x = np.linalg.inv(A.T @ A) @ A.T @ b

这是一个线性回归问题的解法，其中 `A` 是一个矩阵，`b` 是一个向量。这个表达式计算了通过最小二乘法求解线性回归问题的解向量 `x`。具体来说，它使用了矩阵的转置、矩阵乘法和逆运算。

首先，`A.T` 表示矩阵 `A` 的转置。然后，`A.T @ A` 表示矩阵 `A` 的转置与 `A` 的乘积，得到一个方阵。接下来，`np.linalg.inv()` 函数计算这个方阵的逆矩阵。然后，`A.T @ b` 表示矩阵 `A` 的转置与向量 `b` 的乘积，得到一个向量。最后，将逆矩阵与这个向量相乘，得到线性回归问题的解向量 `x`。

请注意，这个表达式假设矩阵 `A.T @ A` 是可逆的，即非奇异矩阵。如果矩阵 `A.T @ A` 不可逆，那么这个表达式将会抛出一个异常。