2.用高阶多项式函数拟合曲线3.用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4.优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）5.用你获得的实验

CRC32计算程序，生成多项式是：G(x)=x32+x26+x23+x22+x16+x12+x11+x10+x8+x7+x5+x4+x2+x+1该生成多项式是IEEE的标准，应用在ETH，wifi等多个协议里面。
电脑上的文件校验工具，也基本采用这个crc32.用matlab实现，带正文。
包含little-endian、big-endian算法，已及相应的查表算法。
此外，还专门针对cksum、hashcalc这两个常见的校验软件，写了计算例子。
如果还在疑惑为什么cksum和crc32、hashcalc的结果不一样，建议看一下这个程序。

利用(7,4)系统循环码的生成多项式,设计该循环码的编码器等

编写程序sy4-1.c，输入n，计算并输出如下多项式的值：Sn=1+1/2!+1/3!+1/4!+…+1/n!。
例如输入n为15时，输出1.718282。

polynomialchirplettransform，用于查看多项式调频信号的瞬时频率，得到高分辨率的时频图，为更深层次的参数估计等过程提供指点，具有重要应用价值。

本书i羊细讲解如何使用ML语言进行程序设计，并介绍函数式程序设计的基本原理。
书中特别讲述了为ML的修订版所设计的新标准库的主要特性，并且给出大量例子，涵盖排序、矩阵运算、多项式运算等方面。
大型的例子包括一个一般性的自顶向下语法分析器、一个λ-i寅算归约程序和一个定理证明机.书中也讲述了关于数组、队列、优先队列等高效的函数式实现，并且有一章专门讨论函数式程序的方式论证.本书可作为高等院校计算机专业相关课程的教材，也适合广大程序设计人员参考。

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

物流配送路径优化问题是一个NP(非确定多项式)问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。
为了很好地处理这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析求解并进行了实例验证,而且在物品的配送种类上取得了突破,不在只是针对单一品种,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径优化有实际意义。

pic单片机的CRC校验程序，;用多项式方式表示为G(x)＝x16＋x12＋x5＋1，(此处的x16代表x的16次方);由它产生的检验码R的二进制位数是16位（2字节）。

CRC8校验程序/***********************************************************************************************************Functionname:CountCrc**Descriptions:CRC校验码计较子程序**inputparameters:无**outputparameters:无**Returnedvalue:*********************************************************************************************************/生成多项式：X8+X2+X+1

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。