v-for="(subsidyLink,subsidyLinkIndex) in subsidy.subsidyLinkList

时间: 2023-11-01 22:57:18 浏览: 74
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CSTC-Mortgage Interest Subsidy Application Form - Jin Wei.pdf

这是一个 Vue.js 中的 v-for 循环语法，用于在模板中循环渲染 subsidy.subsidyLinkList 数组中的元素。在每次循环迭代中，subsidyLink 表示当前遍历的元素，subsidyLinkIndex 表示当前元素在数组中的索引。你可以在模板中使用这些变量来动态渲染内容。
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需要汇总和比较来自多个来源的相同交易数据以验证和批准政府当局对化肥补贴的主张，是由于在多组织环境中固有的缺乏信任。 这导致发放补贴资金的严重拖延。 我们提出了一种基于区块链的系统，通过提供一种新的管理，...

把public abstract class Employee { protected String name; // 姓名 protected double fixedSalary; // 固定工资 public Employee(String name, double fixedSalary) { this.name = name; this.fixedSalary = fixedSalary; } // 计算月工资的抽象方法 public abstract double calculateSalary(int overtime);}和public class SeniorEngineer extends Employee { private static final double OVERTIME_SUBSIDY = 50.0; public SeniorEngineer(String name) { super(name, 5000.0); } @Override public double calculateSalary(int overtime) { return fixedSalary + overtime * OVERTIME_SUBSIDY; }}public class JuniorEngineer extends Employee { private static final double OVERTIME_SUBSIDY = 30.0; public JuniorEngineer(String name) { super(name, 3000.0); } @Override public double calculateSalary(int overtime) { return fixedSalary + overtime * OVERTIME_SUBSIDY; }}public class Trainee extends Employee { private static final double OVERTIME_SUBSIDY = 20.0; public Trainee(String name) { super(name, 2000.0); } @Override public double calculateSalary(int overtime) { return fixedSalary + overtime * OVERTIME_SUBSIDY; }}和public class Main { public static void main(String[] args) { Employee[] employees = { new SeniorEngineer("张三"), new JuniorEngineer("李四"), new Trainee("王五") }; int[] overtimes = {10, 20, 30}; for (int i = 0; i < employees.length; i++) { double salary = employees[i].calculateSalary(overtimes[i]); System.out.println(String.format("%s的月工资为：%.2f元", employees[i].name, salary)); } }}合成一个程序

for (int i = 0; i < employees.length; i++) { double salary = employees[i].calculateSalary(overtimes[i]); System.out.println(String.format("%s的月工资为：%.2f元", employees[i].name, salary)); } } ...

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 构造补贴数据 data = [289.25,0.6,345.53,20.68,387.95,286.91,1.36,0.34,11.4,72.9,303.46,420.6,282.59,104.15,52.2] # 替换为实际的补贴数据 index = ['2022年1月','2022年3月','2022年5月','2022年7月','2022年8月','2022年9月','2022年10月','2022年11月','2022年12月','2023年1月','2023年2月','2023年3月' ,'2023年4月','2023年5月','2023年6月'] # 补贴数据的时间索引 df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['subsidy']) # 拟合ARIMA模型 model = ARIMA(df['subsidy'], order=(1, 0, 0)) # (p, d, q) 参数根据需求进行调整 model_fit = model.fit() # 预测2023年7月-2023年12月的补贴数据 forecast_start = pd.to_datetime('2023-07-01') forecast_end = pd.to_datetime('2023-12-01') forecast = model_fit.get_forecast(steps=6) forecast_values = forecast.predicted_mean # 打印预测结果 forecast_index = pd.date_range(start=forecast_start, end=forecast_end, freq='MS') forecast_df = pd.DataFrame(forecast_values, index=forecast_index, columns=['forecast']) print(forecast_df) 预测结果怎么是nan

对ARIMA模型的预测结果出现NaN值的情况，可能有以下几个原因： 1. 数据不足：如果历史数据的样本数量少，模型可能无法准确地捕到时间序列的趋势和季节性导致预测结果不准确。 2. 参数选择不当：ARIMA型的参数(p, d...

''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

这段代码主要是对数据进行处理和分析。首先，读取了一个 Excel 文件和一个 csv 文件，然后进行了一些数据清洗和分析操作。 其中，Excel 文件的数据是员工的收入情况，通过 Pandas 库进行了相关系数分析，并使用 ...

Subsidy(补贴表) 字段名 类型 注释 其他 id int 序号 主键，非空 subsidyname varchar(50) 考勤 空 Amount decimal(10) 补贴金额 空 根据以上内容用java写出增删改查方法类

for (Subsidy subsidy : list) { System.out.println(subsidy.getId() + " " + subsidy.getSubsidyname() + " " + subsidy.getAmount()); } // 修改补贴记录 Subsidy subsidy2 = new Subsidy(1, "出勤", new ...

_11Dname_XX_E:\user _ data xx.sy22: set xx.sy21; subsidy=salary*0.12; , proc print dat a=xx.sy22; run; 26 = 三 data sy22_1 set xx.sy22; if subsidy<500 then output: . proc print data=sy22_1; run;

这似乎是一段 SAS 代码，其中定义了一个数据集 xx.sy22，计算了一个补贴值 subsidy，并输出了符合条件的数据到一个新的数据集 sy22_1 中。如果您有关于 SAS 编程的问题，我可以尝试回答。

某单位的职工工资包括基本工资 Wage，岗位津贴 Subsidy，房租 Rent，水费 WaterFee，电费 ElecFee。设计实习工资管理的类 Salary，该类的形式如下：class Salary{public:Salary(){初始化工资数据的各分项数据为 0}Salary(……) {初始化工资数据的各分项数据}void setXX(double f){ XX=f; }double getXX(){ return XX; }double RealSalary(){ …… }//计算实发工资……Private: Bouble Wage, Subsidy, Rent, WaterFee, ElecFee;};其中，成员函数 setXX()用于设置工资的各分项数据，成员函数 getXX()用于获取工资的各分项数据，XX 代表 Wage、Subsidy 等数据成员，如 Wage 对应的成员函数则为 setWage()和getWage()。 实发工资=Wage+Subsidy-Rent-WaterFee-ElecFee编程完善该类的设计，并在主函数中测试该类的各成员函数。

void setSubsidy(double subsidy){ Subsidy = subsidy; } void setRent(double rent){ Rent = rent; } void setWaterFee(double waterFee){ WaterFee = waterFee; } void setElecFee(double elecFee){ ElecFee =...

select ts.staff_serial "工号", ti.dept "部门", ti.staff_name "姓名", ts.sal "基本工资", ts.sal_subsidy "津贴" from system.t_staff_salary ts, system.t_staff_info01 ti where (ti.staff_serial = ts.staff_serial) and (select avg(sal) from system.t_staff_salary ts1,system.t_staff_info01 ti1 group by ti1.dept) > 5000; 这段sql哪里错了

select ts.staff_serial "工号", ti.dept "部门", ti.staff_name "姓名", ts.sal "基本工资", ts.sal_subsidy "津贴" from system.t_staff_salary ts, system.t_staff_info01 ti where (ti.staff_serial = ts.staff...

If m_dtProcessMTSLitem.Rows(i).IsNull("Subsidy status end date end date") OrElse IsDate(strEndDate) And Format(CDate(strEndDate), "dd/mm/yy") = strEndDate Then

这是一条 VB.NET 语句，用于检查一个名为 "Subsidy status end date end date" 的数据表列是否为空，或者是否可以将其转换为有效的日期格式并且格式化后与字符串变量 strEndDate 的值相同。如果两个条件中的任何一个...

教师信息包括职工编号、姓名、职称、工资、出生日期等，其中工资包括基本工资、津贴、职称补贴三项，出生日期包括年、月、日，输入3名教师的信息，把工资大于 5000的教师信息输出出来。 输入 输入3名教师的信息，每名教师信息各占一行 输出 工资大于5000的教师的信息，见样例输出中的格式，每名教师信息各占一行 样例输入复制 05002 苗莉 副教授 3800 650 800 1975 10 20 03003 马超瑞 教授 4200 850 1000 1973 8 14 06002 张鹏 讲师 3300 600 600 1980 83

for i in range(3): id, name, title, basic_salary, allowance, subsidy, year, month, day = input().split() teacher = Teacher(id, name, title, int(basic_salary), int(allowance), int(subsidy), int(year)...

3.某单位的职工工资包括Wage(基本工资)，Subsidy(岗位津贴)，Rent(房租)，WaterFee(水费)。ElecFee(电费)。使用c++设计实现工资管理的Salary类，

- double Subsidy; // 岗位津贴 - double Rent; // 房租 - double WaterFee; // 水费 - double ElecFee; // 电费 成员函数： - double totalSalary(); // 计算总工资 - void setWage(double w); // 设置基本工资 -...

报错：seasonal_periods has not been provided and index does not have a known freq. You must provide seasonal_periods

model = ARIMA(df['subsidy'], order=(1, 0, 0), seasonal_order=(0, 0, 0, 12)) model_fit = model.fit() # 预测2023年7月-2023年12月的补贴数据 forecast_start = pd.to_datetime('2023-07-01') forecast_end = ...

SELECT sum(t.pay_amount)+sum(t.promotion_amount)+SUM(t.author_coupon_subsidy)+SUM(t.actual_zt_pay_promotion)+SUM(t.actual_zr_pay_promotion)+SUM(t.refund_amount)+SUM(t.jylp_wp_amount)+SUM(t.post_amount)+SUM(t.promotion_amount_yf) as 'b_amount',\n" + "SUM(t.platform_service_fee)+SUM(t.commission)+SUM(t.channel_fee)+SUM(t.colonel_service_fee)+SUM(t.channel_promotion_fee)+SUM(t.other_sharing_amount)+SUM(t.yfx_amount)+SUM(t.jylp_yp_amount) as 's_amount'\n" + "from dy_settlement_push_input t where t.deleted = '0'

3. author_coupon_subsidy：优惠券补贴金额 4. actual_zt_pay_promotion：直通车支付优惠金额 5. actual_zr_pay_promotion：直冲支付优惠金额 6. refund_amount：退款金额 7. jylp_wp_amount：加油礼品卡支付金额 8....

有2022年12月-2023年6月农机购置补贴额，如何预测2023年7月-2023年12月补贴数据，补贴数据没有规律，采用哪种模型效果较好，python代码如何写

model = ARIMA(df['subsidy'], order=(1, 0, 0)) # (p, d, q) 参数根据需求进行调整 model_fit = model.fit() # 预测2023年7月-2023年12月的补贴数据 forecast_start = pd.to_datetime('2023-07-01') forecast_end ...

11-7编写程序将工人张成的姓名、地址,电话号码以及工资信息(包含职称工资.补贴以及奖励3部分)写人文件 class.dat中,请分别使用configparser 及 json两种途径实现。

config.set('Worker', 'Subsidy', '2000') config.set('Worker', 'Bonus', '500') with open('class.dat', 'w') as configfile: config.write(configfile) 使用json: python import json worker_info = ...

用C语言编写工资管理系统软件，职工数据包括:职工号，姓名，基本补贴金额，奖励金额，扣除金额、实发工资等)，注: 其中实发工资=基本工资+补贴金额 + 奖励金额-扣除金额，要求职工数据保存到一个文件中。完成以下功能: (1)输入职工数据 (2)能够查询某位职工的相关数据 (3)能够对职工的各项信息进行修改 (4)能够统计出所有职工的平均工资 (5) 退出程序。

employee->actual_salary = employee->basic_salary + employee->subsidy + employee->bonus - employee->deduction; } // 输出职工数据 void output_employee_data(struct Employee employee) { printf("职工号:...

用c语言写一个程序实现在𝑀𝐴𝑋社团里面有𝑁个成员，每个成员都有他独特的学号，第𝑖个成员的学生证表 示为𝑎𝑖，每一个成员的学号两两不同。 因为参与合泰杯比赛和大创，系里分发下来一部分补贴，𝑀𝐴𝑋的现任社长小棉想 将这部分补贴发给现任的𝑀𝐴𝑋成员，补贴有𝐾份，他决定以一定的规则分发这笔 资金给社团成员，他会一直遵循这个规则，直到补贴发放完，规则如下： - 当小棉有𝑁份或者更多的补贴，他会将补贴分发给每一个人 - 否则，当小棉持有𝐾 ′份补贴时，将这𝐾 ′个补贴分发给学号最小的𝐾 ′个人 当所有的补贴都分发完，各个𝑀𝐴𝑋成员有多少份补贴？ Input 第一行有两个整数𝑁,𝐾，分别代表成员数量和补贴数量； 第二行有𝑁个整数，表示各个成员的𝑖𝑑,以空格分隔。 Output N 行，按照输入的 id 顺序输出每个成员对应应该得到的补贴。

int subsidy; // 补贴数量 } Member; int main() { int n, k; scanf("%d %d", &n, &k); // 输入成员数量和补贴数量 Member* members = (Member*)malloc(sizeof(Member) * n); // 动态分配社团成员数组内存空间 ...

生成Mathematica代码：Government's Optimal Subsidiesduring the Adoption of Green Products under Uncertain Demand

optimalSubsidy = NMaximize[{socialWelfare[production, subsidy], ...}, subsidy]; (* 寻找最优补贴 *) (* 输出最优补贴 *) Print["最优补贴为：", optimalSubsidy[[1]]]; (* 可视化结果 *) Manipulate[ Plot...

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