电子测量与检验技术

线性时间选择,基于C++写的代码,给定线性序集中n个元素和一个整数k，1\leq k\leq n，要求找出这n个元素中第k小的元素。

二、多元线性回归预测模型的显著性检验 与一元线性回归的情形类似，也应检验y与x1,x2…，xm之间的线性相关关系是否显著。只有线性相关关系显著时，所求得的多元线性回归模型才有应用价值，这时，也称回归模型（方程）的回归效果显著。 但与一元线性回归也有不同之处：一元线性回归中只有一个自变量，“回归效果不显著”与“b=0”是一回事；对于多元线性回归则要复杂得多，否定了假设 “H0：b1=b2=…=bm=0”时，认为多元线性回归方程的“整个回归效果是显著的”，有一定实用价值，但并不等于说y与所有的自变量xj(j=1，2，…，m)均有密切的相关关系，也可能有某几个xj与y 的相关关系并不密切，但没有影响大局。因此，对多元线性回归模型，除了要检验“整个回归效果是否显著”外，还应逐个检验每个回归系数bj(j=1，2，…，m)是否为零，以便分辨出哪些xj对y无显著影响。下面分别加以讨论。

MATLAB实现线性拟合和相关系数 源程序代码.zip

MATLAB神经网络之RBF网络的回归-非线性函数回归的实现.zip

机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip使用TensorFlow技术和Flask框架相结合，采用MNIST数据集作为数据，通过前端HTML和jQuery框架，利用canvas画布将用户在屏幕上的手写文字传入到后台Flask的Restful API中，然后flask通过调取模型接口，把数据传入模型中进行手写体识别，形成一个完整的闭环。本文使用两种方法训练数据，线性和卷积的方法，并将结果进行对比。训练结果较为理想，可以有效识别出手写数字，并得到较好的准确率。 本次MNIST手写数字识别首先使用MNIST来导入数据，建立模型，建立了线性模型和卷积模型。再通过调取模型，进行训练，建立训练模型，保存参数模型，得到训练模型。通过前端请求，加载模型，进行调用。完成数据传入，训练，打包，调用。可以作为基础，可以通过相关数据集训练进行更多图像分类。

利用python对成都市二手房信息数据处理 并构建多元线性模型 进行数据分析，包含PPT可以用来课堂案例讲解。

介绍LMI的应用。包括MATLAB工具箱

1.4阶Runge-Kutta方法求初值问题 2.Lagrange插值多项式验证Runge现象 3.二分法求解非线性方程 4.高斯列主元消去法解线性方程组 资源中附源码可直接运行，还附带详细的解题思路

线性表的链式存储结构