随着人们对手机依赖程度的增加，手机已经成为了绝大多数人社交、购物、休闲娱乐、学习、发表见解、获取时事新闻等需求的主要实现渠道，因此，手机APP对于各类互联网公司的重要性不言而喻，因此，越来越多的互联网公司开始重视APP的研发和升级。 当一款APP上线后，为了更好地改进这款APP，公司需要了解到这款APP的详细使用情况，例如新增用户数、活跃用户数、沉默用户数、回流用户数等；为了了解用户对于这款APP不同版本的接受程度，需要了解这款APP在用户群体中的版本分布情况；为了了解用户对于这款APP的依赖程度，我们需要获取每个用户每天使用这款APP的时长。以上这些需求的实现，都要建立在一个稳定的分布式日志采集和统计分析系统之上。 在大数据技术趋于成熟的今天，大数据技术的发展使采集海量用户信息并分析用户行为进而有目的的改进APP这一需求的实现成为可能，本项目就致力于打造一套成熟的日志数据统计分析系统，通过离线数据分析系统和实时数据分析系统两个模块的协同作用，完成APP各项指标的分析，为APP的改进与升级提供了有力的参考依据。

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超分辨率 Alex Zhao，Sisi Jia和Ricky Ho编写的CS168 2020年Spring最终项目“评估超分辨率MRI的机器学习方法”的代码。 感谢部分代码的原始作者@movehand（movehand / raisr），@ icpm（icpm / super-resolution）和@ t5eng（t5eng / fsrcnn_pytorch）。 可在找到用于训练，验证和测试的IXI数据集。 BSDS300数据集可在找到。 归功于Lüsebrink等。 对于找到的7T数据集。

从http://asmodean.reverse.net/pages/expdfpk.html来的，整合了http://blog.csdn.net/luozhuang/article/details/8628144，相关文件还可以在http://www.cnblogs.com/bl4nk/archive/2011/08/25/2909129.html找到。感谢各位的付出。若相关人员看到后认为需删除请联系我。

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