目录01README02MCDF设计结构2.1功能描述2.2设计结构2.3接口与时序2.3.1系统信号接口2.3.2通道从端接口2.3.3整形器接口2.3.4控制寄存器接口2.3.4.1接口时序图2.3.4.2各数据位信息03验证框图3.1reg_pkg3.1.1reg_trans3.1.2reg_driver3.1.3reg_

风控建模常用指标——WOE/IV/COR/VIF/PSI总结以及实现代码在金融领域，风险控制（风控）是维护金融稳定和安全的重要环节。随着大数据时代的到来，金融机构越来越依赖于数据驱动的风控模型来评估和量化风险。在构建这些模型时，一系列关键指标成为了衡量和解释模型性能的基石。其中，WO

SystemVerilogforeverloop循环永远运行，或者无限时间运行。foreverSyntaxforever//Singlestatementforeverbegin//Multiplestatementsend循环类似于下面Verilog中所示的代码。两者都运行无限的仿真时间，并且在它们内部有一个延迟元件很重要。foreverAn

注：热力图和共线性诊断图易看易解释，这里不再阐述残差四图(ResidualsvsFittedPlot,NormalQ-QPlot,Scale-LocationPlot,Cook'sDistancePlot)各种现象的相关解释如下：ResidualsvsFittedPlot（残差与拟合值散点图）：这个图用于帮助检验回归模型的线性关系假设。在这个图中，我

回归分析需要考虑多重共线性问题。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，导致回归模型的系数估计不稳定和假设检验不可靠。在实际应用中，许多自变量之间都可能存在一定程度的相关性，如果没有进行控制，就会导致多重共线性问题的发生。今天来讨论一下，如何解决多元线性回归分析中，多重

1.采样协议的理解  灰色的部分可以当做延迟或者亚稳态理解协议中的波形图中有的长有的短，这个暂态可能是由于组合电路的延迟，也有可能是时序电路的延迟。发送激励之前要满足协议，所以要实现AHB协议，lvc_ahb_types和lvc_ahb_transaction在master_driver中实现AHB协议 AHB协

 虚拟系统A配置默认路由访问根系统，根系统配置静态路由访问B系统并在B系统里配置安全策略untrust(根系统vif0 )--->trust(vif2--vsysB)     

1绪论2预备知识2.1多元线性回归分析法基本思想2.2多元线性回归分析法的理论模型2.3多元线性回归分析的计算步骤2.3.1参数估计2.3.2假设检验2.4Python语言操作步骤3多元线性回归模型的建立与分析3.1数据收集与分析3.

一、多重共线性说明多重共线性一般是指：如果有两个或者多个自变量高度相关（相关系数大于0.8），难以区分一个自变量对因变量的影响和作用，将自变量相关性产生的后果定义为多重共

创建实例错误实例执行所请求操作失败，实例处于错误状态。:请稍后再试[错误:Buildofinstancebeaeb5e0-26eb-4044-ae14-bb87d509886daborted:Failedtoallocateth

一、多重共线性说明多重共线性有时也称多重相关性，一般是指自变量间存在线性关系或者高度相关（比如相关系数大于0.8）的现象。自变量之间具体的线性相关关系一般分为完全相关

在对前端代码进行优化的时候，考虑到执行效率，不能将v-if 和v-for放到一个DOM元素里面：v-if和v-for不能同时的原因:v-for的执行优先比v-if要高<template><divclas