给定多个点，根据最小二乘原理，可以拟合出一个圆形，拟合的精度很高，给定多个点，根据最小二乘原理，可以拟合出一个圆形，拟合的精度很高，

MaxDEABasic（免费软件），并非试用版，DMU数量是没有限制的。
　　MaxDEA为功能强大的数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）软件，包含各种选项组合模型超过三万个。
　　MaxDEA强大的分析功能是前所未有的。
　　MaxDEA5.2Malmquist模型中生产率变化的计算方法有两种可选：1）乘除法：计算相对变化；
2）加减法：计算绝对变化（新增）。
　　MaxDEA5.0更新：　　1）全面支持方向距离函数模型。
　　2）增加了两种新的Malmquist模型：FixedMalmquist和GlobalMalmquist。

FXdiv仅标头库，用于通过定点乘以逆除法在现代CPU和GPU上，整数除法比乘法要慢几倍。
FXdiv实现了一种算法，用乘法和两次移位替换整数除法。
当应用程序执行相同除数的重复除法时，此算法可提高性能。
产品特点uint32_t，uint64_t和size_t整数除法仅标头的库，无需安装或构建与C99，C++，OpenCL和CUDA兼容使用特定于平台的编译器内部函数以获得最佳性能包含单元测试和微基准测试例#include/*Divisionofarraybyaconstant:referenceimplementation*/voiddivide_array_c(size_tlength,uint32_tarray[],uint32_tdivisor){for(size_ti=0;i<length;i++){array[i]/=divisor;}}/*Divisionofarraybyaconstant:implementati

粒子群PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机的完整程序。
亲测可用

#include#include#include#defineMAX100/*动态规划矩阵链乘*/typedefstruct{ intm[MAX][MAX]; ints[MAX][MAX];}res;voidInitP(int*p,intlength){ inti; printf("\n初始化序列p,请输入p的维数\n"); for(i=0;i＜length;i++) { printf("p[%d]=",i); scanf("%d",&p[i]); }}

最小二乘支持向量机matlab源代码，内有详细使用教程，非常易学，使用也很快，结果精度也较高，毕业论文就全靠它

8乘*8矩阵键盘STM32程序，无冲突矩阵键盘，有实物、原理图和PCB，有需要请私聊。

MATLAB，可直接替换数据运行。
主成分回归分析PrincipalComponentRegression（PCR）是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量间存在多重共线性问题。

用MATLAB结合实例实现了非线性最小二乘中的Dogleg、LMF和Newton解决最优化问题

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

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。