用MATLAB来做最小二乘参数辨识，含有代码，结果分析。

matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释）特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。

用算法程序集（C语言描述）（第三版）+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的

这是北航数值分析大作业的全部三道题目的完整版源代码+算法分析，由本人在理学院本科期间完成。
包括：1.QR分解法求矩阵特征向量2.幂法、反幂法求矩阵特征值3.最小二乘法进行函数曲面拟合希望大家不要直接照搬代码，因为每年的题目中具体数字可能会变。

实验目的】1. 掌握CPU的设计步骤2. 学会芯片的运用及其功能【实验环境】Maxplus2环境下实现非常简单CPU数据通路的设计【实验内容】可选以下实验之一：1、绘制“非常简单CPU”数据通路（MAX+PLUSII环境）数据通路2、绘制移位-相加乘法电路（MAX+PLUSII环境）3、绘制MIPS处理器数据通路（“画笔”或Powerpoint或手工）实验辅助材料对上述三个实验，分别提供以下辅助材料：1、“非常简单CPU”数据通路，给出步骤和指导，见后。
2、乘法电路，给出实验原理图（MAX+PLUSII的gdf文件，但不完整或有错误）。
3、MIPS处理器，给出数据通路的图片文件。
附：绘制“非常简单CPU”数据通路步骤及指导非常简单CPU的寄存器：一个8位累加器AC，一个6位的地址寄存器AR，一个6位的程序计数器PC，一个8位的数据寄存器DR，一个2位的指令寄存器IR。
其数据通路详见教材P。

目录1. 一般最小二乘法 31.1. 一次计算最小二乘算法 31.2. 递推最小二乘算法 32. 遗忘因子最小二乘算法 62.1. 一次计算法 62.2. 递推算法 63. 限定记忆最小二乘递推算法 94. 偏差补偿最小二乘法 115. 增广最小二乘法 136. 广义最小二乘法 157. 辅助变量法 178. 二步法 199. 多级最小二乘法 2110. Yule-Walker辨识算法 23Matlab程序附录 24附录1、最小二乘一次计算法 24附录2、最小二乘递推算法 25附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31附录7、增广最小二乘递推算法 32附录8、广义最小二乘递推算法 34附录9、辅助变量法 36附录10、二步法 38附录11、多级最小二乘法 39附录12、Yule-Walker辨识算法 42

适合新手学习verilogHDL语言。
并附有testbench文件，共新手学习使用。
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并附有testbench文件，共新手学习使用。

linux下多线程实现矩阵乘法，可以对操作系统的线程有更多理解

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。
传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

本程序代码是通过Matlab编写完成的，里面有用高清相机拍摄的图片提取的二值化直线图像，每一幅图像都有几个MB；
虽压缩包只有几十kb，但功能完善，没有任何问题。
通过记录二值化图像像素点，利用设定的距离阈值参数，然后利用距离阈值参数通过最小二乘法迭代来剔除偏差较大的像素点，进而实现直线拟合,并在原二值化图像上面画上直线，记录直线方程（包括斜率和截距这两个参数）。
请放心下载，资源没有任何问题。

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。