现在大部分公司做数字芯片开发都需要用到Verilog，在RTL 代码即将完成时，有必要使用vcs + DVE去查看经过仿真后的CASE代码覆盖率，保证代码本身是没问题的。

脸部老化CAAE 要求 点安装-r requirements.txt 火炬视觉0.4.0 火炬1.2.0 数据集 Colab笔记本 培训 推论-待定 快照 用法 git clone或下载此存储库的zip文件 从下载UTKFace的对齐和裁剪版本 安装要求 执行main.py python main.py 结果 UTKFace 行：年0〜5、5〜10、10〜15、16〜20、21〜30、31〜40、41〜50、51〜60、61〜70，超过70 epoch:50, step:86 EG_L1_loss:0.075875 |G_img_loss:5.226651 G_tv_loss:0.003358 |Ez_loss:0.851948 D_img:0.998970 |D_reconst:0

破产机器学习 破产数据研究的目的是为给定数据确定预测破产的最佳分类方法。 破产数据是从COMPUSTAT收集的1980年至2000年的数据，其中有5436个观察值和13个变量。 9个基于会计的变量和1个市场变量是：R1：WC / TA，营运资金/总资产R2：RE / TA，未分配利润/总资产R3：EBIT / TA，息税前利润/总资产R4：ME / TL，权益/总负债的市场价值R5：S / TA，销售/总资产R6：TL / TA，总负债/总资产R7：CA / CL，流动资产/流动负债R8：NI / TA，净收入/总资产R9：破产成本，对数（销售）R10：市值，对数（绝对（价格）*流通股数/ 1000） 对于本研究，由于没有明显的破产趋势，因此可以假定可以将多年来的数据汇总在一起并进行研究。 在这13个变量中，其中一个是“ DLRSN”-一种表示默认值的分类变量，即预测的因变量。 总体而

纽约市财产回归 基于纽约数据的房地产价格预测的真实案例研究。 项目背景 以在纽约州投资于房屋和公寓的房地产投资信托（REIT）为例，房地产投资信托（REIT）业务的一部分是试图预测房地产在出售前的公平交易价格。 他们这样做是为了校准内部定价模型并保持市场脉动。 在此项目中，数据集表示纽约州一个小县内房屋，公寓和公寓的投资。 当前的工作解决方案 房地产投资信托目前使用第三方评估服务，以其自身的专业知识估算房地产价格。 在实践中，各个评估员的技能水平差异很大。 为了估算错误定价范围，房地产投资信托基金进行了试运行，以将实际交易价格与评估师的估算值进行比较。 结果发现，没有经验的评估员给出的估计数平均相差70,000美元。 作为数据科学家的角色 房地产投资信托基金已决定采用数据驱动的方法来评估物业，而不是依靠评估师的个人专业知识。 目前，房地产投资信托基金有尚未开发的市场上先前物业交易价格

Additive logistic regression-a statistical view of boosting.pdf

GradDescent：多元线性回归的梯度下降算法的MATLAB实现

This classic text on multiple regression is noted for its nonmathematical, applied, and data-analytic approach. Readers profit from its verbal-conceptual exposition and frequent use of examples. The applied emphasis provides clear illustrations of the principles and provides worked examples of the types of applications that are possible. Researchers learn how to specify regression models that directly address their research questions. An overview of the fundamental ideas of multiple regression and a review of bivariate correlation and regression and other elementary statistical concepts provide a strong foundation for understanding the rest of the text. The third edition features an increased emphasis on graphics and the use of confidence intervals and effect size measures, and an accompanying website with data for most of the numerical examples along with the computer code for SPSS, SAS, and SYSTAT, at www.psypress.com/9780805822236 . Applied Multiple Regression serves as both a textbook for graduate students and as a reference tool for researchers in psychology, education, health sciences, communications, business, sociology, political science, anthropology, and economics. An introductory knowledge of statistics is required. Self-standing chapters minimize the need for researchers to refer to previous chapters.

购房者描述他们的梦想房屋，预测最终价格。问题转换为回归问题，评价标准时RMSE，从MSSubClass，MSZoning，LotFrontage等特征提取新的特征。考虑到评价指标是RMSE，本质是一个回归问题，模型融合时候可以使用多个回归模型进行stacker。采用数据清洗、特征工程、建模和高级回归技术，实现了对数据进行分析，分析数据之间的联系，数据的分布，数据的类型等，最终实现了堆叠回归预测房价，其主要功能包括预测销售价格并练习特征工程，RF和梯度提升，特点是堆叠回归，预测值与真实值误差小。 源代码：House price.py 训练集：train.csv 测试集：test.csv 提交样例：sample_submission.csv 最终提交：submission.csv

贝叶斯线性回归 通过（正常）线性回归和贝叶斯线性回归对数据建模的示例程序。 并显示图表以比较这两者。 环境 Python 2.7.6 麻木 Matplotlib 跑步 $ python bayesian_lr.py 图形 绿色：正态线性回归 蓝色：贝叶斯线性回归 逻辑 功能大致如下： 使用“高斯分布”作为基函数。 假设 s = 0.1，c_i = [0.0, 0.1, ..., 1.0]。 (1) 正态线性回归 这些“欧米茄”可以通过这个方程求解。 (2)贝叶斯线性回归 后验分布表示如下。 后验分布是高斯分布，所以最可能的值是： 因此，可以通过计算 Mu_N 来找出函数。 这一次，我假设 alpha = 0.1，beta = 9.0。 Phi 是如下矩阵。 麻木 numpy.linalg.solve ：求解线性矩阵方程。 参考 numpy.dot ：标量积，内

bounding box regression