13、Go 编程:收入税计算器与函数使用

Go 编程:收入税计算器与函数使用

1. 收入税计算器

收入税计算器可以根据输入的收入和受抚养人数量来计算应纳税收入和应缴税款。以下是一个示例代码的部分输出逻辑:

fmt.Println(numDep)
fmt.Print("Your taxable income is: $")
fmt.Println(taxableIncome)
fmt.Print("Your tax due is: $")
fmt.Println(int(taxDue))

当输入收入为 100,000 美元,受抚养人数量为 2 时,输出如下:

Enter your gross income from your W-­2 for 2020:100000
How many dependents are you claiming? 2
Your gross income is: $100000
Your claimed number of dependents is: 2
Your taxable income is: $83800
Your tax due is: $14226

在程序正常运行后,你可以使用不同的输入值(包括较低和较高的值)来检查结果,并使用计算器进行准确性抽查。同时,由于税率和税表可能每年都会变化,程序中存在一些硬编码的值,这些值可能需要重构以使用变量。例如:
- 能否重构程序,为每个税级的百分比使用变量?
- 能否重构程序,为个人扣除额和受抚养人扣除额使用变量?
- 如何处理每个税级的范围或百分比税率的变化?

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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