转载请注明来源:http://www.eword.name/Author：ewordEmail:eword@eword.name高项计算公式投资收益率计算公式ROI=(总的折现收益-总的折现成本)/折现成本项目投资（万元）销售收入（万元）A10001200ROI=(1200-1000)/1000=20%投资回收期计算静态各年的现金净流量不想等投资回收期=（T-1）+第（T-1）年累计现金流绝对值/第T年现金流量（更容易解读）投资回收期=（T-1）+第（T-1）年年末尚未回收的投资额/第T年的现金净流量T为累计净现金流量现值出现正值的年数各年的现金净流量相等投资回收期=投资总额/年现金净流量
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开发调试时，我们发现bug时常首先是从UI显示发现异常，下一步才会去定位UI相关连的数据的。XCode有给我们提供一系列debug工具，但是很多人可能还没有形成一套稳定的调试流程，因此本文尝试解决这个问题，顺便提出一个暴论：UI显示异常问题只需要两个步骤就能完成定位工作的80%：定位异常UI组件的内存地址。利用内存地址读取其成员变量。定位异常UI组件内存地址查看UI组件内存的方法还是蛮简单的，这里简单介绍。Xcode有提供可视化的UI查看工具:“DebugViewHerarchy”，查看右侧辅助栏第四个选项（键盘快捷键cmd+opt+4）。感兴趣的还可以去了解Lookin、chisel、HML
我正在尝试使用GitHub的primer和octicons.使用npm安装后，我开始使用GitHub定义的css类，方法是在我的html文档中包含build.css文件。我如何将元素指向octicons给我的所有svg图标？HelloPrimer 最佳答案 [编辑]简短回答:包括node_modules/octicons/build/font/octicons.css这有效，没有svg图标。如果你想使用svg图标，你可能应该使用包含图像。标签。但是，使用字体会使这变得容易得多。HelloPrimer编辑如果你真的觉得有必要，这里有一
本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义，在高并发的场景下要做取舍，在大型集群中分区容错很难保证，一旦要确保容错性，那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立，剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性（Consistency）系统由G1,G2两台服务器组成，两台服务器都有一个数据V，初始值为V0。G1和G2相互可以通信，也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据，将G1中的V值改成V1，并从G1中读取V的值。目前操作是具
本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义，在高并发的场景下要做取舍，在大型集群中分区容错很难保证，一旦要确保容错性，那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立，剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性（Consistency）系统由G1,G2两台服务器组成，两台服务器都有一个数据V，初始值为V0。G1和G2相互可以通信，也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据，将G1中的V值改成V1，并从G1中读取V的值。目前操作是具
1简介1.1Redis在单机、单节点、单实例下存在的问题单机故障内存容量有限访问压力Redis主从架构主要解决的问题：单机故障和访问压力，通过主从架构可以将访问流量分摊到多台服务器上，加上哨兵机制实现主从架构的高可用。主从架构将主节点数据复制到从节点即数据的冗余备份原理，所以不能解决内存容量的问题，内存容量可以通过Redis集群解决。1.2主从架构概述主从复制，是指将一台Redis服务器的数据（master主节点），复制到其他的Redis服务器（slave从节点），数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。默认情况下，每台redis服务器都是主节点，且一个主节点可以有多个从节点，但一个从节点只
1构建高可用集群1.1什么是高可用集群高可用集群(HighAvailabilityCluster，简称HACluster)，是指以减少服务中断时间为目的得服务器集群技术。它通过保护用户得业务程序对外部间断提供的服务，把因为软件，硬件，认为造成的故障对业务得影响降低到最小程度。总而言之就是保证公司业务7*24小时不宕机。1.2高可用衡量标准衡量集群的可用性(HA)高低，可以从MTTF(平均无故障时间)和MTTR(平均故障维修时间)进行考量，公式为:HA=MTTF/(MTTF+MTTR)*100%，具体衡量标准可以参考下表1.3高可用保障对集群中的服务器进行负载均衡、健康监测，并在服务器出现故障时
1简介1.1Redis在单机、单节点、单实例下存在的问题单机故障内存容量有限访问压力Redis主从架构主要解决的问题：单机故障和访问压力，通过主从架构可以将访问流量分摊到多台服务器上，加上哨兵机制实现主从架构的高可用。主从架构将主节点数据复制到从节点即数据的冗余备份原理，所以不能解决内存容量的问题，内存容量可以通过Redis集群解决。1.2主从架构概述主从复制，是指将一台Redis服务器的数据（master主节点），复制到其他的Redis服务器（slave从节点），数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。默认情况下，每台redis服务器都是主节点，且一个主节点可以有多个从节点，但一个从节点只
1构建高可用集群1.1什么是高可用集群高可用集群(HighAvailabilityCluster，简称HACluster)，是指以减少服务中断时间为目的得服务器集群技术。它通过保护用户得业务程序对外部间断提供的服务，把因为软件，硬件，认为造成的故障对业务得影响降低到最小程度。总而言之就是保证公司业务7*24小时不宕机。1.2高可用衡量标准衡量集群的可用性(HA)高低，可以从MTTF(平均无故障时间)和MTTR(平均故障维修时间)进行考量，公式为:HA=MTTF/(MTTF+MTTR)*100%，具体衡量标准可以参考下表1.3高可用保障对集群中的服务器进行负载均衡、健康监测，并在服务器出现故障时
