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基于深度学习的交通流量预测系统本项目为《基于深度学习的交通流量预测系统》，基于真实VANET车辆轨迹数据，实现从数据处理到模型训练、对比分析、可视化展示、预测服务的完整闭环。适用于：本科生研究生课程设计、b设、答辩演示、作品集展示、交流学习。项目为个人原创，禁止商用！

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【最新更新】中国2000-2025平均值合成白天地表温度（LST）年度数据集图1 中国1000米分辨率白天平均LST年度数据本数据集基于MODIS Terra卫星的MOD11A2产品，采用平均值合成法，生成了2000年至2025年间覆盖中国全境、空间分辨率为1公里的年度地表温度平均值序列；该数据经过严格的质量控制，其长时间序列和高空间连续性的特点，为研究中国区域地表热环境时空格局、变化趋势及相关的生态环境与气候变化问题提供了重要的数据基础。

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【数据挖掘】Apriori算法目录一、算法概述与核心概念1.1 算法起源与定位1.2 关键定义与指标二、核心原理：先验性质与反单调性

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1978年-2018年中国生漆产量数据集本数据集提供了中国各省级行政区生漆产量的年度统计数据，单位为吨，用于反映各地天然漆生产的历史规模与区域分布特征。

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LLM模型开发教程（六）模型训练的数据集获取与清洗总纲数据的“科学划分”：训练、验证与测试请理解这句话！！！！预训练之所以叫做“自监督学习”，是因为数据本身就是标签，通过掩码机制既确保了预测方向，也是一种遮住答案的策略，即数据本身答案已知，但用掩码遮住了，通过预测的token与掩码下的token做对比观察损失，以此为依据来优化模型参数

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