MSET是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。
当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。
最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。
目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测，相关细节可以在下方评论，看到时一一解答。

 针对电子信息学科，分析了传统线性代数授课中存在数学与专业课、数学与工程脱节的问题，提出了进行线性代数教学改革的思想，以线性代数课程中"向量空间的基"为例，具体阐述了如何在教学中融入专业知识与工程实例的教学方法。
通过近5年的教学实践，验证了此教学方法不仅增强了学生学习数学课程的兴趣，提高了教学质量，而且还促进了相关课程建设。

目录译者序前言第1章简介 11.1什么是VerilogHDL？ 11.2历史 11.3主要能力 1第2章HDL指南 42.1模块 42.2时延 52.3数据流描述方式 52.4行为描述方式 62.5结构化描述形式 82.6混合设计描述方式 92.7设计模拟 10第3章Verilog语言要素 143.1标识符 143.2注释 143.3格式 143.4系统任务和函数 153.5编译指令 153.5.1`define和`undef 153.5.2`ifdef、`else和`endif 163.5.3`default_nettype 163.5.4`include 163.5.5`resetall 163.5.6`timescale 163.5.7`unconnected_drive和`nounconnected_drive 183.5.8`celldefine和`endcelldefine 183.6值集合 183.6.1整型数 183.6.2实数 193.6.3字符串 203.7数据类型 203.7.1线网类型 203.7.2未说明的线网 233.7.3向量和标量线网 233.7.4寄存器类型 233.8参数 26第4章表达式 284.1操作数 284.1.1常数 284.1.2参数 294.1.3线网 294.1.4寄存器 294.1.5位选择 294.1.6部分选择 294.1.7存储器单元 304.1.8函数调用 304.2操作符 304.2.1算术操作符 314.2.2关系操作符 334.2.3相等关系操作符 334.2.4逻辑操作符 344.2.5按位操作符 354.2.6归约操作符 364.2.7移位操作符 364.2.8条件操作符 374.2.9连接和复制操作 374.3表达式种类 38第5章门电平模型化 395.1内置基本门 395.2多输入门 395.3多输出门 415.4三态门 415.5上拉、下拉电阻 425.6MOS开关 425.7双向开关 445.8门时延 445.9实例数组 455.10隐式线网 455.11简单示例 465.122-4解码器举例 465.13主从触发器举例 475.14奇偶电路 47第6章用户定义的原语 496.1UDP的定义 496.2组合电路UDP 496.3时序电路UDP 506.3.1初始化状态寄存器 506.3.2电平触发的时序电路UDP 506.3.3边沿触发的时序电路UDP 516.3.4边沿触发和电平触发的混合行为 516.4另一实例 526.5表项汇总 52第7章数据流模型化 547.1连续赋值语句 547.2举例 557.3线网说明赋值 557.4时延 557.5线网时延 577.6举例 577.6.1主从触发器 577.6.2数值比较器 58第8章行为建模 598.1过程结构 598.1.1initial语句 598.1.2always语句 618.1.3两类语句在模块中的使用 628.2时序控制 638.2.1时延控制 638.2.2事件控制 648.3语句块 658.3.1顺序语句块 668.3.2并行语句块 678.4过程性赋值 688.4.1语句内部时延 698.4.2阻塞性过程赋值 708.4.3非阻塞性过程赋值 718.4.4连续赋值与过程赋值的比较 728.5if语句 738.6case语句 748.7循环语句 768.7.1forever循环语句 768.7.2repeat循环语句 768.7.3while循环语句 778.7.4for循环语句 778.8过程性连续赋值 788.8.

SVM支持向量机，预测分类回归，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。

基于SVM(支持向量机)的人脸识别matlab代码基于SVM(支持向量机)的人脸识别matlab代码

libsvm-3.17.zip支持向量机svm

从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳（Wiener）滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号（波形），而不只是它的几个参量。
维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。
对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。

官网glove.6B的词向量，里面包含了50d、100d、200d、300d常用英文单词的词向量，来源于wiki百科和Gigaword数据集。

该数据集只保留了原来iris(鸢尾花卉)数据集3个类virginica，versicolor和setosa中的versicolor和setosa，并将versicolor用0.0表示，setosa用1.0表示。
每类50个样本；
每个样本是一个4维的特征向量,萼片长，萼片宽，花瓣长，花瓣宽；

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。