文章背景：在学习Excel的财务金融函数时，由于相关知识的匮乏，财务函数理解起来比较费劲。因此，本着less is more的原则，对各个函数进行重新梳理。本文对FV函数进行介绍。
假设现在存入pv元钱（正），之后就不存了，年利率为rate，n年之后余额是pv * (1 + rate) ** n。
转载自：https://www.jianshu.com/p/dcc02facd405
前文已述，价值在商业项目中的体现最终会回归到赚钱这个事情上。而如何衡量赚钱这个事，那就和金融财务方面的许多计算扯上关系了。项目经理需要掌握这些东西吗？可以不需要，但如果你有这方面的知识那就最好了。如果没有的话，请发挥你的情商，跟公司的财务打好关系吧。
现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。
为了成为一个会理财的程序员熊二，我来了。 直接成本和间接成本 直接成本(direct cost)：由一个特定项目引起的成本，如人工费、材料费等。 间接成本(indirect cost):整
当我们为自己的生活做一些投资类规划时，使用这个PMT函数就可以快速帮助我们直观看到对应的投入/产出效果。
在实际的整个项目可研的过程中，机会研究和初步可行性研究有可能不会出现，但详细可行性研究这个步骤是不可缺少的。比如说一些升级改造的项目可能需要初步和详细的可行性研究，而一些小项目可能只需要一个详细的可行性研究就可以开始进行开发了。在小项目中，往往机会研究和初步都可以直接合并到详细可研中。
今年三月份通知5月27日的软考临时修改了考试教材，改成第四版。据我们估计，新版和旧版相比修改的内容达到20%-30%，一起备考的老哥们基本都是二月份开始学的，三月份刚学完一轮，然后被通知要重新学。。白学了，真香~
时间调整（Timing Adjustment）在以下情况产生：当一个市场变量 Y 在时点 T 观察到并用 Y(T) 计算支付函数，但支付发生在观察时点 T 后的时点 M (M > T)。
NPV是一个财务函数，基于一系列将来的收（正值）支（负值）现金流和一贴现率，返回一项投资的净现值。其语法为：
%%========================================================================= %函数名称：cnnbp（） %输入参数：net，呆训练的神经网络；y，训练样本的标签，即期望输出 %输出参数：net，经过BP算法训练得到的神经网络 %主要功能：通过BP算法训练神经网络参数 %实现步骤：1）将输出的残差扩展成与最后一层的特征map相同的尺寸形式 % 2）如果是卷积层，则进行上采样 %
举个简单的例子，如果你有1万元资金，投资时间为5年，年化收益率为10%。五年后，你一共能拿回多少呢？按照上面的公式，结果就是：
OpenGL ES 混合发生在片元通过各项测试之后，准备进入帧缓冲区的片元和原有的片元按照特定比例加权计算出最终片元的颜色值，不再是新（源）片元直接覆盖缓冲区中的（目标）片元。
本期内容承接上期性能测试误差对比研究（二）及时上上期性能测试误差对比研究（一），脚本采用与(二)相同，原因不赘述了。今天终于要把坑填完了，想想都有点小兴奋。（PS：其实还有四）
在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测，但大多是用Excel。事实上，Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式，然后向下拖动复制。在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。
OpenCV4.0深度神经网络模块，支持openface模型的导入，提取人脸的128特征向量，进行相似度比对，实现人脸识别。Openface模型的详细信息看这里
在各种信息爆炸出现的同时，五花八门的理财信息与我们的生活越贴越近。投资不再仅仅是企业行为，对于个人而言，也是很值得关注的内容。
discount factor：就是用来把一个FV给折现的factor，d(t), 代表年份
在VBA中，数组是一种很有用的数据结构。可以在数组中存放相关同类的数据，方便程序进行处理。本文主要较深入地讲解数组的概念。
本文转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_b364631a0101iopy.html
让我们开始安装kafka。下载最新的 Kafka 版本并解压缩。打开终端并启动 kafka 和 zookeeper。
累计净现金流量开始出现正值的年份数- 1＋ | 上年累计净现金流量 | /当年净现金流量 ②动态投资回收期：
近日，广汽研究院Xlab联合广东工业大学、澳门大学、澳门理工大学在3D车道线检测方向的研究成果《PVALane: Prior-guided 3D Lane Detection with View-agnostic Feature Alignment》，被《AAAI: Association for the Advancement of Artificial Intelligence》（人工智能领域国际顶级会议/CCF人工智能A类会议/清华大学人工智能推荐A类会议）接收，其提出一种新的3D车道线检测算法，可以高效并精准的还原包含高度信息的真实场景车道线几何结构，论文相关通讯作者与通讯单位均为广汽研究院。
存货周转天数=360/存货周转率=[360*（期初存货+期末存货）/2]/产品销售成本
在本系列前面的文章中，我们聊到了利息产生的原理，五要素核算模型以及到存银行时候面对各种计息方式和存取周期时的斗智斗勇，以及在人生最重大的一次借钱——贷款买房时候，银行的实操的计息流程。往期精彩回顾请戳：
文章转载于：Ethfans 以太坊爱好者 本文记录 Vitalik 10/28 于 Maicoin 的演讲。活动有直播，影片从 23:00 开始。我也把 Vitalik 演讲的部分剪接出来，上传到 Y
数学上有一个常用神秘专有名词“基”，那么什么是“基”呢？举个例子：在平面直角坐标系中的的一个点(x, y)的坐标可以表示为x\cdot{(1, 0)} + y\cdot{(0, 1)}，这里的(1, 0)$和$(0, 1)就是二维直角坐标系中的基，因为任意的点都可以通过这两个向量的加权进行表示。
数据集和完整代码移步知识星球：https://t.zsxq.com/aAMByVv
如果使用过PS之类的图像处理软件，相信对于模糊滤镜不会陌生，图像处理软件提供了众多的模糊算法。高斯模糊是其中的一种。
粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），PSO有几个关键概念：粒子、优化函数、适值（Fitness Value）、飞行方向、飞行距离。
在做债券的投资分析中经常出现的一个词汇——债券久期，之前更多地是专注于开发，并不明白数字背后的业务含义，今天特意梳理下并做个记录。
MYSQL 8.0 已经很多年了，但是，但是，但是，还有很多公司和业务项目在MYSQL5.6 ,5.7上继续奋斗，这还不是一个重要的问题，重要的问题是早期在MYSQL 5.7 上的一些基础，并未进行改变后到了MYSQL 8 上的使用一段时间产生的问题。
%%========================================================================= %函数名称：cnnff（） %输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵； %输出参数：net，训练完成的卷积神经网络 %主要功能：使用当前的神经网络对输入的向量进行预测 %算法流程：1）将样本打乱，随机选择进行训练； % 2）讲样本输入网络，层层映射得到预测值 %注意事项：1）使用BP算法计算梯度 %%=
对产品未来市场销售状况的预期，是影响生产方案制定的主要因素之一。如果市场销售预期很好，那么企业则会加大投资力度，提升生产能力；如果市场销售预期不好，企业则会减少投资甚至削减生产量。因为没人能够准确地预测未来，所以使用单一确定意义上的预测结果来描述不确定的市场销售结果具有很大的不合理性。较为合理的做法是使用一个风险变量来描述产品市场销售状况的不确定性。这个风险变量应该能够描述多种可能的销售情景以及每个情景出现的概率。如果决策者认为风险变量包含的不确定性较大，超出了风险承受水平，企业主可能希望采取措施对市场做调查，进一步确定未来市场对产品的喜爱程度，以便做出更加理智的决策。然而，市场调查结果是否能够反应整个产品市场的真实情况也具有不确定性。如果这种情况存在，那么生产方案的制定将会更加复杂，需要考虑至少两种不确定性带来的风险。
指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间， 那么预测误差必须是不相关的， 且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下， 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。 自回归移动平均模型（ ARIMA）是最常用的时间序列预测模型。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
dbt （data build tool）是一款流行的开源数据转换工具，能够通过 SQL 实现数据转化，将命令转化为表或者视图，提升数据分析师的工作效率。TiDB 社区在近日推出了 dbt-tidb 插件，实现了 TiDB 和 dbt 的兼容适配。本文将通过一个简单的案例介绍如何通过 dbt 实现 TiDB 中数据的简单分析。
个人网站要接入支付接口，微信支付无疑是首选，可是微信原生支付需要企业资质才能接入。由于我们只能借用第三方平台来实现，虽然多了些手续费，也是可接受的
最基本的语句，意思是从那张表去查询什么数据列，可以是原表的列，也可以是聚合后的列，可以包含重复列，也可以去重，也可以只查看前几列。
Routing 是 ASP.net MVC 将地址映射为 Action 方法的技术。
2019年9月30日，PayPal公司被批准通过对国付宝的股权收购正式进入中国。2019年12月19日晚间，PayPal公司正式宣布，已完成对国付宝信息科技有限公司（Gopay）70%的股权收购。交易完成后，PayPal成为第一家获准在中国市场提供在线支付服务的外资支付平台。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
使用Apache Hive，您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
接着上一篇的思路，要在 Laravel 中使用 PM2 管理多个队列，该如何操作呢
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