Excel在财务管理中的应用极为广泛，该全套教学课件详细介绍了Excel在各个财务管理环节的具体运用，从基础操作到高级分析，旨在帮助学习者全面掌握Excel在财务管理中的实际技能。课程内容包含了资金时间价值的计算、内部长期投资决策、投资项目的风险分析与处置、证券投资分析与决策、资本成本与资本结构、筹资预测与决策分析、流动资产管理、销售收入管理、成本费用管理、利润管理、财务报表分析与预测、企业价值评估、期权定价模型及其应用等多个方面。 课程强调了Excel基础知识的学习，包括中文版Excel 2016的启动与退出、窗口结构、快速访问工具栏、标题栏、功能区、公式编辑栏、工作表格区、滚动条、工作表标签以及状态栏的熟悉和使用。这是进行所有高级操作的前提。 在管理工作簿部分，课程详细讲解了新建、打开、保存以及并排比较工作簿的方法，使学习者能够有效地进行文件管理，提高工作效率。对于输入和编辑数据，课程不仅介绍了选取单元格、输入数据的一般方法和特殊数据的输入方法，还包括了编辑数据、移动数据、复制数据、清除单元格内容、查找与替换以及为单元格添加批注等技巧。 管理工作表部分则涵盖了使用多张工作表、调整行、列和单元格、设置工作表格式、保护单元格与工作表、隐藏与显示、划分窗口等。这些内容都是在财务管理中频繁使用到的功能。 在财务管理的具体应用方面，课程提供了全面的指导。例如，在资金时间价值的计算中，介绍了如何运用Excel进行贴现现金流和复利的计算；在内部长期投资决策部分，讲述了如何利用Excel进行资本预算和现金流量预测；在投资项目的风险分析与处置环节，指导学习者如何进行敏感性分析、盈亏平衡分析以及模拟运算表的应用；在证券投资分析与决策部分，则教授了如何使用Excel进行证券价格变动的预测和投资组合的分析；而在企业价值评估部分，学习者将学会如何利用Excel进行现金流折现法和相对估值法的计算；在期权定价模型及其应用基础知识部分，课程介绍了著名的Black-Scholes期权定价模型，并指导学习者如何在Excel中进行模型的计算。 全套课件以Excel作为财务管理工具的核心，从最基础到最复杂的财务管理操作，逐级深入，逐步拓展，旨在帮助学习者不仅能熟练运用Excel解决实际工作中的财务问题，还能提升其数据处理、分析预测及决策制定的能力，从而在财务管理领域中获得竞争优势。

卷积神经网络是一种深度学习模型，主要用于图像识别和分类任务。它的发展历程始于手工特征的图像分类，经历了一个从低级特征向高级特征逐步抽象的过程。卷积神经网络的结构包含多个层次，其中包括卷积层、非线性激活层、池化层以及全连接层等。每一层都在提取信息和减少数据量方面发挥着关键作用。 卷积的本质是利用卷积核在图像矩阵上滑动，提取局部特征。这种操作在计算机视觉领域应用广泛，它可以模拟人类视觉系统中感受野的概念。卷积操作可以在图像上进行二维卷积，也可以应用到更复杂的动态场景中。卷积核的设计多种多样，可以根据不同任务的需要来定制。 卷积神经网络的训练过程涉及权重的初始化、前向传播、损失函数的计算以及反向传播算法，这些步骤共同构成了整个网络的训练机制。在这个过程中，网络不断调整内部参数，以最小化输出和真实标签之间的差异。 历史上，卷积神经网络的重要人物包括David Hunter Hubel，他在生物视觉系统的启发下对视觉信息处理做了开创性的工作；而Yann LeCun则在1989年提出了CNN架构，即LeNet，这是卷积神经网络早期的重要里程碑之一。这些先驱的工作为后来的深度学习和卷积神经网络的发展奠定了基础。 全连接层通常位于卷积神经网络的后端，负责综合前面卷积层和池化层提取的特征，并进行最终的分类决策。经典的卷积神经网络如AlexNet、VGG、ResNet等，在图像识别领域取得了重大突破，它们的成功展示了深度学习在解决复杂视觉任务上的巨大潜力。 卷积神经网络通过模拟人类视觉信息处理机制，利用卷积层、激活层、池化层和全连接层等的组合，实现了对图像的高效特征提取和分类。这一技术的发展历程和结构设计，充分体现了现代计算机视觉研究的深度和广度。

在当前的人工智能领域，AI大模型已成为推动技术发展的关键力量。AI大模型是指那些参数量级大、基于深度学习技术构建的模型，它们通过大量的数据训练来实现复杂的特征表示学习，并在各种AI任务中表现卓越。本内容从国内主流AI大模型的介绍出发，对这些模型的发展背景、应用范围以及对比分析进行了深入探讨。 AI大模型的发展得益于多个方面：计算能力的显著提升，特别是GPU、TPU等专用硬件的普及，为训练更大规模的模型提供了可能；大数据时代的来临，提供了海量的数据资源，使得AI模型能够获得更全面的学习；以及深度学习技术的不断突破，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等结构的出现，这些技术的进步为AI大模型的性能提升提供了坚实的技术支持。 AI大模型的应用领域非常广泛，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉以及语音处理和生成。在自然语言处理领域，AI大模型被用于语言模型、机器翻译、文本生成、情感分析等任务中，它们能够更好地理解和生成人类语言，捕捉语言的复杂性和上下文信息。在计算机视觉方面，AI大模型在图像分类、目标检测、图像生成等任务中表现出色，能够学习视觉特征表示，实现高性能的视觉任务处理。此外，AI大模型也在语音识别、语音合成等语音处理和生成任务中发挥作用，通过更准确的模型建模，捕捉语音信号的复杂性和长时依赖关系。 国内主流的AI大模型中，百度公司推出的文心一言（ERNIE Bot）是一个值得关注的例子。文心一言是基于百度文心大模型技术推出的生成式对话产品，它的技术核心是知识增强型的大模型。该模型已经被广泛应用于搜索、信息流、智能音箱等多种互联网产品中，有效降低了AI应用的门槛，促进了产业智能化的升级。 另一个例子是智源研究院开发的开源AI模型ChatGLM-6B。这个基于Transformer结构的模型，支持中英文对话，能够在智能客服、智能家居、车载语音助手等领域提供高效、便捷的语音交互体验。通过与其他技术的集成，ChatGLM-6B还能实现更丰富的功能，满足用户的多样化需求。 在模型对比分析中，重点关注了各模型在数据处理能力、准确性、实时性以及应用场景方面表现的差异。通过对这些关键性能指标的评估，比如训练速度、推理效率、准确性、召回率和F1分数等，我们可以更全面地了解不同AI大模型的性能优势和局限性。同时，模型的创新性与独特性，包括在架构和技术运用方面的创新，以及在开源、API接口和第三方开发者合作方面的开放态度和创新能力，也是评估的重要方面。 未来AI大模型的发展趋势与挑战也不容忽视。随着技术的不断进步，模型规模可能会继续扩大，导致模型训练和部署所需的资源更加昂贵。此外，模型训练过程中的环境影响、模型泛化能力的提升以及如何实现高效且可靠的模型更新和维护等问题，都是AI大模型发展道路上亟待解决的挑战。 通过上述分析，我们可以看出，AI大模型在理论和应用层面都展现出强大的潜力，但同样面临着不少挑战。随着未来研究的深入和技术的发展，AI大模型有望在更多领域发挥重要作用，为人工智能技术的提升带来新的动力。

### 分布式锁原理介绍 #### 一、分布式锁概览 **分布式锁**是一种用于在分布式系统中控制多个节点对共享资源进行访问的技术。它主要用于解决多节点间并发访问同一资源时产生的竞争问题，确保资源的一致性和完整性。 #### 二、分布式锁的核心概念 1. **互斥特性**：确保同一时刻只有一个节点能够获取锁，从而独占资源。 2. **锁安全性**：确保锁的获取与释放过程是安全可靠的。 3. **锁失效机制**：防止因某些异常情况导致锁无法正常释放，从而引发死锁等问题。 4. **阻塞锁特性**：如果当前锁已被其他节点获取，请求锁的节点需要等待直至锁被释放。 5. **公平锁的特性**：按照请求顺序分配锁，避免某些节点长期等待。 6. **高可用性**：即使部分节点失败，也能保证锁服务的连续性和稳定性。 7. **高性能**：在高并发场景下保持良好的响应时间和吞吐量。 #### 三、分布式锁的应用场景 1. **12306网站售票**：在高峰时段，大量用户同时购票，分布式锁可以有效防止票务冲突。 2. **共享文档平台编辑**：多人同时在线编辑文档时，需要确保同一时间只有一人能编辑某段内容。 3. **全局自增主键**：在分布式数据库系统中，为每条记录分配唯一ID时，需要使用分布式锁来避免ID冲突。 #### 四、分布式锁的实现 ##### 1. 基于数据库实现分布式锁 - **利用MySQL唯一索引特性**：通过在表中创建唯一索引来实现分布式锁，但这种方式在高并发场景下性能较差，且实现较为复杂，因此较少在生产环境中使用。 ##### 2. 基于Redis实现分布式锁 - **Redis为单进程单线程模式**：这种模式可以将并发访问变为串行访问，提高数据的一致性。 - **使用Redis命令实现**：通过`SETNX`（Set If Not eXists）命令尝试设置一个键值对，如果键不存在则设置成功并返回1，否则返回0；结合`EXPIRE`命令为锁设置一个超时时间。 - **锁的生命周期管理**：设置锁时使用随机生成的UUID作为锁的值，以便解锁时进行验证；同时使用`EXPIRE`命令为锁设置超时时间，以防持有锁的客户端崩溃后锁无法正常释放。 ##### 3. 基于ZooKeeper实现分布式锁 - **ZooKeeper节点**：ZooKeeper中的节点（Znode）是数据的基本单元，分为多种类型：持久节点、持久有序节点、临时节点和临时有序节点。这些节点可以构成树状结构，便于管理和访问。 - **节点监听**：客户端可以在特定节点上设置监听器，当节点的状态发生变化时，会触发监听器，从而通知客户端进行相应的处理。 - **基本原理**：客户端尝试创建一个临时有序节点，若创建成功，则检查是否有排名比自己小的兄弟节点，如果没有则获得锁；如果有，则等待该兄弟节点被删除。这样，通过创建和删除临时有序节点的方式，实现了分布式锁的功能。 #### 五、分布式锁方案对比 - **基于数据库**：实现相对复杂，性能较低，适合于对数据一致性要求极高但并发量不大的场景。 - **基于Redis**：实现简单，性能较好，适用于大多数高并发场景。但在集群环境下可能遇到脏数据问题，可通过Redlock算法等高级方案解决。 - **基于ZooKeeper**：实现机制更为复杂，但提供了丰富的功能和高度的可靠性，适用于需要高度一致性和可靠性的场景。 选择合适的分布式锁实现方案需要根据具体的应用场景、性能需求和可靠性要求来进行权衡。在实际应用中，可以根据项目的具体情况选择最为合适的方法。

Zigbee无线通信技术是一种短距离、低功耗、低数据速率、低成本、低复杂度的无线网络技术。它采用了IEEE 802.15.4无线物理层的优点，包括省电、简朴和低成本的规格，并在此基础上增加了逻辑网络、网络安全和应用层。ZigBee联盟成立于2023年，初期由英国Invensys企业、日本三菱电气企业、美国摩托罗拉企业和荷兰飞利浦半导体企业等四大企业加盟，随后加盟企业不断增加，至目前已经涵盖了IT领域以及其他行业的150多家企业。 ZigBee技术的应用范围广泛，主要包括无线数据采集、无线工业控制、消费性电子设备、汽车自动化、家庭和楼宇自动化、医用设备控制、远程网络控制等场合。ZigBee无线技术适合组建WPAN（无线个人设备）网络，特别适合于数据采集和控制信号的传播。 ZigBee无线技术的特点包括其低功耗设计，这使得电池可以工作很长时间，尤其是在低耗电待机模式下，2节5号干电池可以支持1个节点工作6～24个月。此外，ZigBee还具有低成本优势，通过大幅简化协议，降低了对通信控制器的要求，并且免协议专利费，芯片价格大约为2美元。Zigbee还具有低速率和近距离的特性，工作在20～250kbps的较低速率，传播范围一般介于10～100米之间，通过路由和节点间通信的接力，传播距离可以更远。 ZigBee的物理信道包括2.4GHz的ISM频段、欧洲的868MHz频段、以及美国的915MHz频段，不同频段可使用信道分别为16个、1个和10个。在2.4GHz频段上具有16个信道，带宽为250K。ZigBee无线技术适合组建大规模网络，网络节点容量可达65535个。 ZigBee技术还具有短时延的优势，从睡眠转入工作状态只需15ms，节点连接进入网络只需30ms，进一步节省了电能。此外，ZigBee还具有高容量的特点，可采用星状、片状和网状网络构造，一种主节点最多可管理254个子节点。 在技术特征和性能分析方面，ZigBee技术的优势还体现在其协议栈的设计，这使得它能够支持更多的应用，并且其网络拓扑构造支持星状、片状和网状等多种结构，可以灵活地适应不同环境的需求。ZigBee的网络设备类型分为协调器、路由器和终端设备。其抗干扰能力强，能够确保传输的可靠性。 Zigbee无线通信技术以其独特的技术优势，在物联网、智能家庭、工业自动化等多个领域展现出巨大的应用前景，是构建无线传感器网络、智能设备互联互通的理想选择。

【Kotlin Android 学习概览】 在移动应用开发领域，Kotlin 已经成为 Android 开发者首选的编程语言之一。由 JetBrains 开发的 Kotlin，以其简洁、安全的特性，逐渐取代了 Java 的地位。这份“Android开发Kotlin学习相关资料”提供了深入学习 Kotlin 在 Android 平台应用的宝贵资源。 一、Kotlin 基础 1. 类与对象：Kotlin 中的类定义方式不同于 Java，支持顶层函数和属性，以及数据类、密封类等概念。类间的关系如继承、接口实现也更为灵活。 2. 函数与变量：Kotlin 引入了 null 安全类型，避免了空指针异常。var 和 val 分别代表可变和不可变变量，而函数可以作为第一类公民，可以直接赋值和作为参数传递。 3. 高级特性：包括扩展函数、Lambda 表达式、匿名函数、类型推断、空安全操作符（?.、!!.）等，这些都极大地提高了代码的可读性和效率。 二、Kotlin 与 Android 1. Android Studio 集成：Kotlin 支持 Android Studio 的插件，使得开发者可以在 IDE 内直接编写 Kotlin 代码，享受智能提示、快速修复等功能。 2. Android 库兼容性：Kotlin 可以无缝地与现有的 Java 代码库协同工作，无需担心迁移问题。 3. Anko 库：JetBrains 开发的 Anko 库简化了 Android 开发中的许多常见任务，如 DSL（领域特定语言）用于布局创建，轻量级的异步操作等。 三、Kotlin Android 开发实践 1. 数据绑定：Kotlin 提供的数据绑定机制，使得 UI 控件和后台数据之间可以直接映射，减少了手动设置值的代码。 2. LiveData 与 ViewModel：Android Jetpack 组件中的 LiveData 和 ViewModel 与 Kotlin 结合，实现了数据的生命周期感知，有助于构建更健壮的 MVP 或 MVVM 模式。 3. Coroutines：Kotlin 的协程库为 Android 应用提供了一种管理后台任务的高效方式，解决了多线程问题，避免了回调地狱。 四、Kotlin Android 的优点 1. 安全性：Kotlin 的空安全机制和类型系统大大减少了运行时错误。 2. 简洁性：Kotlin 的语法简洁明了，减少了许多冗余代码，提高了开发效率。 3. 工具友好：Kotlin 与 Android Studio 的紧密结合，提供了优秀的代码补全和错误检查功能。 通过这份“KotlinAndroid学习PPTX”，你将能深入理解 Kotlin 在 Android 开发中的运用，从基本语法到高级特性的实践，逐步掌握使用 Kotlin 创建高效、安全的 Android 应用的技巧。同时，你还可以探索更多的开源库和最佳实践，不断提升自己的 Kotlin 开发能力。

抖音架构演进 抖音架构演进是指从单体架构到组件化架构的演进过程，该过程中抖音工程架构经历了四个阶段的演进过程。抖音工程架构演进可以解决大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题。 一、抖音原始工程架构（Original architecture of project） 抖音项目一开始是单体架构+Cocoapods，业务代码、工程配置、资源文件全部放在一个大业务仓库。由 Podfile 文件描述第三方仓库的依赖版本。 二、分离壳工程后的工程架构（After splitting of host shell pod） 分离壳工程后，工程配置、部分系统资源、工程主入口被拆分到主宿主壳工程。部分基础能力代码被拆分成基础仓库，跟第三方仓库一样独立发版。本地研发工具支持单仓开发和多仓开发，不参与代码修改的仓库通过二进制的方式进行链接。 三、组件化架构 组件化架构是指将大型项目拆分成多个小组件，每个组件都是独立的业务单元，通过依赖关系组成大的业务系统。组件化架构可以解决大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题。 四、流水线式迭代开发 流水线式迭代开发是指将大型项目拆分成多个小组件，每个组件都是独立的业务单元，通过依赖关系组成大的业务系统。流水线式迭代开发可以满足敏捷开发迭代的节奏。 抖音工程架构演进的四个阶段： 1. 抖音原始工程架构（Original architecture of project） 2. 分离壳工程后的工程架构（After splitting of host shell pod） 3. 组件化架构 4. 流水线式迭代开发 抖音工程架构演进的意义： 1. 解决大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题 2. 提高敏捷开发迭代的节奏 3. 满足业务发展的需求 4. 提高开发效率和代码质量 抖音工程架构演进的技术选型： 1. 组件化架构 2. 流水线式迭代开发 3. CI/CD 工具链支撑组件发版与集成 4. 本地研发工具支撑本地代码同步、工程配置、依赖管理和效率优化 抖音工程架构演进的实践意义： 1. 可以满足大型项目跨团队协作分工和多业务线并行开发的效率问题 2. 可以提高敏捷开发迭代的节奏 3. 可以满足业务发展的需求 4. 可以提高开发效率和代码质量

Visual FoxPro（简称VFP）是一种功能强大的数据库编程语言，它结合了面向对象的程序设计思想和事件驱动机制，广泛应用于快速应用程序开发。在VFP中，表单（Form）是用户界面的主要组成部分，它用于创建应用程序的窗口界面，实现与用户的直接交互。表单设计器是VFP提供的一个工具，它允许开发者通过拖放控件来设计界面，并通过编程来实现业务逻辑。 面向对象的程序设计是VFP程序设计的核心思想之一。在面向对象设计中，对象是类的实例，它具有属性和方法。属性描述对象的静态特征，如颜色、标题、名称等；方法则是描述对象动态行为的过程，包括事件和措施。VFP中的对象可以是表单、控件等，它们通过属性来定义和设置，通过方法来执行操作。例如，表单对象的属性可以是窗口的大小、颜色、边框风格等，而事件则包括加载表单时的Load事件、鼠标点击时的Click事件等。 在VFP中，表单和控件可以设置事件来响应用户的交互，如单击、双击、按键、失去焦点等。这些事件预定义在VFP系统中，开发者可以通过编程对事件进行响应，以执行特定的操作。例如，开发者可以在单击事件中编写代码来打开一个新的表单，或者在双击事件中执行数据的插入操作。 控件是表单的子部件，它们用来接收用户的输入或显示信息，比如文本框、按钮、列表框等。每个控件都有自己的属性和事件集合，通过设置这些属性和响应这些事件，开发者可以定制控件的行为和外观。VFP允许开发者自定义类，通过继承现有的类来创建新的对象，并添加特定的功能。 在VFP中，表单、控件和其他对象的引用规则使用点运算符进行。开发者可以通过引用属性、事件和方法来控制对象的行为。例如，ThisForm代表当前的表单实例，而ThisForm.Command1则指的是该表单中的一个名为Command1的命令按钮控件。通过这种引用方式，开发者可以方便地访问和修改对象的属性，或者调用对象的方法。 VFP还提供了容器类的概念，容器类的对象可以包含其他对象，如表单、工具栏、页框等。这些容器类使得布局和管理表单中的控件变得更加容易，因为它们提供了一种结构化的方式来组织和处理多个相关的对象。 VFP的表单设计和对象模型为开发者提供了一个简洁、直观的环境，用于创建功能强大的桌面应用程序。通过使用表单设计器和面向对象的编程技术，开发者可以高效地设计用户界面，实现复杂的业务逻辑，并创建出既美观又实用的应用程序。

（73页PPT）普联财务共享整体解决方案与应用案例.pptx