这种方式的优点是你可以完全定制每一个细节，处理各种边缘情况，而且一旦部署，运行成本极低。
target: 'self': 这个参数控制文件下载的窗口行为。
代码示例与解析 以下是应用上述解决方案后的代码，它能够正确地提取基于结算日的折现因子：import QuantLib as ql import pandas as pd # 假设已初始化 QuantLib 环境，包括设置评估日、日计数规则、日历等 # 并已构建好收益率曲线 'curve' 和债券对象 'bond' # 示例初始化，实际应用中这些对象应通过实际数据构建 today = ql.Date(15, ql.January, 2024) ql.Settings.instance().evaluationDate = today calendar = ql.UnitedStates() day_count = ql.Actual360() # 示例收益率曲线 (实际应用中会通过插值构建) # 这里仅为示例提供一个简化的固定零利率曲线 rate = 0.03 ts_day_count = ql.Actual360() ts_calendar = ql.UnitedStates() curve = ql.FlatForward(today, rate, ts_day_count, ql.Compounded, ql.Annual) # 示例债券 (实际应用中会通过实际参数构建) issue_date = ql.Date(15, ql.January, 2023) maturity_date = ql.Date(15, ql.January, 2025) settlement_days = 2 face_amount = 100 coupon_rate = 0.04 schedule = ql.Schedule(issue_date, maturity_date, ql.Period(ql.Semiannual), calendar, ql.Unadjusted, ql.Unadjusted, ql.DateGeneration.Backward, False) bond = ql.FixedRateBond(settlement_days, face_amount, schedule, [coupon_rate], day_count) # 确保债券结算日已设置 bond.setPricingEngine(ql.DiscountingBondEngine(ql.YieldTermStructureHandle(curve))) bond_settlement_date = calendar.advance(today, settlement_days, ql.Days) # 也可以直接从 bond 对象获取，如果已通过引擎设置 # bond_settlement_date = bond.settlementDate() fields = ['accrualStartDate', 'accrualEndDate', 'date', 'nominal', 'rate', 'amount', 'accrualDays', 'accrualPeriod'] BondCashflows = [] # 遍历债券现金流，通常不包含最后一期本金，如果需要则调整切片 for cf in list(map(ql.as_fixed_rate_coupon, bond.cashflows()))[:-1]: row = {fld: eval(f"cf.{fld}()") for fld in fields} # 注意：eval() 在生产环境中存在安全风险，此处仅作示例 row['AccrualPeriod'] = round((row['accrualEndDate'] - row['accrualStartDate']) / 365, 4) # 只处理未来现金流 if row['date'] >= today: # 计算基于评估日的零利率和折现因子 (用于NPV) row['ZeroRate (NPV)'] = round(curve.zeroRate(row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) row['DiscFactor (NPV)'] = round(curve.discount(row['date']), 9) # 计算基于结算日的零利率和折现因子 (用于Dirty Price) # 基于结算日的零利率，实际上是从结算日到现金流日的远期零利率 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = round(curve.forwardRate(bond_settlement_date, row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) # 关键步骤：计算基于结算日的折现因子 # DF(Settlement, Cashflow) = DF(Evaluation, Cashflow) / DF(Evaluation, Settlement) df_eval_to_cashflow = curve.discount(row['date']) df_eval_to_settlement = curve.discount(bond_settlement_date) row['DiscFactor (Dirty Price)'] = round(df_eval_to_cashflow / df_eval_to_settlement, 9) else: # 处理历史现金流或不适用的情况 row['ZeroRate (NPV)'] = 0 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = 0 row['DiscFactor (NPV)'] = 0 row['DiscFactor (Dirty Price)'] = 0 row['NPV'] = round(row['DiscFactor (NPV)'] * row['amount'], 9) row['Dirty Price'] = round(row['DiscFactor (Dirty Price)'] * row['amount'], 9) # 使用基于结算日的折现因子计算脏价 BondCashflows.append(row) BondCashflows = pd.DataFrame(BondCashflows) print(BondCashflows)代码解析： bond_settlement_date: 首先需要确定债券的结算日。
创建 Datastore 键： 要读取一个实体，必须知道它的键。
在原始问题中，post函数未导入，导致了NameError，正确的做法是使用requests.post()。
创建一张文章表 posts： CREATE TABLE posts (   id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,   title VARCHAR(255) NOT NULL,   content TEXT,   created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,   updated_at DATETIME ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ); 在PHP中建立数据库连接（config.php）： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； <?php $host = 'localhost'; $db = 'cms_db'; $user = 'root'; $pass = ''; $conn = new mysqli($host, $user, $pass, $db); if ($conn->connect_error) {   die("连接失败: " . $conn->connect_error); } ?> 2. 实现文章管理功能 四个基本操作：列出文章、查看单篇、添加新文章、编辑和删除。
在Linux环境下处理以.php为后缀的文件，通常涉及查看、编辑和运行PHP脚本。
createOrder 回调： 当用户点击 PayPal 按钮时，调用服务器端的“创建订单”路由，并将返回的 orderID 传递给 PayPal JS SDK。
合理使用索引提升查询效率 索引是提升查询速度的核心手段，但错误使用反而会拖慢写入性能。
最核心的区别就是： while循环可能一次都不执行，而do-while至少执行一次。
\n"; WaitForSingleObject(pi.hProcess, INFINITE); // 等待结束 CloseHandle(pi.hProcess); CloseHandle(pi.hThread); } else { std::cerr << "启动失败。
保存更改： 任何配置修改后，务必点击页面底部的“Save Changes”按钮。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 具体步骤如下： 定义内部结构体： 首先，定义一个结构体来匹配动态键所对应的值的内部结构。
它们通过YAML文件定义流水线，与代码仓库紧密结合，易于管理和版本化。
根本原因在于： 内存分配： PyTorch 张量在创建时会分配一块固定大小的内存空间来存储其数据。
这意味着LDA会创建新的特征（称为判别式或线性判别函数），这些新特征是原始特征的线性组合。
只需要创建一个图像资源，设置颜色，然后调用相关函数即可完成矩形的绘制。
一套完善的错误处理流程，应该从友好的用户反馈到严密的安全防范，贯穿始终。
我们可以使用 std::map<std::string, double> 来存储每个单位到其基准单位的转换因子。
当 Email 有值时，模板会输出 JavaScript 字符串；当 Email 为 nil 时，模板会输出 JavaScript 的 null。

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