目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab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

排班時間限定就是參與排班的人並不是任何時間都可以排班，而是被限定於什麼時間可排，又什麼時間不可排。

最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计可用于离线估计,也可用于在线估计最小二乘辨识法简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力广义最小二乘递推算法解决了模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的无偏性和一致性问题,并能给出噪声模型的参数估计值,但依然存在数据饱

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信息技术的飞速发展使得多样性业务服务质量的要求不断提高，非对称轮询系统相.比于单一服务类型的对称式轮询系统具有更好的普适性。 为更好地满足无线传感器网络.多业务数据传输的工作特性， 该文提出一种基于FPGA非对称限定K=1服务轮询系统的硬.件设计。 采用泊松信源、基于QUARTUS Ⅱ对系统进行功能测试并使用Matlab进行软件仿.真，通过平均排队对长、平均时延等关键指标对系统进行性能评估，测试统计结果与理论.分析值拟合度高，验证了设计的可行性与正确性。 实验结果表明，基于FPGA限定K=1非对.称轮询系统具有良好的时延和公平特性，适用于多业务传感器网络的应用。

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1、原文：https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/86073375 2、主要功能：限定文本输入框输入特定的字符个数， 文本长度计算规则：中文占1，英文等能转ascii的占0.5 3、特色功能： iOS限制联想字符串输入，汉字占2个字符，英文占1个字符，解决的中英文切换输入法联想导致的bug 4、demo需求：风险商户处理界面提供`情况说明`输入框，限制输入100个字符 5、private repositories : [https://github.com/zhangkn/RestrictedInputDemo](https://github.com/zhangkn/RestrictedInputDemo) 6、demo项目采用MVVM进行实现