光脚丫学LINQ(011):对源元素执行操作

本文介绍了一个使用LINQ进行查询的示例,演示了如何基于double类型数组计算圆的面积并输出结果。示例展示了从数据源提取信息,并利用字符串格式化输出计算结果的过程。

视频演示:http://u.115.com/file/f2ce0eeb6

输出序列可能不包含源序列的任何元素或元素属性。输出可能是通过将源元素用作输入参数计算出的值的序列。在执行下面这个简单查询时,此查询会输出一个字符串序列,该序列值表示根据 double 类型的元素的源序列进行的计算。
说明
如果查询将转换为某个其他域,则不支持在查询表达式中调用方法。例如,不能在 LINQ to SQL 中调用一般C#方法,因为 SQL Server 没有该方法的上下文。但是,可以将存储过程映射到方法,然后调用方法。
// Data source. double[] Radii = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; // Results. IEnumerable<string> Results = from Rad in Radii select String.Format("Area = {0}", (Rad * Rad) * 3.14); // Results execution. foreach (string Result in Results) Console.WriteLine(Result); // Keep the console open in debug mode. Console.WriteLine("Press any key to exit."); Console.ReadKey()

输出如下:
Area = 3.14 Area = 12.56 Area = 28.26 Area = 50.24 Area = 78.5 Area = 113.04 Area = 153.86 Area = 200.96 Area = 254.34

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、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的开量化交易系统开发框架,在开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,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请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? 请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: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 * 集成多种主流机器习算法: * Lass...
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