基督教婚姻誓言中英文版

I, [Groom's name], take you [Bride's name], to be my wife, my partner in life and my one true love.
I will cherish our friendship and love you today, tomorrow, and forever.
I will trust you and honor you
I will laugh with you and cry with you.
I will love you faithfully
Through the best and the worst,
Through the difficult and the easy.
What may come I will always be there.
As I have given you my hand to hold
So I give you my life to keep
So help me God

我(新郎的名字)请你(新娘的名字),做我的妻子,我生命中的伴侣和我唯一的爱人。
我将珍惜我们的友谊,爱你,不论是现在,将来,还是永远。
我会信任你,尊敬你,
我将和你一起欢笑,一起哭泣。
我会忠诚的爱着你,
无论未来是好的还是坏的,是艰难的还是安乐的,我都会陪你一起度过。
无论准备迎接什么样的生活,我都会一直守护在这里。
就像我伸出手让你紧握住一样,
我会将我的生命交付于你。
所以请帮助我 我的主。

I, [Bride's name], take you [Groom's name], to be my husband, my partner in life and my one true love.
I will cherish our friendship and love you today,
tomorrow, and forever
I will trust you and honor you
I will laugh with you and cry with you.
I will love you faithfully
Through the best and the worst,
Through the difficult and the easy.
What may come I will always be there.
As I have given you my hand to hold
So I give you my life to keep
So help me God

我(新娘的名字),请你(新郎的名字)做我的丈夫,我生命中的伴侣和我唯一的爱人。
我将珍惜我们的友谊,爱你,不论是现在,将来,还是永远。
我会信任你,尊敬你,
我将和你一起欢笑,一起哭泣。
我会忠诚的爱着你,
无论未来是好的还是坏的,是艰难的还是安乐的,我都会陪你一起度过。
无论准备迎接什么样的生活,我都会一直守护在这里。
就像我伸出手让你紧握住一样,
我会将我的生命交付于你。
所以请帮助我 我的主。

Entreat me not to leave you, or to return from following after you,
For where you go I will go,
and where you stay I will stay
Your people will be my people,
and your God will be my God.
And where you die, I will die and there I will be buried.
May the Lord do with me and more if anything but death parts you from me.

真诚的恳求上帝让我不要离开你,或是让我跟随在你身后
因为你到哪里我就会去到哪里,
因为你的停留所以我停留。
你爱的人将成为我爱的人,
你的主也会成为我的主。
你在哪里死去,我也将和你一起在那里被埋葬,
也许主要求我做的更多,但是不论发生任何事情,都会有你在身边生死相随。

 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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