Day01作业

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(https://img-blog.csdnimg.cn/201908151638079.png)
#Day01_1
celsius = float(input('请输入一个摄氏温度:'))
fahrenheit=float((9/5))*celsius+32
print('%d celsius is %.1f fahrenheit'%(celsius,fahrenheit))
(https://img-blog.csdnimg.cn/20190815163925909.png)

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#Day01_2
import math
radius=float(input('请输入圆柱的半径:'))
length=float(input('请输入圆柱的高:'))
area=radius*radius*math.pi 
volume=area*length
print('the area is %.4f' %area)
print('the volum is %.1f' %volume)

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#Day01_3
feet=float(input('请输入一个英尺数:'))
meter=float(feet*0.305)
print('%.1f feet is %.4f meters'%(feet,meter))

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#Day01_4
M =float(input('请输入水量:'))
it=float(input('请输入初始温度:'))
ft=float(input('请输入最终温度:'))
Q=M*(ft-it)*4184
print('the energy needed is %.1f'%Q)

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#Day01_5
balance=float(input('请输入差额:'))
ir=float(input('请输入年利率:'))
interest=float(balance*(ir/1200))
print('the interest is %.5f'%interest)

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#Day01_6
v0=float(input('请输入初始速度:'))
v1=float(input('请输入末速度:'))
t=float(input('请输入时间:'))
a=float((v1-v0)/t)
print('the average acceleration is %.4f'%a)

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#Day01_7
save_money=float(input(每月存:'))
year_rate=0.05
account=0
mouth_save=year_rate/12
for i in range(6):
    account=(save_money+account)*(1+mouth_save)
print('After the sixth month,the account value is %.2f'%account)

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#Day01_8
n=int(input('请输入0到1000的任意数:'))
gw=int(n%10)          
sw=int (n/10%10)      
bw=int(n/10/10)
sum=gw+sw+bw
print('The sum of the digits is %d'%sum)

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内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,查看VeighNa项目文档,如果无法解决前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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