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【6月13日全球局势】以色列袭击伊朗首都、中美伦敦谈判、美西方动态、俄乌冲突、中东动态、亚太动态、非洲动态
朋友：教练我想练讲话！ Ino千金：勇敢地丢脸去吧！！ 录视频的时候发现演讲和口才是两码事儿，今天就逮着怎么勇敢开口这个思路来讲了，关于up是怎么训练吵架或者说话有逻辑的，又是另外一个故事（没错我又在挖坑），今天这个视频大家听一个乐，希望视频前的你开心，拉屎顺利！
虽然这个分享主题有点奇怪，3星的书就是介于推荐和不推荐之间，很尴尬…但是还是想分享一下～
移民动乱起加州，硝烟弥漫围碉楼，陆战骑警横壁垒，国民警卫专锁喉。平权难解种族仇，骨肉分离万家忧。全美皆挂U型锁，解放美国50州？ 事实证明，没有美国大使馆的地方，治安是真的不行！从价值观到意识形态输出，都有点毛病。如果美国有驻美国大使馆，知道美国今天发生的事，那么美国一定会从美国手里解救美国。如今加州的乱像，已经开始蔓延整个美国，美国没有美国大使馆这个弊端开始突显！我先告诉诸位答案，这次的事件虽然联邦重拳出击，但是事件不可能就此平息！一场更大的风暴必然来临。
第三世界国家工业化大生产给各国带来了“武器平权”，削弱了美军的相对优势，导致军事上越来越不利于进攻方，更有利于防守方。攻守形势的转换是美国霸权秩序越来越难以维持的底层原因。
感谢你的支持~！欢迎留下你的宝贵看法~！ “反内卷”重拳挥向供应链 15家车企承诺“支付账期不超过60天” https://www.cls.cn/detail/2054501 保障中小企业款项支付条例（中华人民共和国国务院令 第802号） https://www.mee.gov.cn/zcwj/gwywj/202503/t20250325_1104643.shtml 中共中央办公厅 国务院办公厅关于完善中国特色现代企业制度的意见 https://www.gov.cn/zhengce/202505/content_7025307.htm 车企响应“60天账期”承诺 维护供应链健康生态 https://www.163.com/dy/article/K1PCMPGU05199LJK.html 完善中国特色现代企业制度，如何作为？ https://news.qq.com/rain/a/20250608A01ACW00
(懒人救星版)Kriging_ZYLSHNSCFWOA_Topsis SCI要求：内容丰富工作量大： ZYLSH最有拉丁超立方抽样实验设计+kriging+改进多目标鲸鱼+Topsis 四大模块 原创改进点：最优拉丁超立方+萁设 最优拉丁超立方实验设计和最优拉丁超立方改进设计 区别：最优拉丁超立方实验设计是对自变量进行的设计， 最优拉丁超立方改进是对初始种群（中间求解变量） (懒人救星版)Kriging_ZYLSHNSCFWOA_Topsis克里金做代理预测模型最优拉丁超立方改进加萁舌线改进多目标鲸鱼算法反求最优因变量和对应的最佳自变量组合，结合熵权法Topsis求解各帕累托各解的接近度确定最优解组合 懒人救星版： 1.任意多输入多输出都可以用(采用三套数据集) 4输入2输出.xlsx 4输入3输出.xlsx 5输入3输出.xlsx 2.加入数据拟合散点图 数据特点：（多元化的数据） 包含0-1数据、大于1的数据和极大的数据（10的8次方） 每个代码压缩文件包改动代码处不超过3处 如下图代码中：（改动点总计3处代码即可运行） 克里金模型Kriging模型原理说明文档 克里金模型，也称为空间插值法，是一种在空间数据分析中常用的方法，用于估计未知点的值，基于已知点的观测数据和它们之间的空间相关性。 克里金模型的目标是无偏估计，即估计值的期望值等于真实值，这涉及到无偏性条件的数学表达。同时，最小化估计方差的条件，这需要用到拉格朗日乘数法来求解权重系数。 基本假设、变异函数、克里金估计公式、权重求解、不同类型克里金、应用 克里金模型（Kriging）是一种基于空间相关性的插值方法，广泛应用于地质统计学、环境科学等领域。其核心思想是通过已知样本点的观测值，结合空间自相关性，对未知点进行最优无偏估计。 首先，Topsis，也就是逼近理想解排序法，是一种多准则决策分析方法。它的基本思想是通过计算各方案与理想解（正理想解）和负理想解之间的距离来进行排序。理想解是各指标的最优值，负理想解是各指标的最劣值。然后根据相对接近度来排序，相对接近度越高，方案越优。 然后是熵权法，这是一种客观赋权方法，用于确定各指标的权重。熵原本是热力学中的概念，后来在信息论中用于衡量信息的不确定性。熵权法通过计算各指标的熵值来判断该指标的离散程度，离散程度越大，熵值越小，信息量越大，权重也就越高。反之，离散程度越小，熵值越大，权重越低。 Topsis 熵权法是指在 Topsis 中使用熵权法来确定各指标的权重，而不是主观赋权。这样可以让权重的确定更客观，减少主观因素的影响。 Topsis 熵权法是一种结合了逼近理想解排序法（Topsis）和熵权法的多准则决策分析方法，主要用于解决多指标评价问题。其核心思想是通过熵权法客观确定指标权重，再利用 Topsis 对方案进行排序。 原理如下： 包括数据标准化、熵权计算、加权矩阵构建、理想解确定、距离计算和排序
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