barkay
Draper, US
★★★★★ 5
Excellent book to truly understand LLM design patterns
Format: Paperback
I just finished reviewing Ken Huang's pocket book on LLM Design Patterns, and WOW what an amazing resource! This book is excellent if you want to truly understand how to create and enhance intelligent AI language models, all that in your pocket! Ken makes the difficult things seem surprisingly easy, and that's the real MAGIC. - How to prepare your data for training by making it extremely clean. Developing the brains: the practical aspects of training, optimizing, and maintaining your models. - Learn amazing prompting techniques (such as Chain-of-Thought and Tree-of-Thoughts) to improve your AI's reasoning and problem-solving abilities. Learn everything there is to know about RAGs so that your LLM can incorporate outside expertise. - It also delves into creating "agentic" AI that is capable of action and planning (not only simple plan and execute but also enhanced techniques like ReWoo!) Really, this feels like a useful toolkit, so Ken thank you for that resource Thanks, Idan Habler
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on June 9, 2025
R
Ryan Meyer
New York, US
★★★★★ 3
A Broad Overview, But Light on Modern Fine-Tuning
Format: Paperback
I'm currently really interested in fine-tuning LLMs and recently completed my first LoRA-based fine-tuning on a quantized model. I came to this book looking for more detail on fine-tuning. While it touches on the topic, I found the content didn’t quite align with the current state of the field in 2025. Techniques like LoRA, QLoRA, and PEFT weren’t really covered, and the material leaned more toward what I think are older or lower level approaches. That made it harder to connect with what I’m actually working on. That said, when I shifted to other chapters — like the sections on prompt engineering techniques such as Chain of Thought (CoT) and Tree of Thought (ToT) — I found more value. These sections were clearer, and I picked up a few practical insights, like using few-shot examples that walk through the CoT reasoning process. That’s not something I’ve tried before, and I can see how it might help smaller models that struggle with any type of reasoning tasks. Overall, the book feels more like a broad overview of all LLM concepts. For someone exploring many topics across the LLM ecosystem, it offers a wide-ranging introduction. But for readers like me who are actively trying to learn and apply techniques like fine-tuning and quantization, it may leave you wanting up-to-date guidance.
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on August 10, 2025

recommand products