贝汉罗盘


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1.首先看到蓝色的人:

你是一个喜好和平的人,同时拥有很强的直觉力。你的出现,可以抚慰周遭人的心灵。你能看见蓝色,所以也暗示了你喜欢接近海洋,海洋总可以带给你平静与放松。代表你的感受很敏锐,可以体察到很细微的事物,可以连结上天。

你的困难与挑战:你有口难言吗?你有太多的话藏在你的心中吗?因为有太多话没有被说出来,所以你无法得到内心的平静。

你的未来潜能:喜爱和平,跟自己很和谐地相处,承诺要追求和平。善用与喉咙有关的创造力(譬如跟演说有关),支持别人。
2.首先看见红色的人:
你是一个很阳光的,很有智能的人。你很有创造力,喜欢自己动手作一些东西。对你来说,身体最重要的部位是你的胃,胃掌管你的自信,力量与欲望。代表你是一个有领导力。

你的困难与挑战:你是一个过度理性的人,你的理性扼杀了你的感情。你重视目标,忽略了过程,这使得你的人生看似充满希望,但欲望的追求让你的生命像是阳光过剩的沙漠,生活紧凑的步调让你的胃肠经常对你发出警讯。

你的未来潜能:在管理和组织方面具有权威和很好的能力,将这些能力跟智能结合。能够知道来自前世的知识,而且能够利用这些知识。
3.首先看到紫色的人:
你跟灵性,宗教,修行很有缘分。你可能带有很强的直觉力与灵通能力,这种能力可以治疗他人的身心。代表你有能力释放掉老旧的自我模式与习惯。

你的困难与挑战:你想待在你的身体吗?我的意思是:你想留在地球上吗?或许你常觉得自己像个外星人,你的想法,感觉,行事风格,人生观……都与一般人分歧。

你的未来潜能:是一个与神性计划一致的人,并将的生活建立在此观念上,经常获得自发性的“开悟经验”。
4.首先看到绿色的人:
你有一颗好心肠,很有爱,很柔软,很慈悲。跟你相处可以使人放松,没有压力。你喜欢自然,喜欢简单。代表你是一个自在、流动的人,可以顺着生命之流而改变。

你的困难与挑战:你常莫名地心悸吗?你会有没来由的恐惧吗?如果你仔细倾听你的心,你会发现你的心在告诉你:我好难过!你积压了太多的感觉在你的心,而你一直没有去看顾心中的感觉。

你的未来潜能:是一个只带领而不掌控对方的人,给予他人成长的空间。打从心底关心人类的问题,认知所需要做的事并将它完成。
5.首先看到黄色的人:
你是一个阳光般的人,经常可以带给周遭的人快乐,就像太阳一般,溶化人冰冷的心,你是一个聪明与理性的人,擅长逻辑性的思考,你清楚知道自己要的是什么。

你的困难与挑战:你只重视目标不重视过程,你喜欢追求欲望却忽略了享受过程。你是一个理性的人,你善于计划,重视逻辑,却忽略了你的感情,你的直觉,你的心。

你的未来潜能:是一个仁慈、和谐的“阳光”人物,从行动中也可以反映出这点(例如,可能具有舞蹈天份),跟随着自然的流、跟随着生命的流。
6.首先看到灰色的人:
你是干干净净的人,很可爱。你跟灵性,宗教或修行有缘分,如果你有接触静心,你很容易可以感受到很深的平静。

你的困难与挑战:你有着淡淡的忧愁,小小的自闭,做事情总缺少了那一分力气,无精打采。你有些梦幻,想法总是不切实际。你不想跟人联络,什么事都不想做,但独自一人却感到寂寞,无法享受单独,无法得到平静。

你的未来潜能:是一个蜕变过的人,解放自己也解放别人,肩负和平的任务,与上帝有连结,并以务实的方法蜕变神的旨意与神共同创造。
7.能看到更多颜色的人:
你是一个多才多艺,有很丰富创造力的人。但是你习惯将你自己内在的彩虹隐藏起来。代表你是一个善于沟通,有创造力的人。

你的困难与挑战:你习惯将你自己的光隐藏起来,虽然你有丰富的内涵,但你无法跟人分享。久长的隐藏,造成你有习惯性的忧郁。

你的未来潜能:知道他或她的理想,而且能够去实现它们。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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