Python实现熵权法
用Python语言来实现熵权法计算。
熵权法
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Python熵权法的具体步骤
熵权法
基于 Python 的熵权法实现与应用
熵权法是一种客观的赋权方法，它通过计算指标的信息熵来确定指标的权重。信息熵越小，指标的变异程度越大，提供的信息量越多，其权重也就越大。
1. 计算指标的标准化值
为了消除指标量纲的影响，需要对指标进行标准化处理。常用的标准化方法有：
Min-max 标准化： 将指标值缩放到 [0,1] 区间内。
Python 实现熵权法案例
用 Python 代码讲解熵权法的实际应用。本资源仅供学习参考！
熵权TOPSIS算法详解及Python实现
熵权TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估多个候选方案的优劣。它结合了熵权法和TOPSIS方法，解决属性权重不确定性和属性间相互影响的问题。以下是描述熵权TOPSI
通用人工智能与著作权法的转变.pdf
chatgpt代表生成式人工智能崛起,标志通用人工智能时代已来。学界观点从‘工具论’转向‘贡献论’。
entropyserver: JSON API 获取熵源
entropyserver，一个基于node.js的服务器，提供RESTful API以获取熵。此熵数据来源于直接连接服务器的硬件随机源。当前，系统唯一支持的硬件设备为ComScire PQ32MU，它具备高速的随机字节输出能力，速率可达32Mb/s。客户端可从该服务器拉取数据以更新其内部的随机源。
Windows提权运行
提供Delphi语言的源文件，用于在Windows系统中提权运行程序。
nc反弹cmdshell提权方法
nc命令反弹cmdshell实现提权
优化搜索法：0.618法解析
针对n元函数的极值求解，从一点出发进行一维搜索是关键。而0.618法作为一种高效的搜索策略，能够迅速定位到函数的最值点。该方法通过逐步缩小搜索区间，利用黄金分割比例0.618来确定下一步的搜索方向，最终逼近函数的极值点。在实际应用中，0.618法以其高效性和精确性得到了广泛应用。