题目描述 在金融中，我们有时会用内部收益率IRR来评价项目的投资财务效益，它等于使得投资净现值NPV等于0的贴现率。...，CFT，IRR是下面方程的解： ? 为了简单起见，本题假定：除了项目启动时有一笔投入（即初始现金流CF0 0）。...根据定义，IRR可以是负数，但不能大于-1。 输入 输入文件最多包含25组测试数据，每个数据占两行，第一行包含一个正整数T（1<=T<=10），表示项目的期数。...输出 对于每组数据，输出仅一行，即项目的IRR，四舍五入保留小数点后两位。...如果IRR不存在，输出"No"，如果有多个不同IRR满足条件，输出"Too many"（均不含引号） 样例输入 1-1 22-8 6 90 样例输出 1.000.50 PS：详细题解见
IRR：Internal Rate of Return，内部报酬率。这个数值指累计净现值为0的时候的贴现率。这个数值表示了项目能承受的最大货币贬值比率（赢利空间，抗风险能力）。...但是投入的效果如何，我们通常的判断仅仅局限在了收益的数量之上，缺少更加科学的判断依据。这时候内部收益率(IRR)指标就是一个很有效果且直观的判断工具。...但是不同的迭代算法和迭代次数计算的IRR结果是不同的，即使收益率估值相同，不同的算法也会算出不同的值，同时迭代次数也会使计算的结果精度不同，这些值都不会完全相同。...这个问题的原因其实因为IRR本身的计算需要很多迭代，不同的算法和取值会导致最终计算结果的不同；另一个原因是因为Excel中的算法、策略都是未知的，目前没有任何资料文档说明Excel的策略。...总结来说，IRR本身作为预估值，就有不确定性，而且没有标准确定那种算法是正确的算法，对于和Excel结果的不一致，我们也会在保证结果合理的前提下尽量和Excel保持一致。
其中，P为本金，F为每期现金流，r为月利率（内部收益率IRR）。有公式就好办了，Python的numpy有现成的IRR计算公式，分分钟搞定。...import numpy as np # 计算内部收益率 irr = round(np.irr([-5488, 491.63, 491.63, 491.63, 491.63, 491.63, 491.63..., 491.63, 491.63 ,491.63, 491.63, 491.63, 491.63,]), 5) print("内部收益率IRR = {}%".format(irr*100)) # 计算年化收益率...（复利公式） pa = round((irr+1)**12 - 1,4) print("实际年化贷款利率 = {}%".format(pa*100)) 运行结果如下：内部收益率IRR = 1.13% 实际年化贷款利率...结语 这就是一些小套路，推广余额宝的时候反复强调七日年化收益多少多少，到了花呗借款的时候就不说年化了，因为当你看到这个数字你可能就不会分期了，高的吓人。
实际利率计算是有现成公式的，这个涉及到货币时间价值的一些知识，公式计算如下： 其中，P为本金，F为每期现金流，r为月利率（内部收益率IRR）。...有公式就好办了，Python的numpy有现成的IRR计算公式，分分钟搞定。...import numpy as np # 计算内部收益率 irr = round(np.irr([-5488, 491.63, 491.63, 491.63, 491.63, 491.63, 491.63..., 491.63, 491.63 ,491.63, 491.63, 491.63, 491.63,]), 5) print("内部收益率IRR = {}%".format(irr*100)) # 计算年化收益率...（复利公式） pa = round((irr+1)**12 - 1,4) print("实际年化贷款利率 = {}%".format(pa*100)) 运行结果如下： 内部收益率IRR = 1.13%
对于商业项目，价值通常使用如投资回报率(ROI)、内部收益率 (IRR)、净现值(NPV)和回收期来评估。...内部收益率(IRR) 内部收益率(internal rate of return，IRR)是用来衡量和对比投资收益率的经济指标。...内部收益率是项目现金流入量现值等于项目现金流出量现值时的折现率，即NPV=0时的折现率，相当于项目存续期内项目内部为收回投资每年的净收益率。内部收益率越高越好。...· IRR≥0，项目可接受(0=市场利率)。 · IRR<0，项目不可接受。...净现值 净现值(net present value，NPV)考虑存在风险(如通货膨胀率、政治安定等)的情况下把项目所有预期的未来现金流入与流出都折算成现值，以计算一个项目预期的净货币收益与损失。
隐性，如果把序列特征及关系都放到激活函数内部，则称为隐性模型。...the cumulative investment return ratio (IRR)：越大越好。 最关心的问题 1、将股票的价格预测问题变成一个收益预测的任务，效果怎么样？...相比当下热门的算法，RSR有没有优势？ ? 以IRR指标衡量，Rank_LSTM的效果比SFM和LSTM好很多，说明基于股票排序的学习比直接预测收益率，效果更优。...如表7所示，在考虑Wiki关系型数据后，RSR_E和RSR_I在两个市场的IRR都是最高的。...总结 前段时间，JPM有很多文章介绍Learning-to-rank的算法，本篇文章虽然没有之间采用Learning-to-rank的算法，但在损失函数设计中巧妙的考虑了股票间的排序。
IRR场景 接下来以 IRR 为例用 Excel 做一次计算。 IRR 的概念是，当 N 年的净利润为 0 时，内部的收益率。...假设投资本金为 1 万，每年收益如下，在 Excel 中，分别用迭代计算和 IRR 公式进行计算。 IRR 是复利计算，假定 E7 和 E8 两个格子分别是 IRR。...那么通过 IRR，在 F8 中可以根据复利公式进行计算。 其中 E7 为 IRR，IRR 需要使得上述的公式近似为 0。...然后判断 F7 （NPV）的值，净值会随着 IRR 变小，逐渐变大，而 - 0.000001，则是每一次计算，对于 IRR 的调整。...假定当 NPV 大于 0 时，IRR 计算停止，只要每一次对 IRR 的调整足够小，就可以近似的认为当 NPV 大于 0 的那一次结果趋近于 0。
原文：https://medium.com/js-imaginea/the-vue-js-internals-7b76f76813e3 说到 JavaScript 框架，Vue.js 绝对是个热门的...所以，让我们来点干货，本文将尝试给你如下 4 个问题的答案： 当你创建一个 Vue.js 实例时发生了什么？ 模板内部都在发生着什么？ Virtual DOM 有何意义？...在内部，Vue 会为异步排队尝试使用原生的 Promise.then 和 MessageChannel，实在不行就用 setTimeout(fn, 0)。...Vue.js 在内部使用了 snabbdom 库。所以，让我们看看 patch 过程中到底发生了什么。 整个过程就是个关于两相对比新旧 VNode (Virtual DOM Node) 的游戏。...其算法将以如下方式运行 -- 首先检查旧 VNode 是否存在，若不存在则为每个 VNode 创建 DOM 元素。当你首次登录到应用中并且第一次渲染过程初始化时，就是旧 VNode 不存在的时候。
分母的物理意义是等效的经历整个时间周期T的资金量，它很好地考虑了每一份钱进入投资时间不同对收益率的影响，这是现金加权收益MWRT（Money-weighted rate of return）的算法。...我认为这种算法是不考虑复利，投资时间长短情况下，最适合地描述总的投资收益率的方式了。...时间加权收益 市面上还有一种常用算法，叫做时间加权收益（time-weighted rate of return）。...内部收益率 最后来解决一下时间的问题，如果按照单利算，那么等效t周期的收益率为： IRR = MWRT / T IRR（Internal rateof return），内部收益率，简单来讲，就是每一分投入进来的钱...好了，以上就是投资收益率计算的相关内容，各个公式各有特点，在实际操作中，我的结论是不考虑时间权重就简单的算现金加权收益就好了，考虑时间因素就用内部收益率，时间较长、收益较高的情况下记得用其复利形式（比如房贷利率就是典型
概述 JS 数组的内部类型有很多模式，如： PACKED_SMI_ELEMENTS PACKED_DOUBLE_ELEMENTS PACKED_ELEMENTS HOLEY_SMI_ELEMENTS HOLEY_DOUBLE_ELEMENTS...所以可以这么去看数组的内部类型：[PACKED, HOLEY]_[SMI, DOUBLE, '']_ELEMENTS。.../test.js --print-ast 这样就会把 test.js 文件的语法树打印出来。...使用 v8-debug 调试数组的内部实现 为了观察数组的内部实现，使用 console.log(arr) 显然不行，我们需要用 %DebugPrint(arr) 以 debug 模式打印数组，而这个...讨论地址是：精读《JS 数组的内部实现》· Issue #414 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...数组的分解步骤如下图所示： 三、动图演示 四、算法分析 a. 复杂度： 快速排序的方法复杂度有时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度往往是决定一个算法优劣的最重要出发点，空间复杂度在当今的计算机上已经没有那么大的影响力了。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。
收益递减规律(law of diminishing returns)：又称为边际收益递减规律，是指在连续的把某一生产要素投入量增加到一定数量后，总产量的增量即边际收益将会出现递减的现象。...12000 -12000 （12000） 1 3200 2909 (9091) 2 3600 2975 (6116) 3 6000 4511 (1605) 总计 800 (1605) (1605) 财务内部收益率...效益成本比(Benefit Cost Ratio, BCR)，由预期收益除以预期成本所得出的比值。...显然，静态回收期PP和投资回报率ROI都不具备该特征，而净现值NPV、内部收益率IRR和获利能力指数PI都满足该要求。...以IRR和PI进行决策时，有时会与NPV相反，因此IRR和PI适合投资小的项目，使用时要小心。 参考书目 强茂山. 成功通过pmp[M]. 北京:清华大学出版社, 2013.
各种内部算法的比较及应用 基于四个因素进行对比：时间复杂度，空间复杂度，算法的稳定性，算法的过程特征。...4、快速排序时基于分治的思想，虽然在最坏的情况下快速排序时间会达到O(n^2)，但快速排序的平均性能可以达到O(nlog2n)，在实际应用中，常常优于其他排序算法。...三、从过程特性来看 冒泡排序和堆排序每次循环后能产生当前的最大值和最小值 快速排序一次循环就确定一个元素的最终位置 算法种类 最好情况 平均情况 最差情况 空间复杂度 是否稳定 直接插入排序 O(n)
（2）排序算法小结 1）若n较小（N<=50）,则可以采用直接插入排序或简单选择排序。由于直接插入排序所需的记录移动操作较简单选择排序多，因而当记录本身信息量较大时，用简单选择排序较好。...快速排序被认为是目前基于比较的内部排序中最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短。...但从单个记录起进行两两归并的排序算法并不值得提倡，通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件，然后再两两归并。...4）在基于比较的排序方法中，每次比较两个关键字的大小之后，仅仅出现两种可能的转移，因此可以用一棵二叉树来描述比较判定过程，由此可以证明：当文件的n个关键字随机分布时，任何借助于“比较”的排序算法，至少需要
关联容器中的对象位置的确定取决于容器中的键的类型，而且对于特定容器类型的内部组织方式，不同的 STL 有不同的实现。...图 2 map 容器的内部组织图 图 2 所示的树有 3 层，所以从根节点开始，找到任意的元素最多需要 3 步。
计算净现值（NPV）、内部收益率（IRR） import numpy as np # 生成五个 100 以内的随机数作为现金流序列 # -100 为初始值 cashflows = np.random.randint...= len(vals) print "Net present value", np.npv(0.03, cashflows) # Net present value 107.435682443 # irr...(vals) 计算内部收益率 # 满足 npv(irr, vals) == 0 print "Internal rate of return", np.irr([-100, 38, 48, 90,
1.冒泡排序 /*冒泡排序 * 实现原理： * 1.两个for循环，比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置 * 2.内部的for循环一遍执行完以后，将得到最大值放在数组的最后 * 3.执行外部的
面试发现自己的算法知识有不足，因此参考了多篇文章学习总结。 冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。...持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较 冒泡排序最好的时间复杂度为O(n),是一种稳定排序算法。...快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。...不指定算法的数组排序 let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10]; arr.sort((a, b) => a - b); // 从小到大 4.
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