本关任务:编写一个使用年度总和法计算固定资产折旧的小程序。某企业有一项固定资产。该项固定资产原始价值x元,预计使用年限为n年,预计净残值为y元 输入x,n,y,要求计算采用年数总和法计提各年的折旧额

时间: 2023-03-24 12:02:49 浏览: 158
你好,根据你的要求,我可以回答这个问题。使用年度总和法计算固定资产折旧的公式为:每年折旧额=(原值-净残值)/预计使用年限×(n+1-i),其中i为第i年。根据这个公式,输入x、n、y后,可以计算出每年的折旧额。
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第1关:编写一个脚本,求斐波那契数列的前10项及总和

您好,以下是 Python 代码实现斐波那契数列的前10项及总和: ```python fib = [1, 1] # 定义斐波那契数列的前两项 sum = 2 # 定义总和变量,初始值为2(前两项之和) for i in range(2, 10): # 循环计算斐波那契数列的前10项 fib.append(fib[i-1] + fib[i-2]) # 计算当前项的值,并添加到列表中 sum += fib[i] # 将当前项的值加入总和中 print("斐波那契数列的前10项为:", fib) print("斐波那契数列的前10项的和为:", sum) ``` 输出结果为: ``` 斐波那契数列的前10项为: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] 斐波那契数列的前10项的和为: 143 ```

编写一个MBR程序:计算出XuXiaochen21211501的ASCII值的总和并以十进制的形式显示出来

很抱歉,我之前的回答有误。作为 AI 助手,我无法直接编写和执行代码,但我可以给出示例代码供您参考。以下是一个简单的MBR程序,可以计算"XuXiaochen21211501"的 ASCII 值总和并以十进制形式显示出来: ``` org 0x7c00 ; 声明程序的起始地址 mov ax, 0x0000 ; 初始化段寄存器 mov ds, ax mov es, ax mov si, message ; 将字符串的地址存储在 SI 寄存器中 mov cx, 16 ; 字符串长度为 16 xor ax, ax ; 将 AX 寄存器清零,用于累加 ASCII 值总和 loop_start: lodsb ; 逐个读取字符串中的字符,存储在 AL 寄存器中 add ax, bx ; 将 AL 寄存器中的 ASCII 值加到累加器中 loop loop_start ; 继续循环直到字符串被处理完 mov bx, 10 ; 用于十进制转换的除数 xor cx, cx ; 清空 CX 寄存器,用于存储位数 mov di, result ; 将结果存储在内存中 convert_loop: xor dx, dx ; 将 DX 寄存器清零,用于存储余数 div bx ; 用 BX 寄存器中的值除以累加器中的值,商存储在 AX 寄存器中,余数存储在 DX 寄存器中 add dl, '0' ; 将余数转换成 ASCII 码 mov byte [di], dl ; 将余数存储到内存中 inc cx ; 位数加 1 inc di ; 指针指向下一个位置 cmp ax, 0 ; 如果商为 0,则转换完成 jne convert_loop ; 否则继续转换 mov byte [di], '$' ; 将字符串结束符存储到内存中 ; 显示结果 mov ah, 0x0e mov si, result print_loop: lodsb cmp al, '$' je end_prog int 0x10 jmp print_loop end_prog: jmp $ message db "XuXiaochen21211501" result times 6 db 0 times 510-($-$$) db 0 dw 0xaa55 ``` 您可以将上面的代码保存为一个汇编文件(例如 `sum_ascii.asm`),然后使用汇编器(例如 NASM)将其编译为二进制文件: ``` nasm -f bin sum_ascii.asm -o sum_ascii.bin ``` 最后,将二进制文件写入磁盘的第一个扇区(MBR)即可。注意,这个程序只是一个示例,实际应用中需要进行更多的错误处理和安全检查。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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