一句话情书
每个人的抽屉里，都曾有一封写好，却没有勇气寄出的信。每个人的心中，都有一个渴望，却不曾牵手的爱人。一句话情书、带给你最深的感动。亲们、让我们细细回忆、那些简单的美好。红颜d指老、天下若微尘、何惧刹那芳华。
一句话情书：别因为知道我会等你， 就把我晾在那儿等。
一句话情书：当你真的在乎一个人，多么微不足道的小细节，也变得重要起来。因为爱，所以在乎，因为重要，所以爱。
一句话情书：你永远不知道有多在乎，直到你失去对方。
一句话情书：当我向你倾诉我的烦恼，那不是抱怨，那是我对你的信任。
一句话情书：不要轻易说你爱我，除非你是认真的，因为我可能会做出一些疯狂的事，比如相信你。
一句话情书：彼此相爱就是幸福。如此简单，如此难。
一句话情书：你之所以感到孤独，并不是没有人关心你，而是你在乎的那个人没有关心你。
一句话情书：虽然对你避而不见，可是心里仍然想念。 其实，有一种想念，叫避而不见。
一句话情书：遇见你是命运的安排，成为了朋友是我的选择，而爱上你是我无法控制的意外。
一句话情书：假如你是一棵仙人掌，我也愿意忍受所有的痛来抱着你。
一句话情书：幸福，就是找一个温暖的人过一辈子。
一句话情书：如果有一天，你走进我的心里，你会哭，因为里面全是你。如果有一天，我走进，你的心里，我也会哭，因为那里没有我。如果有一天，在喧闹的城市里，我们擦肩而过，我会停住脚步，凝视着那远去的背影，告诉自己那个人我曾经爱过。我以为只要认真地喜欢，就可以打动你，原来，却只是打动了我自己。
一句话情书：明明已经错过你，但我却还在想念你。当我想念你的时候，但我不能再拥有你。明明已经别离，却又再次相遇。当我们再次相遇时，却不得不说再见。
一句话情书：爱上你，不是因为你给了我需要的东西，而是因为你给了我从未有过的感觉。
一句话情书：我喜欢的那个人，能不能问你4个问题：1、有没有一瞬间，你上线是为了找我，让我陪你聊天2、有没有那么一种感动，当你看到手机上有我发的短信时，嘴角会有一丝满意的微笑3、如果有一天我不再和你联系，你会主动联系我吗4、如果有一天，我彻底的在你的世界里消失，你会不会想起有我
一句话情书：最好的感觉是，当我朝你看过去时，你已经在凝视着我。
一句话情书：这是我的爱，收下吧。这是我的心，别打碎了。这是我的手，握好了。我们一起，永远永远。
一句话情书：红尘有你，我只要隐隐地能够感觉得到你在我的世界里的存在，我就能信心十足、精神百倍地去做好每天的每一件事。我懂得了，应该说我更加懂得了，爱一个人就应该不计较付出不计较收获，无怨无悔，始终真心真意。
一句话情书：我，只在做一件事的时候才会想你，那就是呼吸。
一句话情书：曾经我是一个任性的孩子，任性的以为你只属于我，我只属于你。谢谢你告诉我，这个世界上谁都不是谁的，我们终究只会，属于我们自己。
一句话情书：每次抬头看见圆圆的月亮，你不在我身边，我就会疯狂想你。原来，寂寞的时候不要看月亮，因为那会让你更寂寞。
一句话情书：我没有很想你，只是在早上醒来时，看看有没有你发来信息和未接来电;我没有很想你，只是把你来电调成唯一的铃音;我没有很想你，只是在听歌时，被某句歌词击中，脑中出现短暂的空白;我没有很想你，只是想看看你的样子，听听你的声音;我又没有很想你，只是每次醒来时，第一个想到你……
一句话情书：其实全世界最幸福的童话，不过是，与你一起度过柴米油盐的岁月。
一句话情书：每晚睡前听你说晚安，是属于我的，最简单而持久的幸福。
一句话情书：你爱我，我会陪你;你不爱我，我给你自由。这就是傻傻的我，那个在乎你的我。
一句话情书：有一次，你说爱我。那一瞬间，我以为是永远。
一句话情书：世界上最残忍的事，不是没遇到爱的人，而是遇到却最终错过;世界上最伤心的事，不是你爱的人不爱你，而是他爱过你后，最后却不爱你。
一句话情书：我不贪心。只有一个小小的愿望：生命中永远有你。
一句话情书：想你的时候，如果你不知道，我会感到孤单。想你的时候，你知道我在想你，我内心已经有了慰藉。想你的时候，如果你也在想我，我就会感觉甜蜜。
一句话情书：世界上最动听的情话，不是“我爱你”，不是“在一起”，而是在我最脆弱的时候，你说：“有我在!”
一句话情书：也许所有的初恋都一样，它只是为后来的恋爱做一个序幕而已，可是到后来你才发现，你如果再想爱上一个人，是这样难这样难。难到你以为你已经不能再爱，不可再爱，难到你找到的下一个人，还以第一个人为蓝本。
一句话情书：我恨你的眼睛，你的嘴唇，你的拥抱，我也恨你逗我笑，恨你惹我哭，恨你不喜欢我。但是，我最恨的是我自己这么的喜欢你。
一句话情书:偷偷地看你，偷偷地想你，偷偷地爱你，最后，偷偷地哭了。
一句话情书: 世界上最温暖的两个字是，从你口中说出的：晚安。
一句话情书：人生最大的幸福，是发现自己爱的人，正好也爱着自己。
一句话情书：你以为放手可以成全我的幸福，可你不知道，我最大的幸福就是能和你手牵手。
一句话情书：每个没心没肺的人，都有一段为某人掏心掏肺的曾经。
一句话情书：这个世界上最残忍的一句话，不是对不起，也不是我恨你，而是，我们再也回不去。
一句话情书：早上不抱她，她就不让你起床;深夜没回家，她就电话追个不停;你抽烟，她就收起你的香烟;你过马路不走人行道，她就唠叨个没完;每天下班回家，她就像蜜蜂一样，围着你转;你问她一个新鲜事，她一口气说出十个…你说，她真的很烦!其实，这是你一生中最幸福的时候，而你却不知道。
一句话情书：我想有一天和你去旅行。去那没有去过的地方，没有行李，没有背包，不带电脑更不要手机，走一个地方停一个地方。在我心里最美好的就是和你一起老在路上，捕捉最后的流星，坐在最高的山顶上，可以听音乐，聊，吃东西，随便是什么——都可以。当日出越过山涧，我未老，你依然。
一句话情书：我能想到最甜蜜的事，就是在喜欢你的每一天里，被你喜欢。
一句话情书：为你写的心情，为你改的签名，为你设定的隐身可见…这些你会知道吗我希望，能通过我的一点小动作，让你懂得我的心…
一句话情书：原来有些你自以为很重要的人，你不联系他，他就真的永远不会联系你。
一句话情书：一句话情书: 我想谈一场永不分手的恋爱，就算吵架，就算生气，就算分开，也会再在一起。就算我们很忙，就算我们很累，只要见到彼此就会温馨一笑，我们会一直走下去。我想谈一场永不分手的恋爱，蹒跚漫步，夕阳西下，白头到老，相濡以沫。然后轻抚着你的脸庞轻声说句：对你的感觉一直都在。
一句话情书：真正的爱情，应该是两个人，彼此理解，互相尊重，不缠绕，不牵绊，不占有，然后相伴，走过一段漫长的旅程。如果我遇见你，就会紧紧抓住你。
一句话情书：我不贪心，也不等待。我找到感觉对的人，就决定了。我不喜欢左顾右盼，我的时间有限，我想用有限的时间跟另一个人过Better life，而不是用我的Life，去找一个Better的人。
一句话情书：他来过一阵子，我却怀念一辈子。
一句话情书：见不到你的时候，心里有好多话想和你说，你在身边时，觉得得静静地靠著你，即使不说话，也很好。
一句话情书：渴望有那么一天，你能再次主动和我联系，即使只是寒暄。渴望有那么一天，在我最失落的时候，你能出现在我身边，给我一个拥抱，哪怕只是友情。渴望有那么一天。
一句话情书：如果可以，我真想和你一直旅行。或许是某个古朴的小镇，或许是某座灿烂辉煌的大都市。我们可以沿途用镜头记录彼此的笑脸，和属于我们的风景。
一句话情书：如果可以，我真想和你一直旅行。或许是某个古朴的小镇，或许是某座灿烂辉煌的大都市。我们可以沿途用镜头记录彼此的笑脸，和属于我们的风景。一起吃早餐，午餐，晚餐。或许吃得不好，可是却依旧为对方擦去嘴角的油渍。风景如何，其实并不重要。重要的是，你在我的身边!
一句话情书：我对于你，只是场意外;你对于我，却是一场爱情。
一句话情书：有些人我们叫着亲爱的却并不喜欢。有些人我们骂着傻逼却是真的爱着。
一句话情书：有一个人，教会你怎么去爱了，但是，他却不爱你了;有一个人，你总说要放下他，却总是忍不住又拿起来回味;有一个人，你真的好想他快乐，所以你宁愿自己不快乐;有一个人，离开他的时候你笑了，但是一转身，早已泪流满面。
一句话情书：你是我猜不到的不知所措，我是你想不到的无关痛痒。因为你，我认真过，改变过，悲伤过……我不想再为过去而挣扎，我不想再为思念而牵挂，我不想再卑微自己了。你若不惜，我亦不爱。
一句话情书：睡眠的拼音是shuimian，失眠的拼音是shimian。辗转反侧夜不能寐，只因少了一个u。
一句话情书：病了，一个人扛;烦了，一个人藏;痛了，一个人挡;街上，一个人逛;路上，一个人想;晚上，一个人的床……慢慢地习惯了一个人的生活，变得沉默、变得冷落、没了想理、不想说、不想看……我不是高傲，也不是胡闹，只是厌倦了那些随时可能失去的依靠。
一句话情书：如果，我知道有一天，我会这么爱你。我一定会把我最好的一面，留在你我相遇的那天。
一句话情书：那个让你流泪的，是你最爱的人;那个懂你眼泪的，是最爱你的人。那个为你擦干眼泪的，才是最后和你相守的人。
一句话情书：电话，打一次没有接，就不要再打第二次;短信，发两次没有回，就不要再发第三次。没有这么卑微的等待，如果你重要，迟早会回过来的。没有必要为不懂得珍惜你的人犯贱，如果一个人开始怠慢你，请选择离开。保持一份自信，保住一份尊严，宁可高傲到发霉，也不要死缠到发疯。
一句话情书：我只爱对你发脾气，因为我潜意识相信你不会离开我。胡闹原来是一种依赖。
一句话情书：有时候不是不懂，只是不想懂;有时候不是不知道，只是不想说出来;有时候不是不明白，而是明白了也无能为力，于是就保持了沉默。有些话，适合藏在心里;有些痛苦适合无声无息的忘记;有些回忆，只适合偶尔拿出来回味。很多事情，当经历过，自己知道就好;很多改变，不需要说出来的，自己明白就好。
电脑工程师的情书
很久以来，我心中的内存容不下别人，见到你才发现你才是我的主页，无论刷新多少次，没有任何改变。你的笑容一次次点击我的心灵，你让我陷入瘫痪，因为点击率实在太高。我这人版本太老，非常保守，见到你，才发现自己的漏洞，是你激发了我的激情，我不再停机，而是不断地学习，不断地升级自己。
我一直默默地检索着你，我已经订阅了关于你的每一条信息。你这人界面友好，头像很漂亮，从不黑屏;你思路清晰，待人接物从不掉线。你的眼睛明亮如QQ般闪烁，深深地侵入我的系统。我知道，你是很多人的梦中情人，可我发现那些对你甜言蜜语的人其实并不是真的想和你实行匹配，他们只是将你当做一个插件而已，稍微遇到一点困难，他们就会优先将你放入回收站。他们的恋爱都是双核的甚至是多核的，唯有我一心一意视你为我唯一的主板。
我爱你!这一点已经经过回车键确认。
嫁给我吧!我会是你最好的服务器，为你提供最好的家庭环境;我会无条件地执行你的每一条指令，兼容你的任何心情;我会为我们的家提供最好的硬件，并且经常格式化，始终保持家里面井井有条。在你生气骂我的时候，我绝不会做任何接口;我会默默地在后台工作，始终保持安静和稳定。
嫁给我吧!我的爱是原装的啊!
100首歌名串成的一封情书
我一直在思考《爱在哪里》，直到遇见你的《第一个清晨》：傻傻的《一见你就笑》，《忘了时间忘了我》，甚至忘了《心跳》(当然，这都是《你不知道的事》)。我想《这就是爱》吧。
那一刻，《十二月的情歌》正《放逐思念》，《头版摇滚》正渲染《爱的奇迹》，《不可思议电台》正演绎《大城小爱》;那一刻，我决定放弃做众人的《盖世英雄》，只想《在梅边》把《我的情歌》为你唱《四季》;那一刻，很想走向前，对你说;请《放开你的心》，《给我你的手》，我会《爱的得体》，给你想要的《安全感》。
《Last night》,《Mary says 》你怕我们《爱错》，想《Kiss goodbye》 ,接受《情敌贝多芬》的爱。我听了感到《梦想被冷冻》，知道么《你伤了我的心》。我知道其实我们都《不愿说再见》，彼此的《爱依然执着》。所以《不要害怕》《白狐狸》，她不是你的《竞争对手》，她的《爱情攻略》没有用,任她《美》，任她通晓《十八般武艺》，任她翩然《Dragon dance 》,任她《喊我一千遍》，我不《去爱》，亦不《想爱》，《我就喜欢》你。别再说《两个人不等于我们》，别再傻傻问我《此刻你心里想起谁》，也《不必问别人》，我会不会《变坏》，《Why》《如果你听见我的歌》，你会知道《我用生命爱你》，绝《不说后悔》，不会《改变自己》的爱与你《好心分手》，更不会《飞向你不知道的那片天》，独留你《风中的遗憾》。
《爱因为在心中》，而《你是我心内的一首歌》，是我《心中的日月》，是我的《Forever love》 没有你的时光，《回忆》像没有色彩的《白纸》;《你不在》的我的世界，《四月还会下雪》;你就是我的《Everything》,当然《不可能错过你》，若《失去了你》，生命将是永远《不完整的旋律》。我是如此《无路可退》，像喝了《毒药》，《戒不了你》，《每天爱你二十四小时》，在其中的《每一秒里都想见到你》。《Can you feel my world》《不管怎样》，《需要人陪》的我，《有了你就足够》。请给我《爱的鼓励》，让我们用《完美的互动》来结束这场《独角戏》，好吗
《打开爱吧》，我的《Julia》，《张开那不降落的滑翔》，Just 《follow me》，《我要带你飞翔》，任《你和我》，《手牵手》《乘着爱自由的飞》《不着地》。飞过《天涯海角》，落《在那遥远的地方》，在《竹林深处》，筑建《另一个天堂》———只属于我们的《欢喜城》，从此《远离伤心》的《暴风雨》。 我们赏《星座》，堆《雪人》，《钓灵感》，看《落叶归根》，和《一首简单的歌》，拥抱《春雨里洗过的太阳》，品味《柴米油盐酱醋茶》的生活，《相亲相爱》如《永远的第一天》。
在这个《狂想世界》，《感情是舞台》，再一次大声说：我《唯一》《爱的就是你》。我很《认真》的要《预约你的爱》 ，做我《女朋友》好不好
最感人的情书
亲爱的，你睡了么如果你睡了，我多想劈里啪啦地把你打起来，好好听我说这一番话，让我如数家珍般的罗列你的劣迹，让我嘤嘤诉说这些年来天大的委屈。
我们在一起很久了吧，五年，你说还短么，满打满算你才刚活够五个五年，可是你却有着十个五年的心计。你说我一个心智不健全的傻孩子怎么斗得过你。所以从一开始就注定了飞蛾扑火的悲剧。
这五年来每一天我都在飞速地进步着，不飞速不行啊，因为你腿长，你走一步我要走两步，你疾行我就得小跑儿，你小跑儿我就得冲刺，累啊!我三步并作两步，两步并作一步，我穿着高跟鞋大步流星。
我默默观察着你的言行，细心体会你的好恶，我想象你一样的挥洒自如，谈笑风生。我好好学习，我天天向上。我想至少在精神上我争取和你站在同一个高度。
你会背古龙书里大段大段的经典对白，你在一个小本子上记下刻骨铭心的文字，虽然你的字很丑但是我仍然觉得你很有品位，我学着你的样子也开发了一个记事本，无奈我只记下了一些青涩的风-花雪月。
偶然的我从你的小本本上发现了令狐冲对任盈盈说的话：这世上我只有你一人，若是你我之间也生了嫌隙，那还有什么意思。我才知道原来你是看金庸的，那么冗长的大部头你也是读的，并不像我厌烦于那无尽的历史描述。那一次我为自己的无知感到羞愧。
你还说你喜欢NIRVANA,再也不能忍受茫然的我对你所说的一无所知，于是日后我学会了哼唱《where did you sleep last night》，你说我也算是敬业了吧。
我知道你是个游戏狂，因为你每次提起QUAKE便眉飞色舞神采飞扬。我猜想那会不会是个新版挖地雷游戏。后来我在一个朋友那里看到了这款(游戏，当时我的那股兴奋劲儿就上来了，日后但凡提到QUAKE的事儿我的莫名其妙的自豪感就油然而生了。说实话我也曾经试探着比画两下，可我实在看不出来这种狗咬狗的门道。
你喜欢我新穿的那件儿荷叶边的白衬衫，我就愣是一个礼拜没下架，北京这天儿你也知道，后来那衣服算是残疾了，我一直考虑给它全面染色一下。其实慢慢地我发觉那件衣服根本没有你认为的那样好看，因为我每换一件新衣服你都说好看。早知道我就不抱着那一件儿死啃了，好贵的耶!
唉，这么多年了，我像个小疯子一样尾随于你身后，那么多巧合，那么多邂逅，你都发现了么亲爱的，我一点一滴的进步你都看到了么我多看了多少书，多学了多少歌儿，多培养了多少爱好和品位啊你都看到了没有。
人家说爱你就会变成你，你看看我，你倒是起来看看我啊，你看我们俩像么你干吗非得睡的跟头死猪一样，我在抒情我在感慨我在抱怨，你这样多杀风景!我用衣服夹子夹你的耳朵，我用棉花球堵你的鼻孔，我在你大脸蛋儿上画王八你都不醒。我真的寒心了，对你，我该如何是好呢若是我亲亲你肥厚的嘴唇你会不会醒来。人家说精诚所至金石为开，这么多年就算你是只青蛙也该变成王子了，可你呢，你只是你，你一直都是你，而我也只能是我。
亲爱的，你别再装睡了，睡多了会变傻子的，我不纠缠你了，五年了，我也累了，我那么多的委屈你就不能拍拍我的背，给我一个温暖的拥抱让我觉得多少安慰么。算了算了，你醒也罢睡也罢，我都给你唱支歌儿吧，其实你听不听见对我都无所谓了，咳咳:
也许你的爱是双人床/说不定谁都可以陪你流浪/你的目光锁在某个地方/你的倔强是一道墙内心不开放/也许你的心是单人房/多了一个人就会显得紧张/想看看你最初的模样/你脱下来的伪装你会怎么放
唱完了……你仍然没有醒。
表白情书：如果我是你的女朋友
如果我是你的女朋友，我会每天都跟你说我喜欢你，不为什么就亲亲你;如果我是你的女朋友，我会做希奇古怪的东西，逼你当着我的面尝一小口，就一小口……
如果我是你的女朋友，我会要你拉着我的手过马路，绝对不会看来往的车辆;
如果我是你的女朋友，我会要你和我一起像小孩子一样，手牵着手晃来晃去，不时的让我转个360度，看你龇着牙骂我坏;
如果我是你的女朋友，我会亲自帮你挑衣服，挑手链，挑帅帅的牛仔裤，让每个女孩都羡慕我有个好精神的男朋友;
如果我是你的女朋友，我会笨手笨脚的给你织全羊毛的淡灰色围巾，虽然在开头的几排里你会发现有小洞，但是你也必须鼓励我说比恒源祥的还精致;
如果我是你的女朋友，我会要你带我去看悲剧的，出来的时候还在哭，我要你哄我说，那只是，我们不会那样的;
如果我是你的女朋友，我会在逛街的时候突然喊饿，然后让你带我去吃火锅，点一大桌的菜，只吃一点就说饱了，看你睁大眼睛不可思议的绝望可怜样，因为我要你都吃完，嘿嘿，火锅时间最久，我喜欢看你吃东西吃到快撑死的样;
如果我是你的女朋友，我会在吵架之后就买酒，然后一个人坐在很高的地方看着远方哭;如果是我错，你气得要骂我，多贵的长途我都会打给你，然后静静地乖乖地听你舍不得再教训我的叹气声，我则红着脸咬着嘴唇，暗自庆幸阴谋又得逞;
如果我是你的女朋友，我会在得势的时候很嚣张，弱势的时候就装乖，让你觉得纳闷，为什么受委屈的明明是你，可喊冤的却总是我;
如果我是你的女朋友，我会给你起很多很多可爱又笨笨的外号，有事没事换着叫;
如果我是你的女朋友，我会勾引你喜欢上我爱吃的零食，冰淇淋，妙脆角，还有奶油蛋糕，让你再也找不到说我走路吃雪糕不淑女的勇气和理由;
如果我是你的女朋友，我会在你的哥们面前给足你面子，然后背地里算你又欠了我几脚或几下挠;
如果我是你的女朋友，我会让自己看上去很漂亮很幸福，不用我说，别人都知道你是绝世好男友;
如果我是你的女朋友，我会只在你面前很笨，让你惊喜地发现原来在大家眼里冰雪聪明的我也会犯只有你知道的弱智错误;
如果我是你的女朋友，我会在打电话给你的时候很礼貌的和你的父母打招呼，希望他们会对我留下好印象;
如果我是你的女朋友，我会要你给我买很便宜但是很特别的戒指，我会把两个带着情侣戒指的手拉到一起，边看边傻笑很久;
如果我是你的女朋友，我会鼓励你做你喜欢的事情，而不要只为了学习或责任束缚自己的梦想，因为人生短短一瞬，快乐最重要;
如果我是你的女朋友，我不会阻止你有节制地玩电脑游戏cs，我也会以当匪首老婆为奋斗目标，帮你偷看旁边的警察溜到了a区还是b区;
如果我是你的女朋友，如果我知道我遇到了疾病或灾难而让我陪不了你很久，我会骗你说我爱上了别人，让我们分手;
如果我是你的女朋友，我会希望有来世，让我还做你的女朋友。
如果我是你的女朋友，……
可以吗
1、主频：主频是CPU的时钟频率，也就是它的工作频率，目前市场上的CPU频率在2-4GHz左右，部分CPU例如Intel的core i7不光有固定频率，还可以超频。很显然，相同配置下频率越高，性能越高。
2、架构：这个大家可能不注意，但是架构的更新对于CPU来说将会是进化的一场革命，性能会带来质的飞跃。目前Intel、AMD的CPU是X86架构，IBM公司的CPU是PowerPC架构，ARM公司是ARM架构。
3、制造工艺：主要的工艺规格有180nm、130nm、90nm、65nm、45nm、22nm，现在的制造工艺已经达到14nm，如Intel的8代CPU系列。制造工艺标志着以更高的精度在更小的面积上作出性能更高、功耗更低的核心。
4、总线速度：也就是多级缓存，缓解内存带来的瓶颈，所以出现了二级缓存，目前有2级缓存、3级缓存。缓存量越大越好。
5、超线程：大家经常听说双核心四线程就是超线程技术，该技术让一个核心可以分成两个小的核心进行并行运算来提高效率。核心线程越多堆积的性能也就相对高，但效率不一定是最优的。
6、浮数运算能力：这是考验CPU运算能力的一个指标，标志着谁运算能力更快更强大，目前的CPU大都是64位的，也就是2的64次方，老一些的CPU是32位的。
正常的商务本CPU浮点运算能力会低一点，如i7 8550u的浮点运算能力为124GFLOPS,而桌面bandei7 8700则可以跑到385GFLOPS。
扩展资料：
CPU基本结构
CPU包括运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等。
1、运算逻辑部件
运算逻辑部件，可以执行定点或浮点的算术运算 *** 作、移位 *** 作以及逻辑 *** 作，也可执行地址的运算和转换。
2、寄存器部件
寄存器部件，包括通用寄存器、专用寄存器和控制寄存器。通用寄存器又可分定点数和浮点数两类，它们用来保存指令中的寄存器 *** 作数和 *** 作结果。通用寄存器是中央处理器的重要组成部分，大多数指令都要访问到通用寄存器。
通用寄存器的宽度决定计算机内部的数据通路宽度，其端口数目往往可影响内部 *** 作的并行性。专用寄存器是为了执行一些特殊 *** 作所需用的寄存器。
控制寄存器通常用来指示机器执行的状态，或者保持某些指针，有处理状态寄存器、地址转换目录的基地址寄存器、特权状态寄存器、条件码寄存器、处理异常事故寄存器以及检错寄存器等。
有的时候，中央处理器中还有一些缓存，用来暂时存放一些数据指令，缓存越大，说明CPU的运算速度越快，目前市场上的中高端中央处理器都有2M左右的二级缓存，高端中央处理器有4M左右的二级缓存。
参考资料来源：
百度百科-CPU性能指标
百度百科-CPU
酷睿
英特尔处理器的名称，开发代号Yonah
英特尔公司已经结束使用长达12年之久的“奔腾”的处理器
转而推出“Core 2 Duo”和“Core 2 Quad”品牌。
“奔腾”作为消费者所熟悉的一个品牌将逐渐淡出我们的视线，这个名称转而用于同为Core 2结构的低端处理器"Pentium Dual Core"即“奔腾双核”。
酷睿一代
英特尔先推出的CORE用于移动计算机上市不久即被CORE2取代
酷睿二代
包括DUO双核和QUAD四核，即将推出八核，但没有单核
应用的核心“Merom用于移动计算机”“Conroe用于桌面计算机”“Woodcrest用于服务器”
英特尔2006年7月份将推出的是65纳米“Merom用于移动计算机T”“Conroe用于桌面计算机E”“Woodcrest用于服务器XEON ITANIUM” 双内核处理。
架构体系已经完全摒弃了Pentium M和Pentium 4 NetBurst。
酷睿”是一款领先节能的新型微架构，设计的出发点是提供卓然出众的性能和能效，提高每瓦特性能，也就是所谓的能效比。早期的酷睿是基于笔记本处理器的。
酷睿2：英文Core 2 Duo，是英特尔推出的新一代基于Core微架构的产品体系统称。于2006年7月27日发布。酷睿2，是一个跨平台的构架体系，包括服务器版、桌面版、移动版三大领域。其中，服务器版的开发代号为Woodcrest，桌面版的开发代号为Conroe，移动版的开发代号为Merom。
特性：
全新的Core架构，彻底抛弃了Netburst架构
制造工艺为65nm或45nm
全线产品均为双核心，L2缓存容量提升到4MB
晶体管数量达到291 亿个，核心尺寸为143平方毫米
性能提升40%
能耗降低40%，主流产品的平均能耗为65瓦特，顶级的X6800也仅为75瓦特
前端总线提升至1066Mhz(Conroe)，1333Mhz(Woodcrest)，667Mhz（Merom）
服务器类Woodcrest为开发代号，实际的产品名称为Xeon 5100系列，采用LGA771接口。
Xeon 5100系列包含两种FSB的产品规格（5110采用1066 MHz，5130采用1333 MHz）。拥有两个处理核心和4MB共享式二级缓存，平均功耗为65W，最大仅为80W，较AMD的Opteron的95W功耗很具优势。
台式机类Conroe处理器分为普通版和至尊版两种，产品线包括E6000系列和E4000系列，两者的主要差别为FSB频率不同。
普通版E6000系列处理器主频从18GHz到267GHz，频率虽低，但由于优秀的核心架构，Conroe处理器的性能表现优秀。此外， Conroe处理器还支持Intel的VT、EIST、EM64T和XD技术，并加入了SSSE3指令集。由于Core的高效架构，Conroe不再提供对 HT 的支持。
酷睿2
logo2006年5月9日– 英特尔公司在京宣布，英特尔 酷睿™2双核处理器将成为该公司未来强大的、具有更高能效的处理器的新品牌，两个月后将要发布的台式机和笔记本电脑处理器都将采用这个新品牌。
在此之前，英特尔 酷睿™2双核的PC和笔记本处理器的内部代号分别为Conroe和Merom，它们都基于全新设计的英特尔 酷睿™微架构，每个芯片将包含两个处理内核，或曰“大脑”，因此用“双核”加以区别。英特尔还将为发烧友和游戏玩家提供具有最高性能的英特尔®酷睿™X至尊版处理器。
这些突破性的处理器将基于英特尔先进的65纳米设计和制造工艺技术，该技术进一步压缩了处理器的线路和晶体管的尺寸。这种更为紧凑的方式将使处理器在获得更高性能的同时实现更高的能效表现，这将导致更强大、更美观、更安静、更小巧、更省电的移动式和桌面式PC的出现。
“有了这个统一的PC和笔记本品牌和微架构，每个人都将有一个简单的方法来选择世界上最强大和高能效处理器，而且开发者也会有一种更容易的方法来编写优化的软件，只需要一次编写就可以用于多种计算设备，”英特尔高级副总裁兼首席市场官Eric Kim说，“我们希望这些处理器成为计算机的心脏和灵魂，它们正在不断地给我们的数字化生活方式带来魔力。”
让消费者市场、游戏市场、笔记本和商务台式机市场使用同一个微架构，这使得计算机开发者能够更容易地创作出更高效的软件应用程序，并且能够在需要的时候实现跨类别的功能共享。
双核处理器将包含英特尔 先进智能缓存，这是目前业内最大的集成高速缓存，它包含一个独特的设计，专门为那些内存需求密集型应用程序提供更快的性能表现。产品还将包含增强的安全性、虚拟化、以及集成在处理器内部的可管理性等特点。
目前酷睿2微架构处理器(台式机)包括酷睿2单核,双核,四核等产品,如以酷睿2为核心的赛扬400系列,赛扬双核1000系列,PE2000系列,酷睿2E4000系列,酷睿2E6000系列,酷睿2E7000系列，酷睿2E8000系列PE5000系列。PE6000系列
最新的PE6500K不锁倍频，是新一代的超频利器
酷睿2双核家族
台式机CPU:
E8500 45 纳米 6 MB 二级 316 GHz 1333 MHz
E8400 45 纳米 6 MB 二级 3 GHz 1333 MHz
E8200 45 纳米 6 MB 二级 266 GHz 1333 MHz
E8190 45 纳米 6 MB 二级 266 GHz 1333 MHz
E7400 45 纳米 3 MB 二级 28 GHz 1333 MHz
E7300 45 纳米 3 MB 二级 266 GHz 1333 MHz
E7200 45 纳米 3 MB 二级 253 GHz 1066 MHz
E6850 65 纳米 4 MB 二级 3 GHz 1333 MHz
E6750 65 纳米 4 MB 二级 266 GHz 1333 MHz
E6700 65 纳米 4 MB 二级 266 GHz 1066 MHz
E6600 65 纳米 4 MB 二级 240 GHz 1066 MHz
E6550 65 纳米 4 MB 二级 233 GHz 1333 MHz
E6540 65 纳米 4 MB 二级 233 GHz 1333 MHz
E6420 65 纳米 4 MB 二级 213 GHz 1066 MHz
E6400 65 纳米 2 MB 二级 213 GHz 1066 MHz
E6320 65 纳米 4 MB 二级 186 GHz 1066 MHz
E6300 65 纳米 2 MB 二级 186 GHz 1066 MHz
E4600 65 纳米 2 MB 二级 240 GHz 800 MHz
E4500 65 纳米 2 MB 二级 220 GHz 800 MHz
E4400 65 纳米 2 MB 二级 200 GHz 800 MHz
E4300 65 纳米 2 MB 二级 180 GHz 800 MHz
笔记本CPU:(P字头功率为25W,T字头为35W,L字头为低电压版,U字头为超低电压版)附性能评分满分20以T9900为准
T9900 45 纳米 6 MB 二级 306 GHz 1066 MHz 20
T9800 45 纳米 6 MB 二级 293 GHz 1066 MHz 195
P9700 45 纳米 6 MB 二级 280 GHz 1066 MHz 19
T9600 45 纳米 6 MB 二级 280 GHz 1066 MHz 19
T9550 45 纳米 6 MB 二级 266 GHz 1066 MHz 185
T9500 45 纳米 6 MB 二级 260 GHz 800 MHz 18
T9400 45 纳米 6 MB 二级 253 GHz 1066 MHz 175
T9300 45 纳米 6 MB 二级 250 GHz 800 MHz 17
P8800 45 纳米 3 MB 二级 266 GHz 1066 MHz 18
P8700 45 纳米 3 MB 二级 253 GHz 1066 MHz 17
P8600 45 纳米 3 MB 二级 240 GHz 1066 MHz 165
P8400 45 纳米 3 MB 二级 226 GHz 1066 MHz 16
T8300 45 纳米 3 MB 二级 240 GHz 800 MHz 165
T8100 45 纳米 3 MB 二级 210 GHz 800 MHz 14
T7800 65 纳米 4 MB 二级 260 GHz 800 MHz 175
T7700 65 纳米 4 MB 二级 240 GHz 800 MHz 165
T7600 65 纳米 4 MB 二级 233 GHz 667 MHz 16
P7570 45 纳米 3 MB 二级 226 GHz 1066 MHz 155
P7550 45 纳米 3 MB 二级 226 GHz 1066 MHz 155
T7500 65 纳米 4 MB 二级 220 GHz 800 MHz 15
P7470 45 纳米 3 MB 二级 213 GHz 1066 MHz 145
P7450 45 纳米 3 MB 二级 213 GHz 1066 MHz 145
T7400 65 纳米 4 MB 二级 216 GHz 667 MHz 14
P7370 45 纳米 3 MB 二级 200 GHz 1066 MHz 135
P7350 45 纳米 3 MB 二级 200 GHz 1066 MHz 135
T7300 65 纳米 4 MB 二级 200 GHz 800 MHz 135
T7250 65 纳米 2 MB 二级 200 GHz 800 MHz 13
T7200 65 纳米 4 MB 二级 200 GHz 667 MHz 13
T7100 65 纳米 2 MB 二级 180 GHz 800 MHz 12
T6670 45 纳米 2 MB 二级 220 GHz 800 MHz 14
T6600 45 纳米 2 MB 二级 220 GHz 800 MHz 14
T6570 45 纳米 2 MB 二级 210 GHz 800 MHz 135
T6500 45 纳米 2 MB 二级 210 GHz 800 MHz 135
T6400 45 纳米 2 MB 二级 200 GHz 800 MHz 13
T5900 65 纳米 2 MB 二级 220 GHz 800 MHz 135
T5870 65 纳米 2 MB 二级 200 GHz 800 MHz 13
T5850 65 纳米 2 MB 二级 216 GHz 800 MHz 135
T5800 65 纳米 2 MB 二级 200 GHz 800 MHz 125
T5750 65 纳米 2 MB 二级 200 GHz 667 MHz 12
T5670 65 纳米 2 MB 二级 180 GHz 800 MHz 115
T5600 65 纳米 2 MB 二级 183 GHz 667 MHz 115
T5550 65 纳米 2 MB 二级 183 GHz 667 MHz 115
T5500 65 纳米 2 MB 二级 166 GHz 667 MHz 11
T5470 65 纳米 2 MB 二级 160 GHz 800 MHz 11
T5450 65 纳米 2 MB 二级 166 GHz 667 MHz 11
T5300 65 纳米 2 MB 二级 173 GHz 533 MHz 11
T5270 65 纳米 2 MB 二级 140 GHz 800 MHz 10
T5250 65 纳米 2 MB 二级 150 GHz 667 MHz 105
T5200 65 纳米 2 MB 二级 160 GHz 533 MHz 10
L7500 65 纳米 4 MB 二级 160 GHz 800 MHz 115
L7400 65 纳米 4 MB 二级 150 GHz 667 MHz 11
L7300 65 纳米 4 MB 二级 140 GHz 800 MHz 105
L7200 65 纳米 4 MB 二级 133 GHz 667 MHz 10
U7700 65 纳米 2 MB 二级 133 GHz 533 MHz 9
U7600 65 纳米 2 MB 二级 120 GHz 533 MHz 85
U7500 65 纳米 2 MB 二级 106 GHz 533 MHz 8
Core i3
Core i3可看作是Core i5的进一步精简版，将有32nm工艺版本（研发代号为Clarkdale，基于Westmere架构）这种版本。Core i3最大的特点是整合GPU（图形处理器），也就是说Core i3将由CPU+GPU两个核心封装而成。由于整合的GPU性能有限，用户想获得更好的3D性能，可以外加显卡。值得注意的是，即使是Clarkdale，显示核心部分的制作工艺仍会是45nm。[2]
整合CPU与GPU，这样的计划无论是Intel还是AMD均很早便提出了，他们都认为整合平台是未来的一种趋势。而Intel无疑是走在前面的，集成GPU的CPU将在明年推出，很可能命名为Core i3（下面我们也暂时称它为Core i3）。
在规格上，Core i3的CPU部分采用双核心设计，通过超线程技术可支持四个线程，三级缓存由8MB削减到4MB，而内存控制器、双通道、智能加速技术、超线程技术等技术还会保留。同样采用LGA 1156接口，相对应的主板将会是H55/H57[4]。
参数
在规格上，Core i3的CPU部分采用双核心设计，通过超线程技术可支持四个线程，三级缓存由8MB削减到4MB，而内存控制器、双通道、智能加速技术、超线程技术等技术还会保留。同样采用LGA 1156接口，相对应的主板将会是P55/P57。Core i3处理器将于2010年中发布。
Core i5 和 Core i3 共同特征
支持DDR3双信道内存架构MCH PCI Express 20 x16 lane 搭载 芯片沟通接口为 DMI Core i5 四核心 / Core i3 双核心
i5 没有内置 IGP 图形核心
i3 内置 IGP 图形核心
频率分布 160GHz～266GHz 皆会有产品[1]
Core i3 和 Core i5 的区别
Core i5是一款基于Nehalem架构的双核处理器，其依旧采用整合内存控制器，三级缓存模式，L3达到8MB，支持Turbo Boost等技术的新处理器。它和Core i7（Bloomfield）的主要区别在于总线不采用QPI，采用的是成熟的DMI（Direct Media Interface），并且只支持双通道的DDR3内存。结构上它用的是LGA1160（后改为LGA1156）接口，Core i7用的是LGA1366。
Core i3可看作是Core i5的进一步精简版，将有32nm工艺版本（研发代号为Clarkdale，基于Westmere架构）这种版本。Core i3最大的特点是整合GPU（图形处理器），也就是说Core i3将由CPU+GPU两个核心封装而成。由于整合的GPU性能有限，用户想获得更好的3D性能，可以外加显卡。值得注意的是，即使是Clarkdale，显示核心部分的制作工艺仍会是45nm。
Intel Core i5核心线程数 4核心4线程数 二级缓存4256KB 三级缓存8M TDP 95W
Intel Core i3核心线程数 2核心4线程数 二级缓存2256KB 三级缓存4M TDP 65W[6]。
Corei3/i5/i7规划细节
英特尔更新Core品牌规划的具体产品划分和产品命名情况。
从桌面处理器未来品牌规划来看，我们可以看到处理器线程是决定产品归类的一个重要方面，八线程的处理器将会归类到Core i7旗下，不管是LGA 1156还是LGA 1366接口。同时根据性能情况，还将对旧有和新推出的处理器产品进行归类，分别会被安排到Core i5和Core i3中。
而桌面处理器则相对有些不同，笔记本处平台会有四线程Nehalem处理器会被归类到Core i7产品线中，Core i5和Core i3处理器则和桌面处理器大致类似。
同时具体产品命名将会是：LGA-1366 Core i7处理器的命名为大家熟悉的Core i7 9xx;LGA-1156 Core i7处理器的命名为大家熟悉的Core i7 8xx，Core i5处理器的命名为大家熟悉的Core i7 6xx;Core i3处理器的命名为大家熟悉的Core i7 5xx。
比如LGA-1156 Core i7 870的主频为293GHz，同时在Turbo Mode加速模式下，根据被激活的核心数目情况频率有所不同，一个核心被激活的情况下，最高频率将会被自动超频到36GHz。[3]
Core i3、Core i5、Core i7处理器命名方式
英特尔公布了新的处理器命名方式后,迅驰、酷睿2双核(Core 2 Duo )和酷睿2四核(Core 2 Quad)等命名方式将逐渐被淘汰。 英特尔发言人比尔•考尔德(Bill Calder)称，当前的迅驰(Centrino)品牌将在移动市场消失。明年还会继续使用，但最终将被淘汰。随后，“迅驰”品牌将转战Wi-Fi和WiMAX市场，代表这两种产品的品牌。
同时，为了简化命名方式，英特尔决定放弃酷睿2双核和酷睿2四核等命名方式，将这些处理器重新命名为Intel Core i3、Core i5和Core i7。其中， i3代表低端产品，i5代表中端产品，i7代表高端产品。
Calder称即将到来的Lynnfield处理器将会列入Core i5和Core i7系列。这终于打消了人们心中的疑问。高端Lynnfield处理器将属于Core i7系列，而中端的将属于Core i5系列。
Calder表示这样做是为了简化Intel现有的品牌体系。Intel现在拥有太多平台品牌、产品品牌和产品型号，交织构成了一个相当复杂的体系，让IT人士和消费者都迷茫不已，为此Intel希望能简化品牌体系，使之更容易理解。Intel将会继续以Core（酷睿）作为主打品牌，Core i7、Core i5、Core i3三个新系列分别面向高中低端市场，而经典的Celeron（赛扬）和Pentium（奔腾）也会继续存在，还有面向上网本、智能手机的Atom（凌动）。这样对于普通消费者，购买Intel处理器的时候只要看这些品牌就可以了解相对性能了:整个桌面上，Celeron很好、Pentium更好、Core更好；Core家族里，Core i3很好、Core i5更好、Core i7最好。
不过Intel也特别强调，Core i7/i5/i3都不是真正的品牌名，只是对Core品牌在不同领域的拓展。
Core i3、Core i5－Intel中低端处理器
很长时间以来，人们一直猜测即将到来的Nehalem Lynnfield系列四核心处理器会划为酷睿i5系列，但Intel高级工程师Francois Piednoel在2008年6月初的Computex 2009上断然否认了这一点，顿时让人迷惑起来，不知道Intel葫芦里到底卖的什么药。
2009年6月18日，Intel公关部主任Bill Calder终于详细阐述了新的消费级处理器品牌体系，并正式宣布了“Core i5”和“Core i3”（酷睿i3 ）两个子品牌系列，还简单介绍了它们的应用范围。
Bill Calder表示，Intel现在的问题是拥有太多平台品牌、产品品牌和产品型号，交织构成了一个相当复杂的体系，让IT人士和消费者都迷茫不已，为此Intel已经默默花了一年多的时间，希望能简化品牌体系，使之更容易理解，这也是大规模市场推广活动“英特尔与你共创明天”(Sponsors of Tomorrow)的一部分。
在过去和未来的很长一段时间里，Intel处理器品牌的核心都是立下赫赫战功的“Core(酷睿)”，并以此延伸出多个子系列。征战多时的Core 2 Duo/Quad/Extreme将逐步退役，取而代之的是分别面向高中低端市场的三个新系列：Core i7、Core i5和Core i3。
Intel特别强调，Core i7/i5/i3都不是真正的品牌名，只是对Core品牌在不同领域的拓展。
有趣的是，Lynnfield确实会和Core i5挂上钩，但并非一刀切，而是根据特性不同、性能高低分属Core i7、Core i5两个子系列，可能是支持超线程的属于前者、不支持的则列入后者；Lynnfield的移动版本、面向笔记本的新款四核心Clarksfiled则会统一列入Core i7系列；至于Core i3，Intel没有做出明确说明，但不出意外的话应该会属于首次集成图形核心的32nm Clarkdale双核心系列。
这样看来，极有可能Nehalem、Westmere家族中的四核心八线程处理器都是Core i7，四核心四线程是Core i5，双核心四线程则是Core i3。哦还有未来的六核心十二线程Gulftown，也许会成为Core i9？
除了Core这一主打品牌，经典的Celeron(赛扬)、Pentium(奔腾)也会继续存在，还有面向上网本、智能手机的Atom(凌动)。对于普通消费者，购买Intel处理器的时候只要看这些品牌就可以了解相对性能了：整个桌面上，Celeron很好、Pentium更好、Core最好；Core家族里，Core i3很好、Core i5更好、Core i7最好。
另外，平台品牌也会有所变化。从2010年开始，Centrino(迅驰)处理器技术品牌将淡出PC领域，而是成为无线技术的代名词，用在Wi-Fi、WiMAX产品上。
vPro(博锐)仍将代表企业级安全与管理技术，并搭配Core i7或Core i5处理器。也是自明年开始，Intel的商业级处理器会叫作Core i7 vPro或者Core i5 vPro。[5]
32纳米Core i3（Clarkdale）评测
32纳米Core i3（Clarkdale）和四核心的Lynnfield相比，虽然Clarkdale同样使用的是LGA 1156封装，但是由于处理器核心与“北桥”芯片并未在同一die上，因此背面电容排布的区别也是相当明显。
CPU-Z 处理器将这颗306GHz的Clarkdale认成了Core i5系列，但是处理器规格已经非常明显了。这颗Clarkdale采用双核心设计，两颗核心各具备256KB二级缓存，并共享4M容量的三级缓存。产品具备超线程技术，可进行最多四线程运算，支持SSE41及SSE42指令集，支持VT及Turbo Mode。
主板及内存搭配问题
需要首先向大家说明的是，由于Clarkdale处理器的内置显示核心需要搭配H55主板方能使用，而目前国内尚无H55主板出现，所以我们对其的测试是在一块P55主板上进行的，也就是并不会使用到其集成的显示核心。不过Clarkdale集成的是G45级别的显示核心已经是非常明朗的事情，其性能大家也都十分了解，在Larrabee出现之前其3D性能和目前相比都不会有什么提升，因此Clarkdale显示部分的性能并不是我们考量的重点。
Clarkdale处理器内置双通道DDR3控制器，在主板BIOS中我们可以找到DDR3 800、DDR3 1066、DDR3 1333三档分频，由于超频需要以较大幅度提升外频来实现，因此这个分频比例也是完全够用的。
由于这颗处理器的306GHz的主频规格及定位，因此我们的对比评测对象毫无疑问的锁定Core 2 Duo E8400这款产品，E8400具有30GHz的主频，与这款Core i3306GHz基本一致，Core i3测试时关闭Turbo Mode，测试平台及测试软件如右。
视频制作软件测试
Core i3在视频制作软件测试中的分数领先非常明显，Sysmark的总分也有7%的领先幅度，即便是算上频率上的略微差距，这个性能提升也是非常可观的。
内存子系统性能测试
由于大家熟悉的Everest暂时没有新版本可以测试Clarkdale，所以针对内存直接性能测试数据我们暂时仅提供Sisoft Sandra 2009中的一组，这和我们之前测试Core i7与Core 2 Quad的情况一样，提升幅度50%以上。
SisoftSandra2009 CPU理论性能
CPU理论性能测试成绩如出一辙，得益于SSE 42指令集和新架构，Core i3的理论性能优势非常明显。
Everest50 数学与文件 *** 作性能
在前面我们就提到了Westmere架构的Core i3处理器支持AES指令集的问题，加上架构上的优势，这个指令集的性能提升也着实离谱——大约17倍。 我们进行了如下测试。
1CPU Queen是著名的关于10皇后问题的数学计算
2Photoworxx是对进行旋转裁剪填充等处理的测试
3CPU Zlib是打包压缩测试
4Julia与SinJulia分形几何计算
5Mandel分形几何计算测试
6CPU AES是一种加密计算测试
7视频压缩、3D渲染及Excel海量表格运算
第七项测试都是超线程技术表现比较明显的地方，其中视频编码部分大家可能更加熟悉一些，如果你需要经常进行一些编码工作，那么同频率的Core i3能比Core 2 Duo快三分之一。
超频测试
Intel会限制Clarkdale的超频，从这颗处理器上我们就可以略知一二。当我们不对CPU电压进行任何调整时，这颗处理器就可以轻松运行在4GHz上（超频时开启Turbo，166MHz外频即可达到4GHz），并且待机时电压依然不足09V，功耗也非常低。但继续尝试，即便是提升到较高电压，处理器主频在超过4GHz后就会戛然而止。但不可否认的是，这颗Core i3的功耗表现依然不错，和Core 2 Duo E8400相比又有所降低，并且我们在主板自动电压时将处理器超频至4GHz，其满载功耗也没有超过默认频率的E8400，相当抢眼。
总结
性能提升却未必好玩
Core i3在与同频率的Core 2 Duo相比时，其表现几乎和我们之前测试Core i7与Core 2 Quad的情况相同，内存性能提升十分大，超线程技术的加入在一些并行计算测试中有着明显的效果，同时产品的功耗控制也不错，这颗Core i3在搭配Radeon HD 4870这样的显卡，运行游戏时的功耗也仅在200瓦上下，令人非常满意。
Core i3的超频非常轻松，运行在4GHz需要的电压很低，这使其即便是超频至4GHz，功耗和发热都十分正常，使得4GHz这个频率的实用价值大大增加，32nm的优势显露无遗。但也不得不说的是，我们报道过Intel限制Clarkdale超频的是确实存在的，从我们这次的测试来看，无论是否开始Turbo，处理器主频一旦超过4GHz就会非常不稳定，完全不像是轻松运行在4GHz的处理器的应有表现，现在看来人为限制的因素非常明显，这对玩家来说并不是个好消息。
至于Core i3整合的显示核心，我们完全可以理解为Intel的慷慨赠送，因为我相信在Core i3上市的一年里，它的用户群体里并不会有太多使用集成显卡的用户，如果真是不玩游戏或是对成本有苛求，那么更便宜的E5000+G41显然更加值得买。尽管Intel很快就会上马四座32纳米工厂，但是我们相信它在国内普及的时候，新架构应该又出现了。
数据科学和机器学习是该时代最需求的技术，这一需求促使每个人都学习不同的库和软件包以实现它们。这篇博客文章将重点介绍用于数据科学和机器学习的Python库。这些是您掌握市场上最被炒作的两项技能的库。
以下是此博客中将涉及的主题列表：
数据科学与机器学习导论为什么要使用Python进行数据科学和机器学习？用于数据科学和机器学习的Python库用于统计的Python库用于可视化的Python库用于机器学习的Python库深度学习的Python库用于自然语言处理的Python库数据科学与机器学习导论
当我开始研究数据科学和机器学习时，总是有这个问题困扰我最大。是什么导致围绕这两个话题的热门话题？
嗡嗡声与我们生成的数据量有很大关系。数据是驱动ML模型所需的燃料，并且由于我们处在大数据时代，因此很清楚为什么将数据科学视为该时代最有希望的工作角色！
我会说数据科学和机器学习是技能，而不仅仅是技术。它们是从数据中获得有用的见解并通过建立预测模型解决问题所需的技能。
从形式上来讲，这就是两者的定义方式。
数据科学是从数据中提取有用信息以解决实际问题的过程。
机器学习是使机器学习如何通过提供大量数据来解决问题的过程。
这两个域是高度互连的。
机器学习是数据科学的一部分，它利用ML算法和其他统计技术来了解数据如何影响和发展业务。
为什么要使用Python？
Python在用于实现机器学习和数据科学的最流行的编程语言中排名第一。让我们了解为什么。
易于学习： Python使用非常简单的语法，可用于实现简单的计算，例如将两个字符串添加到复杂的过程中，例如构建复杂的ML模型。更少的代码：实施数据科学和机器学习涉及无数的算法。得益于Python对预定义包的支持，我们不必编写算法。为了使事情变得更容易，Python提供了一种“在编码时检查”的方法，从而减轻了测试代码的负担。预建库： Python有100多个预建库，用于实现各种ML和深度学习算法。因此，每次您要在数据集上运行算法时，只需要做的就是用单个命令安装和加载必要的程序包。预先构建的库的示例包括NumPy，Keras，Tensorflow，Pytorch等。与平台无关： Python可以在多个平台上运行，包括Windows，macOS，Linux，Unix等。在将代码从一个平台转移到另一个平台时，您可以使用诸如PyInstaller之类的软件包，该软件包将解决所有依赖性问题。大量的社区支持：除拥有大量支持者外，Python还拥有多个社区，团体和论坛，程序员可以在其中发布他们的错误并互相帮助。Python库
Python在AI和ML领域普及的唯一最重要的原因是，Python提供了数千个内置库，这些库具有内置功能和方法，可以轻松地进行数据分析，处理，处理，建模等。 。在下一节中，我们将讨论以下任务的库：
统计分析数据可视化数据建模与机器学习深度学习自然语言处理（NLP）统计分析
统计是数据科学和机器学习的最基本基础之一。所有ML和DL算法，技术等均基于统计的基本原理和概念。
Python附带了大量的库，仅用于统计分析。在此博客中，我们将重点介绍提供内置函数以执行最复杂的统计计算的顶级统计软件包。
这是用于统计分析的顶级Python库的列表：
NumPySciPyPandas统计模型NumPy
NumPy或数值Python是最常用的Python库之一。该库的主要功能是它支持用于数学和逻辑运算的多维数组。NumPy提供的功能可用于索引，分类，整形和传输图像和声波，这些图像和声波是多维实数数组。
以下是NumPy的功能列表：
执行简单到复杂的数学和科学计算对多维数组对象的强大支持以及用于处理数组元素的函数和方法的集合傅里叶变换和数据处理例程执行线性代数计算，这对于机器学习算法（例如线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯等）是必需的。SciPy
SciPy库建立在NumPy之上，是一组子软件包的集合，可帮助解决与统计分析有关的最基本问题。SciPy库用于处理使用NumPy库定义的数组元素，因此它通常用于计算使用NumPy无法完成的数学方程式。
这是SciPy的功能列表：
它与NumPy数组一起使用，提供了一个平台，提供了许多数学方法，例如数值积分和优化。它具有可用于矢量量化，傅立叶变换，积分，插值等子包的集合。提供完整的线性代数函数堆栈，这些函数可用于更高级的计算，例如使用k-means算法的聚类等。提供对信号处理，数据结构和数值算法，创建稀疏矩阵等的支持。Pandas
Pandas是另一个重要的统计库，主要用于统计，金融，经济学，数据分析等广泛领域。该库依赖于NumPy数组来处理Pandas数据对象。NumPy，Pandas和SciPy在执行科学计算，数据处理等方面都严重依赖彼此。
我经常被要求在Pandas，NumPy和SciPy中选择最好的，但是，我更喜欢使用它们，因为它们彼此之间非常依赖。Pandas是处理大量数据的最佳库之一，而NumPy对多维数组具有出色的支持，另一方面，Scipy提供了一组执行大多数统计分析任务的子包。
以下是Pandas的功能列表：
使用预定义和自定义索引创建快速有效的DataFrame对象。它可用于处理大型数据集并执行子集，数据切片，索引等。提供用于创建Excel图表和执行复杂数据分析任务的内置功能，例如描述性统计分析，数据整理，转换， *** 作，可视化等。提供对处理时间序列数据的支持统计模型
StatsModels Python软件包建立在NumPy和SciPy之上，是创建统计模型，数据处理和模型评估的最佳选择。除了使用SciPy库中的NumPy数组和科学模型外，它还与Pandas集成以进行有效的数据处理。该库以统计计算，统计测试和数据探索而闻名。
以下是StatsModels的功能列表：
NumPy和SciPy库中找不到的执行统计检验和假设检验的最佳库。提供R样式公式的实现，以实现更好的统计分析。它更隶属于统计人员经常使用的R语言。由于它广泛支持统计计算，因此通常用于实现广义线性模型（GLM）和普通最小二乘线性回归（OLM）模型。包括假设检验（零理论）在内的统计检验是使用StatsModels库完成的。因此，它们是用于统计分析的最常用和最有效的Python库。现在让我们进入数据科学和机器学习中的数据可视化部分。
数据可视化
说出一千多个单词。我们都听说过关于艺术方面的引用，但是，对于数据科学和机器学习也是如此。
数据可视化就是通过图形表示有效地表达来自数据的关键见解。它包括图形，图表，思维导图，热图，直方图，密度图等的实现，以研究各种数据变量之间的相关性。
在本博客中，我们将重点介绍最好的Python数据可视化软件包，这些软件包提供内置函数来研究各种数据功能之间的依赖关系。
这是用于数据可视化的顶级Python库的列表：
MatplotlibMatplotlibPlotyBokehMatplotlib
Matplotlib是Python中最基本的数据可视化软件包。它支持各种图形，例如直方图，条形图，功率谱，误差图等。它是一个二维图形库，可生成清晰明了的图形，这对于探索性数据分析（EDA）至关重要。
这是Matplotlib的功能列表：
Matplotlib通过提供选择合适的线条样式，字体样式，格式化轴等功能，使绘制图形变得极为容易。创建的图形可帮助您清楚地了解趋势，模式并进行关联。它们通常是推理定量信息的工具。它包含Pyplot模块，该模块提供了与MATLAB用户界面非常相似的界面。这是Matplotlib软件包的最佳功能之一。提供面向对象的API模块，以使用GUI工具（例如Tkinter，wxPython，Qt等）将图形集成到应用程序中。Matplotlib
Matplotlib库构成了Seaborn库的基础。与Matplotlib相比，Seaborn可用于创建更具吸引力和描述性的统计图。除了对数据可视化的广泛支持外，Seaborn还附带一个面向数据集的内置API，用于研究多个变量之间的关系。
以下是Seaborn的功能列表：
提供用于分析和可视化单变量和双变量数据点以及将数据与其他数据子集进行比较的选项。支持针对各种目标变量的线性回归模型的自动统计估计和图形表示。通过提供执行高级抽象的功能，构建用于构造多图网格的复杂可视化。带有许多内置主题，可用于样式设置和创建matplotlib图Ploty
Ploty是最知名的图形Python库之一。它提供了交互式图形，以了解目标变量和预测变量之间的依赖性。它可以用于分析和可视化统计，财务，商业和科学数据，以生成清晰明了的图形，子图，热图，3D图表等。
这是使Ploty成为最佳可视化库之一的功能列表：
它具有30多种图表类型，包括3D图表，科学和统计图，SVG地图等，以实现清晰的可视化。借助Ploty的Python API，您可以创建由图表，图形，文本和Web图像组成的公共/私有仪表板。使用Ploty创建的可视化以JSON格式序列化，因此您可以在R，MATLAB，Julia等不同平台上轻松访问它们。它带有一个称为Plotly Grid的内置API，该API可让您直接将数据导入Ploty环境。Bokeh
Bokeh是Python中交互性最强的库之一，可用于为Web浏览器构建描述性的图形表示形式。它可以轻松处理庞大的数据集并构建通用图，从而有助于执行广泛的EDA。Bokeh提供定义最完善的功能，以构建交互式绘图，仪表板和数据应用程序。
这是Bokeh的功能列表：
使用简单的命令帮助您快速创建复杂的统计图支持HTML，笔记本和服务器形式的输出。它还支持多种语言绑定，包括R，Python，lua，Julia等。Flask和django也与Bokeh集成在一起，因此您也可以在这些应用程序上表达可视化效果它提供了对转换为其他库（如matplotlib，seaborn，ggplot等）中编写的可视化文件的支持因此，这些是用于数据可视化的最有用的Python库。现在，让我们讨论用于实现整个机器学习过程的顶级Python库。
机器学习
创建可以准确预测结果或解决特定问题的机器学习模型是任何数据科学项目中最重要的部分。
实施ML，DL等涉及对数千行代码进行编码，当您要创建通过神经网络解决复杂问题的模型时，这可能变得更加麻烦。但值得庆幸的是，我们无需编写任何算法，因为Python随附了多个软件包，仅用于实现机器学习技术和算法。
在此博客中，我们将重点介绍提供内置函数以实现所有ML算法的顶级ML软件包。
以下是用于机器学习的顶级Python库的列表：
Scikit-learnXGBoostElI5Scikit-learn
Scikit-learn是最有用的Python库之一，是用于数据建模和模型评估的最佳库。它附带了无数功能，其唯一目的是创建模型。它包含所有有监督的和无监督的机器学习算法，并且还具有用于集合学习和促进机器学习的定义明确的功能。
以下是Scikit学习的功能列表：
提供一组标准数据集，以帮助您开始使用机器学习。例如，著名的Iris数据集和Boston House Price数据集是Scikit-learn库的一部分。用于执行有监督和无监督机器学习的内置方法。这包括解决，聚类，分类，回归和异常检测问题。带有用于特征提取和特征选择的内置功能，可帮助识别数据中的重要属性。它提供了执行交叉验证以评估模型性能的方法，还提供了用于优化模型性能的参数调整功能。XGBoost
XGBoost代表“极端梯度增强”，它是执行Boosting Machine Learning的最佳Python软件包之一。诸如LightGBM和CatBoost之类的库也同样配备了定义明确的功能和方法。建立该库的主要目的是实现梯度提升机，该梯度提升机用于提高机器学习模型的性能和准确性。
以下是其一些主要功能：
该库最初是用C ++编写的，被认为是提高机器学习模型性能的最快，有效的库之一。核心的XGBoost算法是可并行化的，并且可以有效地利用多核计算机的功能。这也使该库足够强大，可以处理大量数据集并跨数据集网络工作。提供用于执行交叉验证，参数调整，正则化，处理缺失值的内部参数，还提供scikit-learn兼容的API。该库经常在顶级的数据科学和机器学习竞赛中使用，因为它一直被证明优于其他算法。ElI5
ELI5是另一个Python库，主要致力于改善机器学习模型的性能。该库相对较新，通常与XGBoost，LightGBM，CatBoost等一起使用，以提高机器学习模型的准确性。
以下是其一些主要功能：
提供与Scikit-learn软件包的集成，以表达功能重要性并解释决策树和基于树的集成的预测。它分析并解释了XGBClassifier，XGBRegressor，LGBMClassifier，LGBMRegressor，CatBoostClassifier，CatBoostRegressor和catboost所做的预测。它提供了对实现多种算法的支持，以便检查黑盒模型，其中包括TextExplainer模块，该模块可让您解释由文本分类器做出的预测。它有助于分析包括线性回归器和分类器在内的scikit学习通用线性模型（GLM）的权重和预测。深度学习
机器学习和人工智能的最大进步是通过深度学习。随着深度学习的介绍，现在可以构建复杂的模型并处理庞大的数据集。幸运的是，Python提供了最好的深度学习软件包，可帮助构建有效的神经网络。
在此博客中，我们将专注于提供用于实现复杂的神经网络的内置功能的顶级深度学习软件包。
以下是用于深度学习的顶级Python库的列表：
TensorFlowPytorchKerasTensorFlow
TensorFlow是用于深度学习的最佳Python库之一，是一个用于跨各种任务进行数据流编程的开源库。它是一个符号数学库，用于构建强大而精确的神经网络。它提供了直观的多平台编程界面，可在广阔的领域中实现高度扩展。
以下是TensorFlow的一些关键功能：
它允许您构建和训练多个神经网络，以帮助适应大型项目和数据集。除支持神经网络外，它还提供执行统计分析的功能和方法。例如，它带有用于创建概率模型和贝叶斯网络（例如伯努利，Chi2，Uniform，Gamma等）的内置功能。该库提供了分层的组件，这些组件可以对权重和偏差执行分层的 *** 作，并且还可以通过实施正则化技术（例如批标准化，丢包等）来提高模型的性能。它带有一个称为TensorBoard的可视化程序，该可视化程序创建交互式图形和可视化图形以了解数据功能的依赖性。Pytorch
Pytorch是一个基于Python的开源科学计算软件包，用于在大型数据集上实施深度学习技术和神经网络。Facebook积极地使用此库来开发神经网络，以帮助完成各种任务，例如面部识别和自动标记。
以下是Pytorch的一些主要功能：
提供易于使用的API与其他数据科学和机器学习框架集成。与NumPy一样，Pytorch提供了称为Tensors的多维数组，与NumPy不同，它甚至可以在GPU上使用。它不仅可以用于对大型神经网络进行建模，而且还提供了一个界面，具有200多种用于统计分析的数学运算。创建动态计算图，以在代码执行的每个点建立动态图。这些图有助于时间序列分析，同时实时预测销售量。Keras
Keras被认为是Python中最好的深度学习库之一。它为构建，分析，评估和改进神经网络提供全面支持。Keras基于Theano和TensorFlow Python库构建，该库提供了用于构建复杂的大规模深度学习模型的附加功能。
以下是Keras的一些关键功能：
为构建所有类型的神经网络提供支持，即完全连接，卷积，池化，循环，嵌入等。对于大型数据集和问题，可以将这些模型进一步组合以创建完整的神经网络它具有执行神经网络计算的内置功能，例如定义层，目标，激活功能，优化器和大量工具，使处理图像和文本数据更加容易。它带有一些预处理的数据集和经过训练的模型，包括MNIST，VGG，Inception，SqueezeNet，ResNet等。它易于扩展，并支持添加包括功能和方法的新模块。自然语言处理
您是否曾经想过Google如何恰当地预测您要搜索的内容？Alexa，Siri和其他聊天机器人背后的技术是自然语言处理。NLP在设计基于AI的系统中发挥了巨大作用，该系统有助于描述人类语言与计算机之间的交互。
在此博客中，我们将重点介绍提供内置功能以实现基于高级AI的系统的顶级自然语言处理包。
这是用于自然语言处理的顶级Python库的列表：
NLTKspaCyGensimNLTK（自然语言工具包）
NLTK被认为是分析人类语言和行为的最佳Python软件包。NLTK库是大多数数据科学家的首选，它提供易于使用的界面，其中包含50多种语料库和词汇资源，有助于描述人与人之间的互动以及构建基于AI的系统（例如推荐引擎）。
这是NLTK库的一些关键功能：
提供一套数据和文本处理方法，用于文本分析的分类，标记化，词干，标记，解析和语义推理。包含用于工业级NLP库的包装器，以构建复杂的系统，以帮助进行文本分类并查找人类语音的行为趋势和模式它带有描述计算语言学实现的综合指南和完整的API文档指南，可帮助所有新手开始使用NLP。它拥有庞大的用户和专业人员社区，它们提供全面的教程和快速指南，以学习如何使用Python进行计算语言学。spaCy
spaCy是一个免费的开源Python库，用于实现高级自然语言处理（NLP）技术。当您处理大量文本时，重要的是要了解文本的形态学意义以及如何将其分类以理解人类语言。通过spaCY可以轻松实现这些任务。
这是spaCY库的一些关键功能：
除了语言计算外，spaCy还提供了单独的模块来构建，训练和测试统计模型，从而更好地帮助您理解单词的含义。带有各种内置的语言注释，可帮助您分析句子的语法结构。这不仅有助于理解测试，还有助于查找句子中不同单词之间的关系。它可用于对包含缩写和多个标点符号的复杂嵌套令牌应用令牌化。除了非常强大和快速之外，spaCy还提供对51种以上语言的支持。Gensim
Gensim是另一个开源Python软件包，其建模旨在从大型文档和文本中提取语义主题，以通过统计模型和语言计算来处理，分析和预测人类行为。无论数据是原始数据还是非结构化数据，它都有能力处理庞大的数据。
以下是Genism的一些主要功能：
它可用于构建可通过理解每个单词的统计语义来有效分类文档的模型。它带有诸如Word2Vec，FastText，潜在语义分析之类的文本处理算法，这些算法研究文档中的统计共现模式，以过滤掉不必要的单词并构建仅具有重要功能的模型。提供可以导入并支持各种数据格式的I / O包装器和读取器。它具有简单直观的界面，可供初学者轻松使用。API学习曲线也很低，这解释了为什么许多开发人员喜欢此库。
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