在普通的递推最小二乘算法中，随着数据的不断到来，显然矩阵X^TX中的元素会变得越来越大，而矩阵P_k​作为X^TX的逆矩阵，则会逐渐趋于零，这时，模型将无法继续更新或者更新极其缓慢，这就是数据饱和现象。我们也可以更加直观的理解为，由于过去累加了很多的数据，当前到来的数据与之前累加的数据相比就如一滴水掉落到大海，不会惊起任何波澜。针对数据饱和问题，其中一个解决方案就是带遗忘因子的递推最小二乘法。..

在windows的子系统(WSL2)中安装Ubuntu，自定义了安装位置，从C盘转移到了D盘，为了以后ubuntu系统更新的快速方便，将官方源替换为国内镜像源