当前位置：首页 > news >正文

【公式】卢布贬值风险：义乌到俄罗斯贸易的汇率陷阱

news 来源：原创 2025/5/18 14:54:42

卢布贬值风险：义乌到俄罗斯贸易的汇率陷阱

具体实例与推演

假设一位中国义乌的商人，计划出口一批价值100万人民币的商品到俄罗斯。最初的汇率是1人民币兑换100卢布。

初始状态：

商品价值：100万人民币
初始汇率：1人民币 = 100卢布
商品在俄罗斯的卢布价值：100万人民币 * 100 卢布/人民币 = 1亿卢布

情景假设：

支付延迟：俄罗斯买家延迟付款。
汇率变化：在延迟付款期间，卢布贬值，汇率变为 1人民币 = 300卢布。

最终状态：

收到卢布货款：1亿卢布 (假设买家最终支付了最初约定的卢布金额)
按照新汇率兑换回人民币：1亿卢布 / 300 卢布/人民币 = 约33.33万人民币

结果分析：

初始预期收入：100万人民币
实际收入：约33.33万人民币
损失：100万人民币 - 33.33万人民币 = 约66.67万人民币

通俗解释：

就像你卖了一车苹果，说好卖100块钱。结果对方拖着不给钱，等你拿到钱的时候，100块钱只能买原来三分之一的苹果了。因为货币贬值了，你的钱“缩水”了，实际价值变少了。

第一节：汇率风险的基本概念与公式解释

汇率风险是指由于汇率变动而导致经济主体蒙受损失的可能性。在国际贸易中，如果交易双方使用不同的货币进行结算，就会面临汇率风险。

核心概念

核心概念	定义	比喻或解释
汇率 ( $ER$ )	两种货币之间的兑换比率	就像是苹果和香蕉的交换价格，比如1个苹果换几个香蕉
汇率风险 ( $FXR i s k$ )	因汇率波动导致实际收益减少或损失的风险	就像苹果和香蕉的交换价格突然变了，原来能换5个香蕉的苹果，现在只能换3个了，卖苹果的人就亏了

汇率换算公式

$\text{本币金额} = \text{外币金额} \div \text{汇率}$

$\text{外币金额} = \text{本币金额} \times \text{汇率}$

变量解释：

本币金额：以本国货币计价的金额，例如人民币。
外币金额：以外国货币计价的金额，例如卢布。
汇率 ( $ER$ )：单位外币可以兑换多少本币，例如 1人民币 = 100卢布，则汇率为 100。

公式应用：

假设商品价格为 100万人民币，汇率为 1人民币 = 100卢布。

$\text{卢布金额} = 100 \text{万人民币} \times 100 \frac{\text{卢布}}{\text{人民币}} = 1 \text{亿卢布}$

如果汇率变为 1人民币 = 300卢布，同样的 1亿卢布兑换回人民币：

$\text{人民币金额} = 1 \text{亿卢布} \div 300 \frac{\text{卢布}}{\text{人民币}} \approx 33.33 \text{万人民币}$

第二节：利润计算与汇率波动的影响

利润计算公式

在国际贸易中，利润的计算需要考虑汇率因素。

$\text{利润（本币）} = (\text{销售额（外币）} \div \text{收款时汇率} - \text{成本（本币）})$

$\text{利润率} = \frac{\text{利润}}{\text{成本}} \times 100\%$

变量解释：

利润（本币）：最终以本币计算的利润。
销售额（外币）：以销售时约定的外币金额。
收款时汇率：实际收到外币货款时的汇率。
成本（本币）：以本币计算的商品成本。
利润率：利润占成本的百分比。

案例分析：

假设义乌商人出口一批商品，成本为 80万人民币。

情景一：汇率不变
- 销售额：1亿卢布
- 初始汇率：1人民币 = 100卢布
- 收款时汇率：1人民币 = 100卢布 (假设汇率不变)
- 销售额折算人民币：1亿卢布 / 100 卢布/人民币 = 100万人民币
- 利润（人民币）：100万人民币 - 80万人民币 = 20万人民币
- 利润率：(20万人民币 / 80万人民币) * 100% = 25%
情景二：卢布贬值
- 销售额：1亿卢布
- 初始汇率：1人民币 = 100卢布
- 收款时汇率：1人民币 = 300卢布 (卢布贬值)
- 销售额折算人民币：1亿卢布 / 300 卢布/人民币 ≈ 33.33万人民币
- 利润（人民币）：33.33万人民币 - 80万人民币 = -46.67万人民币 (亏损)
- 利润率：(-46.67万人民币 / 80万人民币) * 100% ≈ -58.34% (亏损率)

结论：卢布贬值导致原本预期的利润变为巨额亏损。

第三节：公式探索与推演运算

汇率变动百分比公式

为了量化汇率的波动程度，可以使用汇率变动百分比公式。

$\text{汇率变动百分比} = \frac{\text{新汇率} - \text{旧汇率}}{\text{旧汇率}} \times 100\%$

变量解释：

新汇率：变动后的汇率。
旧汇率：变动前的汇率。

案例计算：

从 1人民币 = 100卢布变为 1人民币 = 300卢布。

$\text{汇率变动百分比} = \frac{300 - 100}{100} \times 100\% = 200\%$

这个公式表示，以外币计价，人民币汇率上升了 200%。但对于 火鸡。科学家 而言，由于是以人民币为本币，卢布贬值了。我们需要从卢布的角度看贬值幅度。

如果从卢布兑人民币的角度看，旧汇率是 0.01 人民币/卢布 (1/100)，新汇率是 0.0033 人民币/卢布 (1/300)。

$\text{卢布兑人民币汇率变动百分比} = \frac{0.0033 - 0.01}{0.01} \times 100\% = -67\%$

这表示卢布兑人民币贬值了 67%。这更直观地反映了 火鸡。科学家 的损失。

考虑利润率的汇率盈亏平衡点

为了不亏损，我们需要计算在成本和初始汇率下，汇率最多可以贬值多少而仍然能保本。

假设成本为 $C$ (本币)，预期利润率为 $P\%$ ，初始汇率为 $ER_{initial}$ (本币/外币)。

保本销售额（本币） = $C$
保本销售额（外币） = $\times ER_{initial}$

设最低可接受汇率为 $ER_{min}$ (本币/外币)，则：

$\frac{C \times ER_{initial}}{ER_{min}} = C$

$ER_{min} = ER_{initial}$

这个公式看起来很简单，但它忽略了利润。实际上，为了保证利润，我们需要考虑预期利润率。

如果预期利润为 $P\%$ ，则预期销售额（本币）为 $\times (1 + P\%)$ 。

为了达到预期利润，即使汇率变动，也需要保证折算回本币的销售额不低于预期销售额。

$\frac{C \times ER_{initial}}{ER_{actual}} \geq C \times (1 + P\%)$

$ER_{actual} \leq \frac{ER_{initial}}{1 + P\%}$

变量解释：

$ER_{actual}$ ：实际收款时的汇率，为了保证利润，它需要满足的条件。
$ER_{initial}$ ：初始汇率。
$P\%$ ：预期利润率。

案例计算：

假设初始汇率 $ER_{initial} = 100$ ，预期利润率 $P\% = 25\% = 0.25$ 。

$ER_{actual} \leq \frac{100}{1 + 0.25} = \frac{100}{1.25} = 80$

这意味着，如果实际收款时的汇率低于 1人民币 = 80卢布，火鸡。科学家 就无法达到 25% 的利润率，甚至可能亏损。如果汇率变为 1人民币 = 300卢布，远低于 80，亏损是必然的。

第四节：相似公式比对

公式/概念	共同点	不同点
购买力平价 (PPP)	都与汇率有关，试图解释汇率的决定因素。	PPP 是一种长期汇率理论，基于商品价格差异预测汇率，而我们讨论的公式侧重于短期汇率波动对贸易利润的影响。
利率平价 (IRP)	都与汇率和金融市场有关。	IRP 关注利率差异对即期汇率和远期汇率的影响，主要用于金融资产定价和套利分析，而我们关注的是实际贸易中的汇率风险。
远期合约定价公式	都用于管理汇率风险。	远期合约定价公式用于计算远期汇率，帮助锁定未来汇率，而我们讨论的公式是分析汇率波动对利润的影响，以及计算盈亏平衡汇率。

总结：虽然购买力平价和利率平价等理论也与汇率相关，但它们更侧重于宏观经济层面的汇率决定和金融市场的套利。我们这里讨论的公式更直接地服务于微观层面的国际贸易，帮助企业量化和管理汇率风险，特别是针对像 火鸡。科学家 这样的出口商。

第五节：核心代码与可视化

以下是一个使用Python模拟汇率波动和利润变化的示例代码。该代码模拟了汇率在一定范围内随机波动，并展示了不同汇率波动情景下，出口商的利润变化。

# This code simulates exchange rate fluctuations and their impact on profit in international trade.
# It visualizes the relationship between exchange rate changes and profit, demonstrating currency risk.import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# Simulation parameters
initial_exchange_rate = 100  # Initial exchange rate: 1 CNY = 100 RUB
cost_cny = 800000          # Cost in CNY: 800,000 CNY
sales_rub = 100000000       # Sales amount in RUB: 100,000,000 RUB
num_simulations = 1000      # Number of simulations# Simulate exchange rate fluctuations
np.random.seed(42) # for reproducibility
exchange_rate_fluctuations = np.random.normal(loc=0, scale=0.2, size=num_simulations) # Mean 0, std dev 0.2 (20% fluctuation)
actual_exchange_rates = initial_exchange_rate * (1 + exchange_rate_fluctuations)# Calculate profit for each simulation
profit_cny = (sales_rub / actual_exchange_rates) - cost_cny
profit_percentage = (profit_cny / cost_cny) * 100# Create a DataFrame for visualization
simulation_data = pd.DataFrame({'Exchange Rate (CNY:RUB)': actual_exchange_rates,'Profit (CNY)': profit_cny,'Profit Percentage (%)': profit_percentage
})print(simulation_data.head())
print(simulation_data.describe())# Visualize exchange rate fluctuations
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(simulation_data['Exchange Rate (CNY:RUB)'], bins=30, kde=True, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.axvline(x=initial_exchange_rate, color='red', linestyle='--', label=f'Initial Exchange Rate ({initial_exchange_rate:.2f})')
plt.xlabel('Exchange Rate (CNY:RUB)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Simulated Exchange Rates')
plt.legend()
plt.show()# Visualize profit vs. exchange rate
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='Exchange Rate (CNY:RUB)', y='Profit Percentage (%)', data=simulation_data, color='green', alpha=0.6, size=10)
plt.axhline(y=0, color='red', linestyle='--', label='Break-even Profit (0%)')
plt.axvline(x=initial_exchange_rate, color='blue', linestyle='--', label=f'Initial Exchange Rate ({initial_exchange_rate:.2f})')
plt.xlabel('Exchange Rate (CNY:RUB)')
plt.ylabel('Profit Percentage (%)')
plt.title('Profit Percentage vs. Exchange Rate')
plt.legend()
plt.annotate('Profit Zone', xy=(initial_exchange_rate/2, simulation_data['Profit Percentage (%)'].max()/2),xytext=(initial_exchange_rate/2, simulation_data['Profit Percentage (%)'].max()/1.5),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05), color='blue')
plt.annotate('Loss Zone', xy=(initial_exchange_rate*1.5, simulation_data['Profit Percentage (%)'].min()/2),xytext=(initial_exchange_rate*1.5, simulation_data['Profit Percentage (%)'].min()/1.5),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05), color='red')plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # Add grid for better readability
plt.show()# Visualize profit distribution
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(y=simulation_data['Profit Percentage (%)'], color='lightcoral') # Boxplot for profit distribution
plt.axhline(y=0, color='red', linestyle='--', label='Break-even Profit (0%)')
plt.ylabel('Profit Percentage (%)')
plt.title('Distribution of Profit Percentage')
plt.legend()
plt.show()# Output key statistics
average_profit_percentage = simulation_data['Profit Percentage (%)'].mean()
std_dev_profit_percentage = simulation_data['Profit Percentage (%)'].std()
probability_of_loss = (simulation_data['Profit Percentage (%)'] < 0).mean() * 100print(f"Average Profit Percentage: {average_profit_percentage:.2f}%")
print(f"Standard Deviation of Profit Percentage: {std_dev_profit_percentage:.2f}%")
print(f"Probability of Loss (Profit < 0): {probability_of_loss:.2f}%")

输出内容	描述
模拟数据前几行 (`simulation_data.head()`)	展示DataFrame的前几行，包括模拟的汇率、利润额和利润率。
模拟数据统计描述 (`simulation_data.describe()`)	提供模拟数据的统计摘要，如均值、标准差、最小值、最大值等，帮助了解数据的整体分布。
汇率分布直方图	可视化模拟的汇率分布情况，展示汇率波动的范围和频率。
利润率 vs. 汇率散点图	展示利润率随汇率变化的散点图，直观显示汇率与利润的负相关关系，并标注盈利区和亏损区。
利润率箱线图	展示利润率的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值，更清晰地展示利润的集中趋势和波动范围。
关键统计数据输出	输出平均利润率、利润率标准差和亏损概率，量化风险水平。

代码功能实现：

汇率波动模拟：模拟汇率在初始汇率附近随机波动。
利润计算：根据模拟的汇率，计算出口商的利润额和利润率。
数据可视化：
- 使用直方图展示汇率分布。
- 使用散点图展示利润率与汇率的关系。
- 使用箱线图展示利润率的分布。
- 添加水平线和垂直线以及注释，突出关键信息。
风险量化：计算平均利润率、利润率标准差和亏损概率，量化汇率风险。

关键词：

#汇率风险
#国际贸易
#卢布贬值
#支付延迟
#利润计算
#风险管理

【公式】卢布贬值风险：义乌到俄罗斯贸易的汇率陷阱

卢布贬值风险：义乌到俄罗斯贸易的汇率陷阱具体实例与推演假设一位中国义乌的商人，计划出口一批价值100万人民币的商品到俄罗斯。最初的汇率是1人民币兑换100卢布。初始状态： 商品价值：100万人民币初始汇率：1人民币…...

编程日记 2025/5/18 14:54:42

1月27（信息差）

🌍喜大普奔，适用于 VS Code 的 GitHub Copilot 全新免费版本正式推出，GitHub 全球开发者突破1.5亿 🎄Kimi深夜炸场：满血版多模态o1级推理模型！OpenAI外全球首次！Jim Fan：同天两款国…...

编程日记 2025/5/18 14:50:52

Linux常见问题解决方法--1

常见安全工具、设备工具端口及漏洞扫描：Namp、Masscan 抓包：Wireshark，Burpsuite、Fiddler、HttpCanary Web自动化安全扫描：Nessus、Awvs、Appscan、Xray 信息收集：Oneforall、hole 漏洞利用：MSF、…...

编程日记 2025/5/14 16:54:09

Python 数据清洗与处理常用方法全解析

在数据处理与分析过程中，缺失值、重复值、异常值等问题是常见的挑战。本文总结了多种数据清洗与处理方法：缺失值处理包括删除缺失值、固定值填充、前后向填充以及删除缺失率高的列；重复值处理通过删除或标记重复项解决数据冗余问题&#xff1…...

编程日记 2025/5/18 14:45:06

《企业应用架构模式》笔记

领域逻辑表模块和数据集一起工作-> 先查询出一个记录集，再根据数据集生成一个（如合同）对象，然后调用合同对象的方法。这看起来很想service查询出一个对象，但调用的是对象的方法，这看起来像是充血模型…...

编程日记 2025/5/14 1:16:23

顶刊JFR｜ROLO-SLAM：首个针对不平坦路面的车载Lidar SLAM系统

摘要基于激光雷达（LiDAR）的同步定位与地图构建（SLAM）被认为是在恶劣环境中提供定位指导的一种有效方法。然而，现成的基于激光雷达的SLAM方法在经过不平坦地形时，尤其是在垂直方向相关的部分，会…...

编程日记 2025/5/16 7:34:50

第05章 09 使用Lookup绘制地形数据高程着色图

在VTK（Visualization Toolkit）中，可以使用颜色查找表（Lookup Table，简称LUT）来根据高程数据对地形进行着色。以下是一个示例代码，展示了如何使用VTK和C来读取地形数据，并使用颜色查找…...

编程日记 2025/5/14 1:36:26

【深度学习入门_机器学习理论】K近邻法(KNN)

本部分主要为机器学习理论入门_K近邻法(KNN)，书籍参考 “ 统计学习方法（第二版）”。学习目标： 了解k近邻算法的基本概念、原理、应用；熟悉k近邻算法重要影响要素；熟悉kd树原理与优化应用。开始本算法之…...

编程日记 2025/5/16 4:06:23

基于Django的Boss直聘IT岗位可视化分析系统的设计与实现

【Django】基于Django的Boss直聘IT岗位可视化分析系统的设计与实现（完整系统源码开发笔记详细部署教程）✅ 目录一、项目简介二、项目界面展示三、项目视频展示一、项目简介该系统采用Python作为主要开发语言，利用Django这一高效、安全的W…...

编程日记 2025/5/17 14:45:36

编程语言中的常见Bug及解决方案

在编程过程中，不同语言有其独特的特性和挑战，这也导致了各种常见Bug的出现。本文将总结几种主流编程语言中的常见Bug，包括JavaScript、Python、C/C、Java和Go，并提供相应的解决方案和案例。一、JavaScript中小数相加精度不准确的…...

编程日记 2025/5/17 15:49:53

DeepSeek API 的获取与对话示例

代码文件下载：Code 在线链接：Kaggle | Colab 文章目录注册并获取API环境依赖设置 API单轮对话多轮对话流式输出更换模型注册并获取API 访问 https://platform.deepseek.com/sign_in 进行注册并登录： 新用户注册后将赠送 10 块钱余额&#…...

编程日记 2025/5/16 17:21:31

数据库SQLite和SCADA DIAView应用教程

课程简介此系列课程大纲主要包含七个课时。主要使用到的开发工具有：SQLite studio 和 SCADA DIAView。详细的可成内容大概如下： 1、SQLite 可视化管理工具SQLite Studio ：打开数据库和查询数据；查看视频 2、创建6个变量&#x…...

编程日记 2025/5/16 2:03:44

Elasticsearch+kibana安装(简单易上手）

下载ES( Download Elasticsearch | Elastic ) 将ES安装包解压缩解压后目录如下: 修改ES服务端口（可以不修改） 启动ES 记住这些内容验证ES是否启动成功下载kibana( Download Kibana Free | Get Started Now | Elastic ) 解压后的kibana目…...

编程日记 2025/5/18 7:10:34

（CICD）自动化构建打包、部署(Jenkins + maven+ gitlab+tomcat)

一、平滑发布与灰度发布 **什么叫平滑：**在发布的过程中不影响用户的使用，系统不会因发布而暂停对外服务，不会造成用户短暂性无法访问； **什么叫灰度：**发布后让部分用户使用新版本，其它用户使用旧版本&am…...

编程日记 2025/5/18 9:41:29

Android源码阅读笔记（二）—— 启动模式

Android源码阅读笔记（二）—— 启动模式初章 1、为什么学习启动模式 Activity的启动模式其实是一个在面试中经常会被关注的问题，那么它的重要性体现在哪里？ A：在多数的开发场景中，我们似乎也没有怎么关注过…...

编程日记 2025/5/18 9:16:27

AndroidCompose Navigation导航精通2-过渡动画与路由切换

目录前言路由切换NavControllerBackStackEntry过渡动画过渡原理缩放动画渐隐动画滑动动画动画过渡实战前言在当今的移动应用开发中，导航是用户与应用交互的核心环节。随着 Android Compose 的兴起，它为开发者提供了一种全新的、声明式的方式来构建用户界面，同时也带来了更…...

编程日记 2025/5/14 3:14:11

PCL ——LevenbergMarquardt非线性最小二乘法拟合圆柱（C++详细过程版）

目录一、算法概述1、圆柱方程2、LM算法流程二、代码实现三、结果展示一、算法概述目前求解非线性最小二乘问题常用算法有高斯-牛顿方法(Gauss-Newton algorithm，GN 算法)、列文伯格-马夸尔特方法(Levenberg-Marquardt algorithm，LM 算法)。本文采用 LM 算法进行圆柱拟合。 …...

编程日记 2025/5/14 16:53:43

GD32的GD库开发

所有的Cortex-M处理器都有相同的SysTick定时器，因为CMSIS-Core头文件中定义了一个名为SysTick的结构体。这个定时器可以用作延时函数，不管是STM32的芯片还是GD32，AT32的芯片，delay函数都可以这么写，只要它是cortex-M…...

编程日记 2025/5/14 16:53:41

DeepSeek R1：推理模型新纪元与价格战

标题：DeepSeek R1：推理模型新纪元与价格战文章信息摘要： DeepSeek R1的发布标志着推理模型研究的重要转折点，其采用四阶段强化学习训练方法，结合监督微调和拒绝采样，显著提升了模型的推理能力。这一进展不…...

编程日记 2025/5/18 5:37:45

一文简单回顾Java中的String、StringBuilder、StringBuffer

简单说下String、StringBuilder、StringBuffer的区别 String、StringBuffer、StringBuilder在Java中都是用于处理字符串的，它们之间的区别是String是不可变的，平常开发用的最多，当遇到大量字符串连接的时候，就用StringBuilder&am…...

编程日记 2025/5/16 17:22:12

机器学习：支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine）是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的广义线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。假设两类数据可以被 H x : w T x…...

编程日记 2025/5/15 23:40:31

简单的停车场管理系统的C语言实现示例

以下是一个简单的停车场管理系统的C语言实现示例。该示例使用结构体来管理停车场的车位信息，并提供基本车辆进入、离开以及显示停车场状态功能。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h>#define MAX_SLOTS 10 // 最大车位数…...

编程日记 2025/5/17 16:09:29

网络工程师（3）指令系统基础

一、寻址方式 （一）指令寻址顺序寻址：通过程序计数器（PC）加1，自动形成下一条指令的地址。这是计算机中最基本、最常用的寻址方式。跳跃寻址：通过转移类指令直接或间接给出下一条指令的地址。跳…...

编程日记 2025/5/14 16:53:34

基于Python的智慧物业管理系统

【Python】基于Python的智慧物业管理系统（完整系统源码开发笔记详细部署教程）✅ 目录一、项目背景二、研究目的三、项目意义四、项目功能五、项目创新点六、开发技术介绍七、项目界面展示（部分展示，详细看视频）八、项…...

编程日记 2025/5/17 4:19:22

使用 Vue 3 的 watchEffect 和 watch 进行响应式监视

Vue 3 的 Composition API 引入了 <script setup> 语法，这是一种更简洁、更直观的方式来编写组件逻辑。结合 watchEffect 和 watch，我们可以轻松地监视响应式数据的变化。本文将介绍如何使用 <script setup> 语法结合 watchEffect 和 watch&…...

编程日记 2025/5/16 21:19:47

环境变量

目录一.概念介绍 1.1命令行参数二.一个例子，一个环境变量 2.1查看环境变量 2.2如何理解环境变量呢？存储的角度 2.3环境变量最开始从哪里来的呢？ 概括： 1. 环境变量的存储 2. 命令查找过程 3. 环境变量表和命令行参数…...

编程日记 2025/5/17 11:23:49

Scale AI 创始人兼 CEO采访

Scale AI 创始人兼 CEO 亚历山大王（Alexander Wang）首次亮相节目接受采访。他的公司专注于为人工智能工具提供准确标注的数据。早在 2022 年，王成为世界上最年轻的白手起家亿万富翁。美国在全球人工智能竞赛中的地位，以及它与中…...

编程日记 2025/5/16 14:57:48

MongoDB中常用的几种高可用技术方案及优缺点

MongoDB 的高可用性方案主要依赖于其内置的副本集 (Replica Set) 和 Sharding 机制。下面是一些常见的高可用性技术方案： 1. 副本集 (Replica Set) 副本集是 MongoDB 提供的主要高可用性解决方案，确保数据在多个节点之间的冗余存储和自动故障恢复。副…...

编程日记 2025/5/17 2:46:06

【Erdas实验教程】001：Erdas2022下载及安装教程

文章目录一、Erdas2022安装教程1. 安装主程序2. 拷贝补丁3. 安装LicenseServer4. 运行软件二、Erdas2022下载地址一、Erdas2022安装教程 Erdas2022全新界面如下： 1. 安装主程序下载安装包并解压，以管理员身份运行 “setup.exe” 或 “setup.vbs”&…...

编程日记 2025/5/17 9:17:29

Python3 【函数】水平考试：精选试题和答案

Python3 【函数】水平考试：精选试题和答案 Python 函数考试试卷及答案。共计30题，其中选择题15题、填空题10题、编程题5题，试卷满分为100分。一、选择题（每题 2 分，共 30 分） 以下哪个关键字用于定义函数…...

编程日记 2025/5/17 0:59:28

stm8s单片机（三）时钟系统与时钟切换

一个单片机系统要正常运行应包括四个部分: 电源，晶振，复位电路，下载电路。晶振就是时钟。 stm8有四种时钟源 HSE (High Speed External clock signal)HSE user-ext (High Speed External clock signal user external)HSI (High Speed Inter…...

编程日记 2025/5/14 16:53:19

ChatGPT高效处理图片技巧使用详解

ChatGPT，作为OpenAI开发的预训练语言模型，主要用于生成自然语言文本的任务。然而，通过一些技巧和策略，我们可以将ChatGPT与图像处理模型结合，实现一定程度上的图像优化和处理。本文将详细介绍如何使用ChatGPT高效处理图…...

编程日记 2025/5/14 16:53:17

文章目录 1.下载并安装 Halcon1.1 下载Halcon软件1.2 安装Halcon 2.下载Camport_Halcon_gentl SDK2.1 下载Camport_Halcon_gentl SDK2.2 Camport Halcon SDK介绍2.3 Halcon SDK环境配置与运行2.3.1 SDK环境配置2.3.2 获取相机支持的参数2.3.3 配置相机参数并运行相机 2.4 遍历H…...

编程日记 2025/5/17 12:58:12

C语言二级

//请编写函数fun()，该函数的功能是：计算并输出给定整数n的所有因 //子（不包括1和自身）之和。规定n的值不大于1000。例如，在主函数 //中从键盘给n输入的值为856，则输出为：sum 763。 //注意&…...

编程日记 2025/5/14 6:33:44

软工_软件工程

2025.01.24：软件工程导论学习笔记第2节软件工程 2.1 软件发展 - 四个阶段2.1.1 程序设计2.1.2 程序系统2.1.3 软件工程2.1.4 第四阶段 2.2 软件危机2.2.1 软件危机 - 定义2.2.2 软件危机 - 主要表现 2.1 软件发展 - 四个阶段 2.1.1 程序设计软件生产个体化&…...

编程日记 2025/5/13 19:14:28

【creo】CREO配置快捷键方式和默认单位

了解CREO工作目录设置设置快捷方式启动目录，就能自动加载其中的配置。一、通过键盘快捷方式保存配置 creo_parametric_customization.ui 文件： 二、通过映射键录制通过这种方式可以监听鼠标的点击事件。使用键盘快捷方式无法找到需要的动作时候可…...

编程日记 2025/5/14 5:58:50

go理论知识——Go Channel 笔记 [特殊字符]

go理论知识——Go Channel 笔记 📝 1. 基本概念 🧠 1.1 Channel 是什么？ Channel 是 Go 语言中用于在不同 Goroutine 之间进行通信的机制。Channel 是类型安全的，意味着你只能发送和接收特定类型的数据。 1.2 Channel 的创建 …...

编程日记 2025/5/18 6:10:08

微信小程序压缩图片

由于wx.compressImage(Object object) iOS 仅支持压缩 JPG 格式图片。所以我们需要做一下特殊的处理： 1.获取文件，判断文件是否大于设定的大小 2.如果大于则使用canvas进行绘制，并生成新的图片路径 3.上传图片 async chooseImage() {let …...

编程日记 2025/5/13 10:02:35

第05章 11 动量剖面可视化代码一则

在计算流体力学（CFD）中，动量剖面（Momentum Profiles）通常用于描述流体在流动方向上的动量分布。在 VTK 中，可以通过读取速度场数据，并计算和展示动量剖面来可视化呈现速度场信息。示例代码以…...

编程日记 2025/5/7 18:09:00

Android Studio 新版本24.2.2 运行后自动切到 LogCat

最近更新了 Android studio 版本，发现有个问题： 每次 Run app 之后。都会自动切换到 run 标签。这让我非常不习惯。我个人习惯在app 运行后查看Logcat 最后靠 deepSeek 找到一种解决方案： Android Studio 中截图如下：...

编程日记 2025/5/14 23:27:09

使用EVE-NG-锐捷实现OSPF

一、OSPF基础知识 Open shortest Path First(OSPF)开放式最短路径优先协议 1.OSPF的关系状态 (1)邻居关系(TWO-WAY) 只发送hello包不发送LSA包(链路状态通告包) (2)邻接关系(FULL) OSPF设备与设备之间相互建立OSPF关系，初始为邻居关系(TWO-WAY)状态&#xff0…...

编程日记 2025/5/16 5:57:16

解决使用Selenium时ChromeDriver版本不匹配问题

在学习Python爬虫过程中如果使用Selenium的时候遇到报错如下session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 99… 这说明当前你的chrome驱动版本和浏览器版本不匹配。例如 SessionNotCreatedException: Message: session not created: This…...

编程日记 2025/5/18 10:22:55

景联文科技加入AIIA联盟数据标注分委会

2025年1月16日，中国人工智能产业发展联盟（简称AIIA）数据委员会数据标注分委会（以下简称“分委会”）正式成立。景联文科技成为第一批AIIA联盟数据标注分委会委员单位。数据标注分委会的成立旨在搭建数据标注领域产学研…...

编程日记 2025/5/13 2:01:45

IoTDB结合Mybatis使用示例(增删查改自定义sql等)

IoTDB时序库是当前越来越流行以及基于其优势各大厂商越来越易接受的国产开源时序数据库，针对IoTDB的内容不做过多介绍，在使用该时序库时，往往有一定入门门槛，不同于关系型数据库或文档型数据库那般方便维护和接入开发，…...

编程日记 2025/5/12 17:56:32

穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝系列一＞解数独

题目： 解析： 部分决策树： 代码设计&剪枝&回溯： 代码： class Solution {private boolean[][] row, col;private boolean[][][] gird; public void solveSudoku(char[][] board) {//下标->数字&#xff…...

编程日记 2025/5/14 17:25:12

C#@符号在string.Format方法中作用

本文详解@符号在string.Format方法中作用。...

编程日记 2025/5/12 5:34:22

mysql 学习2 MYSQL数据模型，mysql内部可以创建多个数据库，一个数据库中有多个表；表是真正放数据的地方，关系型数据库。

在第一章中安装 ，启动mysql80 服务后，连接上了mysql，那么就要使用 SQL语句来操作mysql数据库了。那么在学习 SQL语言操作 mysql 数据库之前，要对于 mysql数据模型有一个了解。 MYSQL数据模型在下图中客户端将 SQL语言&…...

编程日记 2025/5/17 6:55:51

JVM栈溢出线上环境排查

#查看当前Linux系统进程ID、线程ID、CPU占用率（-eo后面跟想要展示的列） ps H -eo pid,tid,%cpups H -eo pid,tid,%cpu |grep tid #使用java jstack 查看进程id下所有线程id的情况 jstack pid 案例2 通过jstack 排查死锁问题 #启动java代码 jstack 进…...

编程日记 2025/5/11 18:20:17

【vue3组件】【大文件上传】【断点续传】支持文件分块上传，能够在上传过程中暂停、继续上传的组件

一、概述本示例实现了一个基于 Vue3 和 TypeScript 的断点上传功能。该功能支持文件分块上传，能够在上传过程中暂停、继续上传，并且支持检测已经上传的分块，避免重复上传，提升上传效率。以下是关键的技术点与实现流程&#xff1…...

编程日记 2025/5/14 11:14:09

Kafka运维宝典（三）- Kafka 最大连接数超出限制问题、连接超时问题、消费者消费时间超过限制问题详细介绍

Kafka运维宝典 （三） 文章目录 Kafka运维宝典 （三）一、Kafka Broker 配置中的最大连接数超出限制问题1. 错误原因2. 相关 Kafka 配置参数2.1 connections.max2.2 max.connections.per.ip2.3 num.network.threads2.4 connections.ma…...

编程日记 2025/5/17 17:40:54

卢布贬值风险：义乌到俄罗斯贸易的汇率陷阱

具体实例与推演

第一节：汇率风险的基本概念与公式解释

核心概念

汇率换算公式

第二节：利润计算与汇率波动的影响

利润计算公式

第三节：公式探索与推演运算

汇率变动百分比公式

考虑利润率的汇率盈亏平衡点

第四节：相似公式比对

第五节：核心代码与可视化

关键词：

相关文章：