用matlab所学的知识，编写最小二乘法拟合程序，以解决物理实验中的最小二乘法拟合曲线以及相关系数等的问题。

matlab 偏最小二乘法代码咖啡的主成分分析、聚类和偏最小二乘分析，基于 Ref.Food Chemistry 66 (1999) 365-370。 使用 Matlab 代码，可以根据金属含量区分咖啡组。

线性拟合算法，可以计算一系列点的最小二乘拟合曲线，内涵使用方法说明，希望大家能用到

本文介绍了一种利用最小二乘法求解仿射变换系数的方法，以将西南交通大学近景摄影测量像平面坐标系转换为屏幕坐标系为例。文章提供了C++和Matlab代码实现，其中包括了矩阵求逆的函数。

matlab 偏最小二乘法代码 Glucolynx-App Glucolynx 应用程序是一个使用近红外光谱 (NIRS) 的简单血糖监测应用程序。 MATLAB 中的机器学习算法用于预测血糖水平。 NIR 数据由德州仪器 (TI)的DLP:registered: NIRscan:trade_mark: Nano 评估模块通过扫描指尖生成为.csv文件。 默认情况下，此代码将从 .csv 文件中提取吸光度数据。 入门 MATLAB （R2016a 以上）必须安装在本地机器上。 安装 如果你想从 git 运行最新的代码，下面是如何开始： 克隆代码： git clone https://github.com/theinhtut/glucolynx.git cd glucolynx 打开MATLAB并运行 run('glucolynxApp.m'); 内置 - MathWorks 开发的多范式数值计算环境和专有编程语言。 - 提供布局和代码视图的丰富开发环境，是 MATLAB:registered: 编辑器的完全集成版本。 版本 Glucolynx-App v1.0.0 作者 Thein Htut - Glucolynx-App - Lars Nørgaa

Andriod实现九九乘法表的制作，可以变换显示位置，可以进行切换

算法课实验、大作业

大维度矩阵乘法常采用子矩阵分块法实现，子矩阵的最大规模决定了整个矩阵乘法执行速度。针对经典脉动结构直接处理的矩阵规模受IO带宽限制严重的问题，提出了一种极低IO带宽需求的大维度矩阵链式乘法器结构，并完成了硬件设计实现与性能验证工作。主要工作如下：(1)优化了矩阵乘法的数据组织，实现输入矩阵规模与IO带宽无关，能够最大限度地利用器件内部逻辑和存储资源；(2)根据优化后数据组织形式设计了链式乘法器硬件，实现源数据计算和传输重叠操作；(3)增强乘法器对矩阵规模的适应性，所设计的链式乘法器可实时配置为多条独立链，并行多组运算；(4)在Xilinx C7V2000T FPGA芯片上完成不同种规模的链式乘法器硬件实现和性能测试工作，在该芯片上本文提出的链式乘法器最多支持800个运算单元，是经典脉动结构规模的8倍；在相同运算器个数下，本文提出的链式乘法器只使用经典脉动结构运算1/8的IO带宽即获得相等性能。

该代码通过最小二乘法来拟合一个圆，而在使用该代码之前，必须提供所需要的一些列弧上的点，至少3个

最小二乘法用于参数估计，用于检测和参数估计.c语言实现。用六个方程估计3个参数。