购置税4s店收了，没开收据，交完以后多的会退吗？不会骗人吧？

一、购置税4s店收了，没开收据，交完以后多的会退吗？不会骗人吧？

这个完全可以自己去交的，带上买车的所有东西直接去当地的国税局，有专门的车购税窗口，而且如果有认识的朋友还有可能会便宜点，几百到一千左右，或是直接到车管所办理牌照的时候也有收购置税的窗口，和牌子同时办也可以，提车60天内办理就行，

二、500m多还是500mb多？

一样多。m是mb的简写，中文意思是兆字节，简称兆。

换算公式是1mb=1024kb，1gb=1024mb。

KB（即K）、MB（即M）、GB等都是基于字节换算的存储或者流量单位。三者的换算为1KB=1024B，1MB=1024KB，1GB=1024MB。

在计算机内部，信息是釆用二进制的形式进行存储、运算、处理和传输的。因为电脑内部电路工作有高电平和低电平两种状态，二进制表示信号以便计算机识别。只有2的整数幂时能非常方便计算，1024是2的10次方，换算率等于1024，计算机存储单位从大到小顺序为TB、GB、MB、KB、B。

三、收了某厂家500元购物卡，困惑中？

购物卡一般不要求你一次用完的，当然用不完也不会找钱给你，因为单位去买卡时不是按面值买的，一般是98折左右，要是可以兑钱，商场不就亏了？不过有些购物卡是有使用期限的，500块用几次就没有了，问题不大。买超过了余额，你也可以用现金补上，剩余不足一元就会被商场收回。

四、在联想买电脑被坑三千多的收了五千多？

人家开实体店，人工费，店租费，不然你哪来的体验。3800元那是网上售价，实体店都要贵20-30%,下回要想买便宜电子产品，上京东，淘宝，腾讯电子商城。

以后去实体店买商品前，先上在各大网店查看好价格，然后再去实体店砍价，但一般实体店不会降太到网络售价那么低哒，成本高出网店太多啦。

五、7万多的车购置税多少？

　　70000÷1.17×0.1=5982.9元。

　　车辆购置税实行从价定率的办法计算应纳税额，计算公式为：应纳税额=计税价格×税率。如果消费者买的是国产私车，计税价格为支付给经销商的全部价款和价外费用，不包括增值税税款(税率17%)。

　　因为机动车销售专用发票的购车价中均含增值税税款，所以在计征车辆购置税税额时，必须先将17%的增值税剔除，即车辆购置税计税价格=发票价÷1.17，然后再按10%的税率计征车辆购置税。

　　比如，消费者购买一辆10万元的国产车，去掉增值税部分后按10%纳税。计算公式是100000÷1.17×0.1=8547元。

　　如果消费者买的是进口私车，计税价格的计算公式为：计税价格=关税完税价格+关税+消费税。

六、500欧元多厚？

500欧元纸币（€500）是最大面额及最大尺寸（160 x 82 mm）的欧元纸币，自2002年欧元（以现金形式）面世以来开始流通。它是全球价值最高的流通纸币之一，约合630美元、3,900人民币、68,000日元、600瑞士法郎或400英镑。共有23个国家使用欧元作为它们的单一货币（22国具有法律地位），覆盖约3.32亿人口。

七、500克多沉？

1吨=1000千克　　1千克=1000克=传说中的一公斤　　500克=一市斤　　可以用个简单的方法衡量500克,找一个500毫升的可乐瓶子装大约500毫升的水　　就是大概500克

八、裸车5万多购置税多少？

车辆购置税=车辆不含税价格/1.13*车辆购置税税率

九、金龙55座客车购置税多小钱？

1.6升及以下排量乘用车的车辆购置税减税政策能减多少税？ 答：按《中华人民共和国车辆购置税暂行条例》规定，车辆购置税的税率是10%，一般情况是以购车发票价格(或国家税务总局核定的该车最低计税价格)，扣除增值税后作为计税依据，按10%税率计征车购税。如果您购入一辆1.6升及以下排量乘用车，购车价格（或国家税务总局核定的该车最低计税价格）是11.7万元，扣除增值税后车辆购置税计税价格是10万元，原来需要缴纳车辆购置税1万元（10万元×10%）。按5%税率减征后，需要缴纳车辆购置税0.5万元（10万元×5%），减了一半的税。

十、500多页机器学习笔记

500多页机器学习笔记分享

在当今数字时代，机器学习已经成为了数据科学领域中极为重要的一环。随着人工智能的迅速发展，越来越多的人开始学习和研究机器学习算法。今天我想和大家分享的是一份超过500页的机器学习笔记，希望对你的学习和工作有所帮助。

内容概述

这份机器学习笔记涵盖了从基础概念到高级算法的全面内容，适合初学者和有一定基础的人士阅读。内容主要包括：

• 机器学习基础知识
• 监督学习与无监督学习
• 深度学习算法
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 数据处理和特征工程

学习收获

阅读这份笔记，你将收获以下几点知识：

• 对机器学习领域的整体认识
• 掌握常见算法的原理和应用
• 理解数据预处理和模型评估的重要性
• 学习如何应用机器学习解决实际问题

笔记特点

这份机器学习笔记的特点在于详细全面，每个知识点都有清晰的解释和示例，帮助读者更好地理解和应用。此外，笔记中还包括了大量的实践案例和练习题，可供读者巩固所学知识。

适用人群

这份机器学习笔记适合以下人群：

• 数据科学从业者
• 计算机科学专业学生
• 对人工智能感兴趣的人士
• 希望提升技能的工程师和研究人员

结语

学习机器学习是一个持续学习和实践的过程，希望这份超过500页的机器学习笔记能够帮助你更好地掌握这门技术，实现个人和职业的成长。