代码: import numpy as np from numpy import irr import warnings def project(number, period_list): rate = 0.08 # 贴现率 npv = np.npv(rate, period_list) print("贴现率8% 项目{} 净现值:{}".format(number, npv)) rate = 0.12 # 贴现率 npv = np.npv(rate, period_list) pr

一. Backbone的江湖地位: backbone作为一个老牌js框架为大规模前端开发提供了新的开发思路:前端MVC模式,这个模式也是前端开发演变过程中的一个重要里程碑,也为MVVM和Redux等开发思路奠定了基础,后来的react,vue无不是在backbone的影响下开创出来的经典模式.为什么这么说呢?我们先来回顾下Web前端开发的大概演变流程,本过程纯粹个人理解,抛砖引玉,共同探讨,如有偏差请看官指出错误: 1. 无前端:最早的网页就是HTML,还只是静态页面.世界上第一个网页: 2.

API 前端服务 每个 OpenStack 组件可能包含若干子服务,其中必定有一个 API 服务负责接收客户请求. 以 Nova 为例,nova-api 作为 Nova 组件对外的唯一窗口,向客户暴露 Nova 能够提供的功能. 当客户需要执行虚机相关的操作,能且只能向 nova-api 发送 REST 请求. 这里的客户包括终端用户.命令行和 OpenStack 其他组件. 设计 API 前端服务的好处在于: 1. 对外提供统一接口,隐藏实现细节 2. API 提供 REST 标准调用服务,便

https://www.qcloud.com/community/article/222 宋增宽,腾讯工程师,16年毕业加入腾讯,从事海量服务后台设计与研发工作,现在负责QQ群后台等项目,喜欢研究技术,并思考技术演变,专注于高并发业务架构的设计与性能优化.下半年利用空余时间研究和分析了部分Redis源码,本文从网络模型.数据结构和内存管理.持久化和多机协作四个角度对redis的设计思路进行了分析,若有不正确之处,希望各路大神指出. Redis是业界普遍应用的缓存组件,研究一个组件框架,最直观的办

设计思路 利用YYCache来进行操作,实质操作分为了内存缓存操作(YYMemoryCache)和硬盘缓存操作(YYDiskCache).内存缓存设计一般是在内存中开辟一个空间用以保存请求的数据(一般使用字典操作).硬盘缓存设计即是将文件保存至本地,这种保存分为小文件保存和大文件保存,对于小文件保存使用数据库操作性能效率相对较高,对于大文件则使用直接存放.YYDiskCache为线程安全的类,其操作是基于YYKVStorage(线程不安全的类)的操作.以下为大致源码分析 主类YYCache 必须

[声明] 写作不易,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/wiseant/p/3988592.html).   [系列文章] 通用查询实现方案(可用于DDD)[附源码] -- 简介 通用查询实现方案(可用于DDD)[附源码] -- 设计思路 通用查询实现方案(可用于DDD)[附源码] -- 代码解读   [前言] 在上一篇博文中,我向大家简单介绍了Xant.Querier通用查询,并分享了项目源码.这一篇继续给大家分享我的设计思路,也为了日后自己翻看.   [如何表示最基

版权声明:本文由宋增宽原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/222 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 宋增宽,腾讯工程师,16年毕业加入腾讯,从事海量服务后台设计与研发工作,现在负责QQ群后台等项目,喜欢研究技术,并思考技术演变,专注于高并发业务架构的设计与性能优化. 下半年利用空余时间研究和分析了部分Redis源码,本文从网络模型.数据结构和内存管理.持久化和多机

前言: 前一篇文章 <『开源』也顺手写一个 科学计算器:重磅开源> ,继 Laura.Compute 算法开源之后,有 博客园 园友 希望公开一下 Laura.Compute算法 的 设计思路——就是本文了. 算法思想: 模拟人为思考过程的算法 —— 算法没有任何 取巧 的成分: 唯一的优势 在于 算法的抽象思想,算法的架构,算法的 先分析,后运算 的执行模式,还有 算法的 简单的插件扩展方式: 执行过程: 比方说 我们要计算  1 + 2 – 3 * 4 / 5 + LEN('ShuXiao

概要 由于VHDL编程实现数字电路具有很高的灵活性,为多种不同的思路编写实现同一种功能提供了可能.这些不同的设计思路,在耗费资源,可靠性,速度上也有很大的差异,往往需要我们根据实际需求和资源条件选择适合的设计思路. 正文 本文以十进制1k计数器作为例子,阐述不同的思路最终形成的数字电路的差异性.该十进制的需求输入输出信号如图 作为硬件设计的初学者,可能还会利用软件设计的思路来编写VHDL代码.假设我们在一个高级语言(相对应机器语言)的环境下,实现一个这样的计数器对于程序员来说,最简单不过了.维护

Python科学计算库 一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,

Stream的概念定义   官方文档是永远的圣经~     表格内容来自https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/   Package java.util.stream  一节部分原文内容的翻译   int sum = widgets.stream() .filter(b -> b.getColor() == RED) .mapToInt(b -> b.getWeight()) .sum();   流操作被划分为中间和终端操作,并组合成流管道. 一条S

自动化运维平台愿景和服务器管理系统背景 服务器管理系统 管理后台示例 需求和设计 为什么开发服务器管理系统? 背景: 原来是用Excel维护服务器资产,samb服务[多个运维人员手动维护] 搭建运维自动化平台[服务器管理] 预算 部门合作数据交换,处理麻烦 目标: 硬件资产自动采集 API 架构设计: 采集资产[每台服务器上安装的客户端,agent,定时任务每天凌晨2点] API[入库和比较创建变更日志] 后台管理部分 系统目标 1. 自动采集服务器硬件资产信息 2. 报表 3. API(给其他

Python科学计算(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1VYs9BamMhCnu4rfN6TG5bg 提取码:2zzk 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D.3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音.图像处理算法等内容.书中涉及的Python扩展库包括Nu

第一步:利用python,画散点图. 第二步:需要用到的库有numpy,matplotlib的子库matplotlib.pyplot numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架.Windows下可以通过pip下载. Python的可视化包 – Matplo

FPGA Asynchronous FIFO设计思路(2) 首先讨论格雷码的编码方式: 先看4bit的格雷码,当MSB为0时,正向计数,当MSB为1时,即指针已经走过一遍了,最高位翻转,此时的格雷码是反向计数,这其中整套数据以最大值(深度)为对称中心,每一个数均符合格雷码的要求,即下一个状态比上一个状态只有1bit的变化. 3bit的格雷码,在最高位反向后,即指针达到了FIFO最后一个地址,低位开始重新计数,此时存在一个问题是,在最高位跳转的地方,有两bite的数据发生变化,违背了格雷码的规律.

BBWebImage 设计思路 BBWebImage 是高性能 Swift 图片组件,用于图片下载.缓存.编解码.编辑与展示. GitHub 地址: https://github.com/Silence-GitHub/BBWebImage 效果图 下载.展示并缓存原图 下载.渐进式解码.编辑图片,缓存编辑后的图片至内存 (Memory).缓存原图数据至磁盘 (Disk) 添加滤镜 绘制圆角.边框 性能对比 测试的图片组件有 BBWebImage (1.1.0).SDWebImage (4.4.6

一.背景: 随着互联网的发展.互联网用户的增加,互联网中的数据也急剧膨胀.每天产生的数据量数以万计,本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术,它将数据存储在多个从节点上,对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配,并向客户端提供文件系统访问接口,解决了本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数目等的限制问题.海量数据存储系统的数据都是通过分布式文件系统存储在各个节点上.通过分布式文件系统,海量数据存储系统可以可靠地存储PB级以

前面我们介绍了Python中的单元测试框架unittest,以后我们所有的测试类文件,都采用unittest来辅助我们进行debug和脚本开发.搞定了debug机制和确定了unittest来进行创建和管理我们的自动化测试脚本,接下来我们来考虑下,框架设计中一种很普遍的设计思想-POM(Page Object Model) POM,中文字母意思是,页面对象模型,POM是一种最近几年非常流行的自动化测试模型,或者思想,POM不是一个框架,就是一个解决问题的思想.采用POM的目的,是为了解决前端中UI

1.什么是自动化测试框架 简单来说,自动化测试框架就是由一些标准,协议,规则组成,提供脚本运行的环境.自动化测试框架能够提供很多便利给用户高效完成一些事情,例如,结构清晰开发脚本,多种方式.平台执行脚本,良好的报告去跟踪脚本执行结果. 框架具有以下一些优点: 1)代码复用 2)最大覆盖率 3)很低成本维护 4)很少人工干预 5)简单报告输出 2.常见的测试框架分类 好多Selenium自动化测试开发人员是有QTP那边转过来的,所以,他们在早期设计的框架大致可分为以下几类: 1)基于模块的测试框架

API 前端服务 每个 OpenStack 组件可能包含若干子服务,其中必定有一个 API 服务负责接收客户请求. 以 Nova 为例,nova-api 作为 Nova 组件对外的唯一窗口,向客户暴露 Nova 能够提供的功能. 当客户需要执行虚机相关的操作,能且只能向 nova-api 发送 REST 请求. 这里的客户包括终端用户.命令行和 OpenStack 其他组件. 设计 API 前端服务的好处在于: 1. 对外提供统一接口,隐藏实现细节 2. API 提供 REST 标准调用服务,便

React Native状态机和应用设计思路 在原生Android开发中:当用户点击“登录”按钮时,从用户名输入框中读取用户输入的用户名,从密码输入框中读取用户输入的密码,然后交给注册模块去处理.但是,React Native不是这样的思维. 一.状态机 1.1 状态机思维 React框架将所有的UI视为一个简单的状态机,那么任意一个UI场景就是状态机的一种状态.根据决定状态的状态机变量的值,React框架渲染状态机的当前状态——对于开发者来说,单个UI场景就被渲染出来了.随着状态机变量值的改变