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Taxi Origin-Destination Demand Prediction

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《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被全球175所大学采用教学。

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一些小的d3.js的demo，欢迎大家下载

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Implement of Origin-Destination Matrix Prediction via Graph Convolution: a New Perspective of Passenger Demand Modeling

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JavaScript Library for HTML5 canvas based heatmaps

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The GitHub repository for the paper "Informer" accepted by AAAI 2021.

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🤗 JVM 底层原理最全知识总结

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题目：采用函数封装SQL查询语句 目标：熟练掌握函数封装的4种参数类型的使用 要求： 1. 此函数能够根据输入的任意查询信息合成符合SQL语法要求的查询语句 2. 函数输入包括数据库服务器的访问信息（IP，端口等），数据库的访问信息（数据库名称，访问权限等），任意查询条件，任意查询目标 3. 函数输出为一条字符串，内容是满足输入目标的SQL语句 4. 另写一个测试函数调用SQL语句生成函数，通过传参得到相应的SQL查询语句 5. 至少满足在单一数据库的多表查询需求，即无论测试函数的输入如何变化，SQL语句生成函数都不需要修改代码就能得到正确输出* 6. 仅考虑常规数据库查询操作即可，无需考虑极端查询问题

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Code of STFGNN@AAAI-2021 (Spatial-Temporal/ Traffic data forecasting)

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Implementation of STG2Seq: Spatial-temporal Graph to Sequence Model for Multi-step Passenger Demand Forecasting

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Temporal Graph Convolutional Network for Urban Traffic Flow Prediction Method

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traffic-prediction using LSTM and GCN by pytorch