记账本妙用:精准记录借还款,掌握财务脉搏

在日常生活中,无论是个人还是家庭,都难免会遇到借还款的情况。这些财务往来如同生活的细流,虽然每一笔可能不大,但汇聚起来却对财务状况有着不可忽视的影响。为了更好地掌握自己的财务脉搏,避免混乱和误解,一个简单而有效的工具——记账本,便成为了我们的得力助手。本文将探讨如何利用记账本精准记录借还款,让我们的财务生活更加有序和清晰

1电脑里打开登录上“晨曦记账本”,在界面上进入“借款管理”

2点开“添加新借款”选择借款的日期,记录上名字,类型,借款金额,及收支账户等

3确定记录好了后,单击“确定添加”把所记录的保存上

4记录上的借款都保存到管理页面上,页面上信息都可清楚看到

5需要记录还款时,选中序号后,点“还款信息登记”

6选择还款日期,记录上还款金额。选择账户,再点“确定还款”

7还款完成后,信息也都会记录上。清楚明了。还有记录还剩余多少未还。

通过本文的探讨,我们不难发现,记账本在记录借还款方面发挥着举足轻重的作用。它不仅能够帮助我们清晰地掌握每一笔财务往来的细节,还能够作为我们制定财务计划和做出财务决策的重要依据。每一次翻阅都是对自己财务状况的深刻洞察。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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