前向回归法，求解特征选择matlab源程序。
本来是lasso模型用lars算法求解的，lars写不出来，只能用前向回归替代

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

tensorflow训练网络模型，生成用于模型预测的pb模型文件，输入图片，进行前向预测

1、输入层的每个节点，都要与的隐藏层每个节点做点对点的计算，计算的方法是加权求和+激活2、利用隐藏层计算出的每个值，再用相同的方法，和输出层进行计算。
3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。
这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放，便于和样本值作比较，而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。
4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层，再以相同的方式传播到输出层，最终的输出值和样本值作比较，计算出误差，这个过程叫前向传播(ForwardPropagation)。
误差信号反向传递过程

动、步进、自动和回机械原点功能外，还具有模拟仿真、动态显示跟踪、Z轴自动对刀、断点记忆（程序跳段执行）和回转轴加工等特有的功能。
该系统可以与各种三维雕刻机、三维雕铣机一起使用。
适用于各种复杂模具加工、广告装潢、切割等行业。
1.1　软件特性该软件包括了下列功能。
l基本配置为三个运动轴，并可以进一步扩充。
l数控转台支持。
l自动加工。
完整支持ISO标准的G指令、HP绘图仪（HPPLT）格式和精雕加工（ENG）格式。
l手动功能。
既支持通过机床输入设备，如手持设备等操纵机床，也内嵌地支持通过计算机输入设备，如键盘、鼠标完成手动操作。
l增量进给功能。
方便用户精确设定进给量，且步长可灵活调整。
l用户数据输入（MDI）功能。
用户可以在线输入G指令并立即执行。
l高级加工指令。
只要简单输入几个参数，就可以完成铣底、勾边等功能。
l单步模式。
用户可以把要执行的加工任务设置为单步模式，从而为错误诊断和故障恢复提供了良好的支持。
l断点记忆、跳段执行等高级自动功能。
l保存/恢复工件原点功能。
l进给轴精确回机械原点（参考点）功能。
l自动对刀功能。
这些功能为用户加工提供了极大的方便。
进给倍率在线调整。
在加工过程中用户可以随时调整进给倍率。
最小到0，相l当于暂停加工；
最大到120%。
l高速平滑速度连接特性。
在一般的数控系统中，两条G指令之间的连接速度通常是一个固定的值（例如等于零或者某一个很小的值）。
在新版数控系统中，采用了独有的加工速度自适应预测算法。
该算法根据连接速度的大小、方向、最大加速度，以及前向预测功能，自适应地决定当前指令与下一条指令间的衔接速度。
不仅大大提高了加工效率（大约从30%到300%），而且改善了加工性能，消除了留在加工表面的速度振纹。
l三维模拟显示功能。
通过简单的操作可以从各个角度观察三维加工结果，从而可以更准确、更直观的对加工结果有所了解。
l仿真功能。
可以对加工程序进行快速仿真加工，可以在极短的时间内完成，同时检查加工程序是否出错，加工结果是否满意，并可以准确的计算出实际加工所需要的时间。
l强大、灵活的键盘支持。
新版本对键盘操作的支持非常强大。
满足了用户在操作过程中的需要。
l日志功能。
系统提供了功能强大的日志功能，帮助用户察看详细的加工信息和系统诊断。
l内置的加工文件管理器。
用户只要把加工程序文件保存到指定的目录，Ncstudio™就可以在一个内置的管理器中管理这些文件。
l内置的文件编辑器。
用户可以随时把加工文件调入编辑器内编辑、修改。
l文件加工信息。
通过仿真或者实际加工，文件加工信息窗口可以帮助用户统计文件执行时间、加工范围等重要信息。
lPCI总线运动控制卡。
收缩

光学超级通道多播，将一个超级通道同时复制到单个设备中的多个光谱位置，对于未来的光学网络来说，可能是一种很有前途的功能。
高非线性光纤（HNLF）中的多泵四波混频（FWM）是一种实现超通道多播的有效方法。
但是，如果不仔细配置泵的频率，则生成的副本将在频谱上分散，这将增加控制副本性能和管理频谱资源的难度。
在本文中，我们提出了一种递归泵相加（RPA）方案，该方案使副本的频谱聚合度高于我们以前的指数增长间隔（EGS）泵浦方案。
这种副本聚合技术可以减少远离原始通道的副本的相位不匹配，这对副本的性能很有帮助。
\{RPA\}方案还为多播提供了副本分配的附加选项。
基于\{RPA\}方案，我们通过实验证明了5个泵的1到21超通道多播。
与典型的7％前向纠错（FEC）阈值相比，所有副本的Q因子余量均超过2.3dB。
还研究了\{RPA\}和\{EGS\}泵方案之间的性能比较。

里面是《matlab和simulink通信系统建模与仿真实例精讲》的书籍源码，matlab编写。
包括OFDM通信系统、MIMO通信系统、IS95前向链路系统和DS_CDMA通信系统的完整程序。

用动量梯度下降算法训练BP网络使用的主要函数如下：NEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行训练SIM——对BP神经网络进行仿真

概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork）的网络结构类似于RBF神经网络，但不同的是，PNN是一个前向传播的网络，不需要反向传播优化参数。
这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。

现代信号谱分析·目录第1章　基本概念1.1　引言1.2　确定信号的能量谱密度1.3　随机信号的功率谱密度1.4　功率谱密度的性质1.5　谱估计问题1.6　补充内容1.7　习题第2章　非参数化方法2.1引言2.2　周期图和相关图方法2.3　用FFT计算周期图2.4　周期图法的性质2.5　Blackman－Tukey方法2.6　窗函数设计中需考虑的问题2.7　其他改进的周期图方法2.8　补充内容2.9　习题第3章　有理谱估计的参数化方法3.1引言3.2　有理谱信号3.3ARMA过程的协方差结构3.4AR信号3.5Yule-Walker方程的阶递推解法3.6MA信号3.7ARMA信号3.8　多变量ARMA信号3.9　补充内容3.10　习题第4章　线谱估计的参数化方法4.1引言4.2　噪声中的正弦信号模型4.3　非线性最小二乘方法4.4　高阶Yule-Walker方法4.5　Pisarenko和MUSIC方法4.6　最小模方法4.7　ESPRIT方法4.8　前向－后向方法4.9　补充内容4.10　习题第5章　滤波器组方法5.1　引言5.2　周期图的滤波器组解释5.3　改进的滤波器组方法5.4　Capon方法5.5　用滤波器组进一步解释周期图5.6　补充内容5.7　习题第6章　空域方法6.1引言6.2　阵列模型6.3　非参数化方法6.4　参数化方法6.5　补充内容6.6　习题附录A　线性代数和矩阵分析工具附录B　Cramer-Rao界分析工具附录C　模型阶数选择方法附录D　部分习题答案参考文献

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。