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去哪儿网用户画像数据仓库数据源分析 去哪儿网用户画像数据仓库整合了业务数据库数据和用户行为日志数据两大来源，涵盖机票、酒店、火车票、保险等业务系统数据，能够全面地勾勒用户画像。 数据维度

Flink 是适合实时流的框架，挺受欢迎的。去哪儿网的徐骁带领团队将 Flink 应用到实时计算平台中，他们大量实时数据，效率高。去哪儿网从 2016 年开始构建实时计算平台，结合了Elasticsearch、Kafka和 Flink 等技术，提升了系统的稳定性和可扩展性。Flink 相比其他框架，最大的优势就是低延迟、高吞吐量、精准一次的语义，还有强大的容错能力。去哪儿网利用FlinkonMesos和FlinkonKubernetes进行部署，不仅提高了系统的部署效率，还加强了系统的可靠性。举个例子，Flink 去哪儿网在个性化推荐、风险控制等业务场景上实现了实时计算，带来了更快的响应和更好

在IntelliJ IDEA中运行去哪儿网的景点大数据代码时，可参考以下技术步骤，以确保项目的顺利执行： 1. 大数据处理框架 使用Hadoop、Spark或Flink等大数据框架，这些框架能够高效处理PB级别的数据，非常适合对旅游数据进行深入分析。 2. 数据存储 数据可能存储在HDFS或NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）中，以支持并发读写。 3. 数据处理 采用MapReduce、Spark SQL或DataFrame等工具进行数据清洗、转换和聚合，提取有效信息。 4. IntelliJ IDEA配置 在IDEA中执行大数据代码时，可通过Big Data Tools或Sc

深度解读局域网与广域网 局域网（LAN） 覆盖范围较小，通常在一栋建筑物、一个办公室或一个家庭内。 数据传输速率高，延迟低。 易于搭建和维护，成本相对较低。 常用的局域网技术包括以太网和无线局域网。 广域网（WAN） 覆盖范围 geographically 广泛，可以跨越城市、国家甚至全球。 数据传输速率相对较低，延迟较高。 搭建和维护成本较高，需要依赖电信运营商提供的服务。 常用的广域网技术包括专线、帧中继、ATM 和 VPN 等。 局域网与广域网的比较 | 特征 | 局域网 | 广域网 || -------- |

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练

优化代码与内容，减少网页干扰元素，提升信息价值和用户体验。

这是一个Matlab实现的处理不均匀图像阴影的方法。

emd（经验模态分解去噪）是一款国外编写的软件，适用于研究EMD去噪技术的专业人士，尤其是在matlab程序中表现出色。

这个程序可以完美运行，对于小白来说可以用于学习进阶，可以在这个基础上进行增加各种算法实现。对于大学生来说可以直接用于课设、大作业、毕设等，有答疑支持，大家一起学习共同进步，共同成长。