E dl处理流程包含以下功能模块：

1. 数据采集：从各个数据源（如传感器、数据库、网络等）采集原始数据。

2. 数据清洗：对采集到的数据进行预处理和清洗，包括去除噪声、填充缺失值等。

3. 特征工程：对清洗后的数据进行特征提取、转换和选择，以提取有效的特征来描述数据。

4. 模型训练：使用机器学习算法或深度学习模型对处理后的数据进行训练，以构建预测模型。

5. 模型验证：对训练好的模型进行验证和评估，以衡量模型的性能和准确度。

6. 模型部署：将验证通过的模型部署到实际应用中，以进行实时的数据处理和预测。

7. 模型监控：对部署的模型进行实时监控，检测模型的性能和准确度，及时进行调整和优化。

8. 结果可视化：将模型处理的结果可视化，以便用户直观地理解和使用。