❶ 请问，处理结果

你问的是什么事情处理的节目？什么问题的，没有提出来，我们怎么回答？结果要看事情的发展过程

❷ 内存中的数据CPU处理完了后 数据怎样传递到显卡等其他芯片中啊

讲太多费事,就打比方吧...

首先电脑的使用一般分几种情况...
1、办公类（处理一般文档表格等）
2、家庭娱乐类（网页浏览，看电影等）
3、游戏类（狂打游戏）
4、专业办公类（图形处理，数据处理等）

以上的种类由于实际使用者的不同也有不通的子分类，但大致就是这样。基本上不做太多的介绍了。

总的来讲：CPU，中央处理器。。。CPU运算速度越快，单位时间处理数据的能力就越强。
内存：CPU的专业助手，能够帮CPU存放或者提供暂时不用以及马上要用的数据。
独立显卡：分担CPU在处理图形方面的负担，让CPU有更多的功夫去处理其他的事物。
另外影响点闹卡不卡的还有硬盘。。操作系统。。软件等因素。。
不过看LZ问的应该是关于打游戏的。
我在这就拿汽车打个比方吧。。

CPU：汽车的发动机，转速越高汽车跑越快（当然在其他条件相等的情况下）
内存：供油系统（短时间供油）越流畅，发动机越能够保持高速运转。
独立显卡：减振系统。。。让汽车在特殊的条件下（如越野）能够保持良好的运行状态。
硬盘：油箱。

卡不卡取决与你的电脑的用途：假如你的只是一般的办公电脑。用于日常处理文档，表格等事物的。一般的CPU跟内存就足够了。而且硬盘更是只需一般的1/2。独立显卡完全可以不要。

假如你的是家庭用的。其他的跟办公用的差不多。但是家庭用的电脑性能比较综合。。。对硬盘可能有一定的需求。因为经常要保存大量的电影。还有显卡可以考虑相对的好一点的。

专业办公电脑。。。数据类的。。。CPU+内存无一不牛不行。。。图形处理类的。。。在此基础上更是要求顶级显卡。。。（显卡的价格甚至可能与整机的价格持平）

游戏类的。。。对内存要求一般较高。。。CPU中上即可。。。另外一些画面优美的3D游戏对显卡也有一定的要求。。。但是“游戏机”要考虑的最为关键的一点还在于其必须具备良好的“持续作战能力”以及可靠性.....

❸ 描述性统计是分析缩尾处理后的数据吗

stata数据分析。在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下：δ=ΔYmax/ Y*100%?±1%表示最大偏差ΔYmax为满量程输出Y的±1%拓展：其他相关精度误差定义如下：
绝对误差：实测值与理想值之差；
2.相对误差：被测点的绝对误差与被测点的理想值之比；
3.引用误差：被测点的绝对误差与基准值（量程）之比；
4.基本误差：在标准条件下，基准值（量程）范围内的引用误差；
5.线性误差：实测曲线与理想直线之间的偏差；
6.精度：由传感器的基本误差极限和影响量（如温度变化、湿度变化、电源波动、频率改变等）引起的改变量极限确定。
7.线性范围：传感器在线性工作时的可测量范围。

❹ 处理后手机里的数据还在吗

知道你说的处理是指什么？如果是恢复出厂设置的话，那手机里的信息肯定都没有了。其他处理得看情况。

❺ hadoop 处理完之后的数据怎样展示

原理篇
数据存储
我们的目标是做一个可靠的，支持大规模扩展和容易维护的系统。计算机里面有个locality（局部性定律），如图所示。从下到上访问速度越来越快，但存储代价更大。

相对内存，磁盘和SSD就需要考虑数据的摆放， 因为性能会差异很大。磁盘好处是持久化，单位成本便宜，容易备份。但随着内存便宜，很多数据集合可以考虑直接放入内存并分布到各机器上，有些基于 key-value, Memcached用在缓存上。内存的持久化可以通过 (带电池的RAM)，提前写入日志再定期做Snapshot或者在其他机器内存中复制。当重启时需要从磁盘或网络载入之前状态。其实写入磁盘就用在追加日志上面 ，读的话就直接从内存。像VoltDB, MemSQL，RAMCloud 关系型又基于内存数据库，可以提供高性能，解决之前磁盘管理的麻烦。

HyperLogLog & Bloom Filter & CountMin Sketch
都是是应用于大数据的算法，大致思路是用一组相互独立的哈希函数依次处理输入。HyperLogLog 用来计算一个很大集合的基数（即合理总共有多少不相同的元素），对哈希值分块计数：对高位统计有多少连续的0；用低位的值当做数据块。BloomFilter,在预处理阶段对输入算出所有哈希函数的值并做出标记。当查找一个特定的输入是否出现过，只需查找这一系列的哈希函数对应值上有没有标记。对于BloomFilter，可能有False Positive，但不可能有False Negative。BloomFilter可看做查找一个数据有或者没有的数据结构（数据的频率是否大于1）。CountMin Sketch在BloomFilter的基础上更进一步，它可用来估算某一个输入的频率（不局限于大于1）。
CAP Theorem

简单说是三个特性：一致性，可用性和网络分区，最多只能取其二。设计不同类型系统要多去权衡。分布式系统还有很多算法和高深理论，比如：Paxos算法（paxos分布式一致性算法--讲述诸葛亮的反穿越），Gossip协议（Cassandra学习笔记之Gossip协议），Quorum (分布式系统)，时间逻辑，向量时钟（一致性算法之四: 时间戳和向量图），拜占庭将军问题，二阶段提交等，需要耐心研究。

❻ 常用的数据处理方法

前面所述的各种放射性测量方法，包括航空γ能谱测量，地面γ能谱测量和氡及其子体的各种测量方法，都已用在石油放射性勘查工作之中。数据处理工作量大的是航空γ能谱测量。

（一）数据的光滑

为了减少测量数据的统计涨落影响及地面偶然因素的影响，对原始测量数据进行光滑处理。消除随机影响。

放射性测量数据光滑，最常用的光滑方法是多项式拟合移动法。在要光滑测量曲线上任取一点，并在该点两边各取m个点，共有2m+1点；用一个以该点为中心的q阶多项式对这一曲线段作最小二乘拟合，则该多项式在中心点的值，即为平滑后该点的值。用此法逐点处理，即得光滑后的曲线，光滑计算公式（公式推导略）为

核辐射场与放射性勘查

式中：yi+j、为第i点光滑前后的值；为系数；为规范化常数。

五点光滑的二次多项式的具体光滑公式为

核辐射场与放射性勘查

如果一次光滑不够理想，可以重复进行1～2次，但不宜过多重复使用。

光滑方法，还有傅里叶变换法，以及多点平均值法，多点加权平均值法等。

使用那种方法选定之后，一般都通过编程存入计算机，进行自动化处理。

图7-2-1是美国东得克萨斯州一个油田上的航空γ放射性异常中的两条剖面图（A-B和B-C）。经过光滑处理后，低值连续，清晰明显，与油田对应的位置较好。说明四个油藏都在铀（w（U））和钾（w（K））的低值位置。

图7-2-1 美国东得克萨斯油田航空γ放射性异常剖面图

（二）趋势面分析方法

趋势分析主要反映测量变量在大范围（区域）连续变化的趋势。在原始数据中常含有许多随机误差和局部点异常，直观反映是测量曲线上下跳动或小范围突变。使用趋势分析处理是为了得到研究区域辐射场的总体分布趋势。

趋势面分析，实质上是利用多元回归分析，进行空间数据拟合。根据计算方法不同，又可分为图解法趋势面分析和数学计算法趋势面分析。图解法趋势面分析的基本思路是对观测数据采用二维方块取平均值法，或滑动平均值法计算趋势值。方块平均值法是对每一方块内的数据取平均值，作为该方块重心点的趋势值。滑动平均值法是设想一个方框，放在测区数据分布的平面图上，把落在方框内的测点数据取平均值，记在方框中心上，最后得到趋势面等值图。一般讲做一次是不够的，需要如此重复3～9次。一般都有专门程序可供使用（不作详述）。如图7-1-14（a）为原始数据等值图，中间有许多呈点状高值或低值分布，经过四次趋势面分析之后可以清楚地看出三个低值异常区。

计算法趋势面分析是选定一个数学函数，对观测数据进行拟合，给出一个曲线。拟合函数常用的有多项式函数，傅里叶级数，三角函数以及指数函数的多项式函数等。目前以二维多项式函数应用最多。

（三）岩性影响及其校正分析

不同岩石、不同土壤中放射性核素含量是有差别，有的相差还比较大，有的相差甚至超过10%～20%。这是油田放射性测量的主要影响因素。

一个测区可能出现不同土壤分布，把不同放射性水平的土壤上测量结果校正到同一水平（叫归一化方法）是非常重要的工作，主要有下面三种方法。

1.确定土壤核素含量的归一化方法

利用γ能谱测量资料，根据测区地质图或土壤分布图，分别统计总道的总计数率和铀、钍、钾含量的平均值。然后进行逐点校正，即逐点减去同类土壤的平均值，其剩余值即为异常值。

核辐射场与放射性勘查

式中：分别为第 i类土壤中测点 j的总计数和铀、钍、钾含量。分别为i类土壤的平均总计数和铀、钍、钾的平均值。分别为扣除各类土壤平均值后的剩余值，即为各测点不同土壤校正后的归一化的油田的放射性异常。根据需要可以用来绘制平面剖面图或等值线图，即为经过不同岩性（土壤）校正后的油田放射性异常图。

这个方法的缺点是计算工作量较大。

2.用钍归一化校正铀、钾含量

对自然界各种岩石中的钍、铀、钾含量的相关性研究（D.F.Saundr，1987），发现它们的含量具有很好的相关性（表7-2-2）；而且随岩性不同含量确有相应的增加或减小，据此可以利用钍的含量计算铀和钾的含量。钍有很好的化学稳定性，钍在地表环境条件下基本不流失。因此，利用钍含量计算出来的铀、钾含量，应当是与油藏存在引起的铀、钾

表7-2-2 几种岩石的钍、铀、钾含量

异常无关的正常值。用每点实测的铀、钾，减去计算的正常值，那么每个测点的铀、钾剩余值（差值）应当是油气藏引起的异常值。这样就校正了岩性（土壤）变化的影响。

对于航空γ能谱测量的总道计数率，也同样可以用钍含量（或计数率）归一化校正总道计数率，效果也非常好。

具体方法如下。

1）对铀、钾的归一化校正。

2）根据航空γ能谱测量或地面γ能谱测量数据，按测线计算铀、钍、钾含量。根据岩石（土壤）中钍与铀，钍与钾的相关关系（表7-2-1），认为铀和钍存在线性关系，钾和钍存在对数线性关系，于是建立相应的拟合关系式。

核辐射场与放射性勘查

式中：A、B、A′、B′为回归系数（对每个测区得到一组常数）；wi（Th）为测点i实测的钍含量；w点i（U）、w点i（K）为i点由钍含量计算的铀、钾含量。

计算每个测点的铀、钾剩余值：

核辐射场与放射性勘查

式中：wi（U）、wi（K）为测点i的实测值。剩余值Δwi（U）和Δwi（K）为油藏引起的异常值。

南阳-泌阳航空γ能谱测区，测得的钍、铀、钾含量，按钍含量分间隔，计算其平均值，列于表7-2-3。根据此表中数据，由（7-2-7）和（7-2-8）式得：

核辐射场与放射性勘查

表7-2-3 南阳-泌阳航空γ能谱计算的钍、铀、钾

3）对总道γ计数率的归一化校正。钍比较稳定，可以认为与油气藏形成的放射性异常无关。经研究得知，原岩的总道计数率（I点i）与钍含量的对数值存在近似的线性关系，即

核辐射场与放射性勘查

根据γ能谱实测数据求得实测i点的总道计数率（Ii）与I点i的差值：

核辐射场与放射性勘查

即为消除岩性影响的，由油气藏引起的γ总计数率异常值。

图7-2-2 钍归一化校正岩性影响的结果

图7-2-2为任丘双河油田，两条测线（1100线和11010线）。用钍归一化法，消除岩性影响的结果。油田边界高值和油田上方低值，除钾11010线外都比较明显清晰。与已知油田边界基本一致。

❼ CPU是作什么的，处理完之后数据又到了哪里

CPU是PC机的大脑,计算机系统处理数据的能力主要取决于CPU.它主要执行三种基本的操作:

一.读出数据:一般从内存读取数据.

二.处理数据:通过数学运算单元和逻辑运算单元对数据进行处理.

三.写入数据:将数据写入内存.

CPU的工作就是处理存储在存储器上的信息,一般信息是按字节存储的,也就是以8位二进制数或8bit为1个单元存储,这些信息可以是数据或指令.数据是二进制度表示的字符.数字或颜色等.而指令告诉CPU对数据执行哪些操作,比如完成加法.减法或移位运算.在最简单的情况下,CPU执行数据操作公需要4个元素:

指令:如MMX,SSE,SSE2,3D!NOW......

指令指针:告诉CPU下面要执行的指令在内存中的存储位置.

寄存器:CPU暂时存放数据的地方,里面保存着那些等待处理的数据,或已经处理过的数据.

算术逻辑单元:在CPU中起计算器的信用执行指令中规定的算术运算和其他各种运算.

指令读取器负责从内存或CPU的存储区域中读取指令,然后把这些指令传送给指令给指令译码器,指令译码器能够把指令翻译成CPU可以执行的形式,同时决定完成该指令需要哪些凡要的操作.控制单元的作用是管理和协调芯片里的各项操作.为了保证每个操作准时发生,CPU必须有一个时钟对各种操作进行同步控制.时钟实际上是一个石英材料做成的振荡器,它能不停地发出脉冲,决定CPU的协调,它所发出的脉冲具有很好的稳定性,因此整个计算机系统的同步操作都经它发出的脉冲为准.目前,脉冲频率一般达到了(10)12赫兹,这就是我们所熟悉的CPU的主频.主频越高,表明CPU的工作速度越快.

一条指令可以包含按明确顺序执行的许多操作.CPU的工作就是执行指令,它的工作过程是:

指令指针给指令读取器指示存放指令的内存地址,指令读取器从内存读取指令并送给指令译码器,而指令译码器分析并决定完成指令需要的步骤.如果有数据需要处理,ALU将按指令要救工作.

从系统的内存读取指令和数据的时候,CPU并没有对数据进行处理.为了充分利用这段时间,很多CPU内部开辟了一个存储空间,用以缓冲存储从内存中读取的数据.这样指令和数据可以暂时存放在CPU内部,减少了它们在CPU和内存间的传输次数.随着各种技术水平的进一步发展,CPU增加了缓存也不能满足应用的需求了.作为缓存思路的延伸,系统制造商在CPU的高速缓存和系统内存之间增加了昂贵的高速缓存,称为二级高速缓存.在此对应,集成在CPU核心内部的缓存又被称为一级缓存.

为了改善CPU的性能,制造厂商在CPU内添加了另一个算术逻辑单元.除了采用多ALU之外,有些厂商还在CPU中集成了浮点运算单元(FPU).浮点运算单元负责运算非常大和非常小的数据.当FPU进行这些数据的运算时,ALU同时可以做其他事情,这大大提高了CPU的性能.还有一些CPU通过流水线技术以几乎并行工作的方式来提高指令的执行速度.一旦一条指令从执行第一步的电路移交给执行第二步的电路之后,执行第一步的电路便可以执行下条指令的第一步,从而速度了处理速度.为了优化流水线技术,CPU开发商又提出了如下一些想法来提升CPU的性能:

一.分支预测:推测下一步程序最可能跳到哪个分支.

二.投机执行:先期执行预测的程序分支.

三.乱序执行:具有不按程序原来的顺序执行指令序列的能力.

❽ 对数据进行标准化再统计回归之后所得模型的预测是把处理后的数据代入还是把处理前的代入

根据你对题目的描述，自变量应该是时间，因变量是经历了对数差分标准化的数据，如果是这样的话，进行预测只需要输入时间，对输出的因变量数据进行逆标准化，一步步倒回去，得到实际值