simple models — Translation into Russian — examples English
Premium History Favourites
Advertising
Download for Windows It’s free
Download our free app
Advertising
Advertising
No ads with Premium
English
Arabic German English Spanish French Hebrew Italian Japanese Dutch Polish Portuguese Romanian Russian Swedish Turkish Ukrainian Chinese
Russian
Synonyms Arabic German English Spanish French Hebrew Italian Japanese Dutch Polish Portuguese Romanian Russian Swedish Turkish Ukrainian Chinese Ukrainian
These examples may contain rude words based on your search.
These examples may contain colloquial words based on your search.
простые модели простых моделей
простых моделях
простыми моделями
упрощенные модели
простым моделям
простейшие модели
Thus, simple models are one of the main trends of recent seasons.
Таким образом, простые модели являются одним из главных трендов последних сезонов.
Try to implement simple models such as decision trees and K-means clustering.
Попробуйте реализовать простые модели, такие как дерево принятия решений и метод к-средних.
Of course, the most multifunctional and complex devices will have a significantly higher price than simple models.
Конечно же, у самых многофункциональных и сложных устройств цена будет значительно выше, чем у простых моделей.
The value of such ranking is that for the obtained groups it is often possible to construct quite
Ценность такой группировки состоит в том, что для полученных групп часто оказывается возможным построение достаточно простых моделей функциональных связей.
In simple models, a mechanical thermostat is used to turn off the cooker when the rice is ready.
В простых моделях, чтобы выключить рисоварку, когда рис готов, используется механический термостат.
However, we still deal with simple models.
Однако речь по-прежнему идет о простых моделях.
There are professional panoramic cameras (as shown in the video) and also some simple models for the consumer market.
Существуют профессиональные панорамные камеры (как показано на видео), а также несколько простых моделей для потребительского рынка.
In this context, the most sustainable decision can be reached by using relatively simple models and methods.
В такой ситуации наиболее устойчивое решение может быть получено за счет использования сравнительно простых моделей и методов.
Constructions proposed by LEGO WeDo 2. 0 are simple models that can be put together fast, designed for education.
Конструкции, предложенные LEGO WeDo 2.0, представляют собой простые модели, которые можно быстро собрать, разработанные для обучения.
However, these simple models could not reproduce the observed features of the CIB.
Однако эти простые модели не могли воспроизвести наблюдаемые особенности КИФ.
Often simple models such as polynomials are used, at least initially.
Часто используются простые модели, такие как многочлены, по меньшей мере в начале.
Many experiments use simple models, reducing possible sources of error and decreasing the computation time to find a solution.
Многие эксперименты используют простые модели, уменьшая возможные ошибки в источниках и снижая время вычисления при поиске решений.
This is especially true with quantum mechanics, where only a handful of simple models admit closed-form, analytic solutions.
Это особенно достоверно в квантовой механике, в которой есть лишь несколько простых моделей, допускающих замкнутые аналитические решения.
In the end, simple models are much easier to comprehend than complex ones.
В конечном счете понять простые модели значительно легче, чем сложные.
The presence of the bubbles -adds Artemi- explains why star formation has been much slower than
«Наличие пузырей объясняет, почему звездообразование протекало гораздо медленнее, чем предсказывают простые модели эволюции галактик.
OK, so one can derive Special Relativity from simple models based on networks.
Ок, СТО можно получить из простых моделей, основанных на сетях.
Sometimes called «mark-to-model» assets, Level 2 asset values can be closely approximated using simple models and extrapolation methods using known, observable prices as parameters.
Иногда называется «знак образца» активы, 2-го уровня стоимости активов может быть тесно аппроксимируется с помощью простых моделей и методов экстраполяции с использованием известных, как цены на наблюдаемые параметры.
Since prehistorical times simple models such as maps and diagrams have been used.
С доисторических времен использовались простые модели, такие как карты и диаграммы.
To study the formation processes of solitary hydrodynamic structures it is often sufficient to confine oneself to relatively simple models.
При изучении процессов формирования отдельных гидродинамических структур зачастую оказывается достаточным ограничиться рамками относительно
They are very simple models, though.
Но при этом они представляют очень простые модели.
Possibly inappropriate content
Examples are used only to help you translate the word or expression searched in various contexts. They are not selected or validated by us and can contain inappropriate terms or ideas. Please report examples to be edited or not to be displayed. Rude or colloquial translations are usually marked in red or orange.
Register to see more examples It’s simple and it’s free
Register Connect
No results found for this meaning.More features with our free app
Voice and photo translation, offline features, synonyms, conjugation, learning games
Results: 145. Exact: 145. Elapsed time: 93 ms.
Documents Corporate solutions Conjugation Synonyms Grammar Check Help & aboutWord index: 1-300, 301-600, 601-900
Expression index: 1-400, 401-800, 801-1200
Phrase index: 1-400, 401-800, 801-1200
Настройки исторической модели | Документация Django Simple History 3.
0Пользовательский
history_id
По умолчанию историческая таблица модели будет использовать AutoField
для history_id
(первичный ключ исторической таблицы). Однако вы можете указать другой тип поля для history_id
, передав другое поле в параметр history_id_field
.
В приведенном ниже примере вместо UUIDField
AutoField
:import uuid from django.db import models from simple_history.models import HistoricalRecords class Poll(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') history = HistoricalRecords( history_id_field=models.UUIDField(default=uuid.uuid4) )
Поскольку использование UUIDField
для history_id
является распространенным случаем, существует параметр SIMPLE_HISTORY_HISTORY_ID_USE_UUID
, который будет устанавливать все history_id
в UUID. Установите это с помощью следующей строки в вашем settings.py
файле:
SIMPLE_HISTORY_HISTORY_ID_USE_UUID = True
Эта настройка может быть отменена с помощью параметра history_id_field
для каждой модели.
Вы можете использовать параметр history_id_field
как с HistoricalRecords()
, так и с register()
, чтобы изменить это поведение.
Примечание: независимо от того, какой тип поля вы укажете в качестве поля history_id, это поле будет автоматически устанавливать primary_key=True
и editable=False
.
Пользовательский
history_date
Вы можете установить пользовательский атрибут history_date
для исторической записи, определив свойство _history_date
в вашей модели. Это полезно, если вы хотите добавить в модель версии, которые произошли до текущей версии модели, например, при пакетном импорте исторических данных. Содержимое свойства _history_date
должно быть datetime-объектом, но установка значения свойства на DateTimeField
, которое уже определено в модели, тоже будет работать.
from django.db import models from simple_history.models import HistoricalRecords class Poll(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') changed_by = models.ForeignKey('auth.User') history = HistoricalRecords() __history_date = None @property def _history_date(self): return self.__history_date @_history_date.setter def _history_date(self, value): self.__history_date = value
from datetime import datetime from models import Poll my_poll = Poll(question="what's up?") my_poll._history_date = datetime.now() my_poll.save()
Имя пользовательской таблицы истории
По умолчанию имя таблицы для исторических моделей соответствует соглашению Django и просто добавляет historical
перед именем модели. Например, если имя вашего приложения polls
, а имя модели Question
, то имя таблицы будет polls_historicalquestion
.
Вы можете использовать параметр table_name
как с HistoricalRecords()
, так и с register()
, чтобы изменить это поведение.
class Question(models.Model): question_text = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') history = HistoricalRecords(table_name='polls_question_history')
class Question(models.Model): question_text = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') register(Question, table_name='polls_question_history')
Пользовательское название модели
По умолчанию историческая модель называется „Historical“ + имя модели. Например, исторические записи для Choice
называются HistoricalChoice
. Пользователи могут указать пользовательское имя модели через конструктор на HistoricalRecords
. Обычно это делается для того, чтобы избежать конфликта имен, если пользователь уже определил модель с именем „Historical“ + имя модели.
Эта функция предоставляет возможность переопределить имя модели по умолчанию, используемое для сгенерированной модели истории.
Чтобы настроить модели истории на использование другого имени для класса модели истории, используйте опцию custom_model_name
. Значение этой опции может быть строкой или вызываемым. Простая строка заменяет имя по умолчанию „Historical“ + имя модели на заданную строку. Ниже показан наиболее простой вариант использования простой строки:
class ModelNameExample(models.Model): history = HistoricalRecords( custom_model_name='SimpleHistoricalModelNameExample' )
Если вы используете базовый класс для своих моделей и хотите применить изменение имени для исторической модели для всех моделей, использующих базовый класс, то можно использовать вызываемый класс. В вызываемую переменную передается имя модели, для которой будет создана историческая модель. В качестве примера использования механизма callable ниже приводится изменение префикса по умолчанию Historical на Audit:
class Poll(models. Model): question = models.CharField(max_length=200) history = HistoricalRecords(custom_model_name=lambda x:f'Audit{x}') class Opinion(models.Model): opinion = models.CharField(max_length=2000) register(Opinion, custom_model_name=lambda x:f'Audit{x}')
В результате имена классов истории будут AuditPoll и AuditOpinion. Если приложение, в котором определены модели, является yoda, то соответствующие имена таблиц истории будут yoda_auditpoll и yoda_auditopinion.
- ВАЖНО: Установка custom_model_name в lambda x:f“{x}“ не допускается.
Если они одинаковы, будет выдана ошибка и не будет создана модель истории.
TextField as
history_change_reasonОбъект HistoricalRecords
можно настроить так, чтобы он принимал поле модели TextField
для сохранения истории_изменений_причины либо через настройки, либо через конструктор модели. Обычно это используется для поддержки больших историй изменений модели для поддержки функций, подобных журналу изменений.
SIMPLE_HISTORY_HISTORY_CHANGE_REASON_USE_TEXT_FIELD=True
или
class TextFieldExample(models.Model): greeting = models.CharField(max_length=100) history = HistoricalRecords( history_change_reason_field=models.TextField(null=True) )
Изменить базовый класс моделей HistoricalRecord
Чтобы изменить автоматически генерируемый базовый класс модели HistoricalRecord с models.Model
, передайте в списке абстрактный класс на bases
.
class RoutableModel(models.Model): class Meta: abstract = True class Poll(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') changed_by = models.ForeignKey('auth.User') history = HistoricalRecords(bases=[RoutableModel])
Исключенные поля
Можно использовать параметр excluded_fields
, чтобы выбрать, какие поля будут сохраняться при каждом создании/обновлении/удалении.
Например, если у вас есть модель:
class PollWithExcludeFields(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published')
И вы не хотите хранить изменения для поля pub_date
, необходимо обновить модель до:
class PollWithExcludeFields(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') history = HistoricalRecords(excluded_fields=['pub_date'])
По умолчанию django-simple-history хранит изменения для всех полей в модели.
Добавление дополнительных полей в исторические модели
Иногда полезно иметь возможность добавлять в исторические модели дополнительные поля, которые не существуют в исходной модели. Это возможно путем комбинирования функциональности bases
с сигналом pre_create_historical_record
.
# in models.py class IPAddressHistoricalModel(models. Model): """ Abstract model for history models tracking the IP address. """ ip_address = models.GenericIPAddressField(_('IP address')) class Meta: abstract = True class PollWithExtraFields(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') history = HistoricalRecords(bases=[IPAddressHistoricalModel,])
# define your signal handler/callback anywhere outside of models.py def add_history_ip_address(sender, **kwargs): history_instance = kwargs['history_instance'] # context.request for use only when the simple_history middleware is on and enabled history_instance.ip_address = HistoricalRecords.context.request.META['REMOTE_ADDR']
# in apps.py class TestsConfig(AppConfig): def ready(self): from simple_history.tests.models \ import HistoricalPollWithExtraFields pre_create_historical_record. connect( add_history_ip_address, sender=HistoricalPollWithExtraFields )
Более подробную информацию о сигналах в django-simple-history
можно найти в Сигналы.
Причина изменения
Причина изменения — это сообщение, объясняющее, почему было произведено изменение в экземпляре. Оно хранится в поле history_change_reason
и его значение по умолчанию None
.
По умолчанию, django-simple-history получает причину изменения в поле _change_reason
экземпляра. Также, есть возможность передавать _change_reason
явно. Для этого после сохранения или удаления в экземпляре необходимо вызвать функцию utils.update_change_reason
. Первым аргументом этой функции является экземпляр, а вторым — сообщение, представляющее причину изменения.
Например, для модели:
from django.db import models from simple_history.models import HistoricalRecords class Poll(models. Model): question = models.CharField(max_length=200) history = HistoricalRecords()
Вы можете создать экземпляр с неявной причиной изменения.
poll = Poll(question='Question 1') poll._change_reason = 'Add a question' poll.save()
Или вы можете передать причину изменения в явном виде:
from simple_history.utils import update_change_reason poll = Poll(question='Question 1') poll.save() update_change_reason(poll, 'Add a question')
Удаление исторической записи
В некоторых обстоятельствах вы можете захотеть удалить все исторические записи при удалении основной записи. Этого можно добиться, установив значение cascade_delete_history=True
.
class Poll(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) history = HistoricalRecords(cascade_delete_history=True)
Разрешить наследование отслеживания
По умолчанию отслеживание истории добавляется только для модели, которая передана в register()
или имеет дескриптор HistoricalRecords
. Передав inherit=True
любому из способов регистрации, вы можете изменить это поведение так, что любая дочерняя модель, наследующая от нее, также будет иметь историческое отслеживание. Однако будьте осторожны, в случаях, когда модель может быть отслежена более одного раза, будет выдано предупреждение MultipleRegistrationsError
.
from django.contrib.auth.models import User from django.db import models from simple_history import register from simple_history.models import HistoricalRecords # register() example register(User, inherit=True) # HistoricalRecords example class Poll(models.Model): history = HistoricalRecords(inherit=True)
Оба значения User
и Poll
в приведенном примере приведут к тому, что любая модель, наследующая от них, также будет иметь историческое отслеживание.
Модель истории в различных приложениях
По умолчанию app_label для модели истории совпадает с базовой моделью. В некоторых обстоятельствах вы можете захотеть, чтобы модели истории принадлежали другому приложению. Это позволит создать модели истории в базе данных, отличной от базовой модели, используя функцию маршрутизации базы данных на основе метки app_label. Чтобы настроить модели истории в другом приложении, добавьте следующее в инстанцию HistoricalRecords или вызов записи: app="SomeAppName"
.
class Poll(models.Model): question = models.CharField(max_length=200) history = HistoricalRecords(app="SomeAppName") class Opinion(models.Model): opinion = models.CharField(max_length=2000) register(Opinion, app="SomeAppName")FileField как CharField
По умолчанию FileField
в базовой модели становится TextField
в модели истории. Это исторический выбор, который django-simple-history сохраняет для обратной совместимости; правильнее будет, если FileField
будет преобразовано в CharField
. Чтобы принять новое поведение, установите следующую строку в вашем файле settings.py
:
SIMPLE_HISTORY_FILEFIELD_TO_CHARFIELD = True
Простые модели, сложные модели, полезные модели: можем ли мы отличить их от взмаха крыльев бабочки?
«Наша правда есть пересечение независимой лжи»
Левинс (1966)
Стратегия построения научной модели есть стратегия абстракции. Абстракция разработана для объяснения действия определенных механистических принципов, и как субъективные конструкции они не являются ни правильными, ни неправильными. Скорее, абстракции затемняют или освещают изучаемый процесс, создавая бесполезные или полезные модели (Левинс, 2006). В процессе построения экологической модели обычно используются два противоположных подхода в качестве пути к пониманию (Evans et al., 2013). В первом случае модель разрабатывается на основе теоретических принципов, а затем набор проверяемых прогнозов сопоставляется с данными реальных систем. Во втором подходе именно детальное знание естественной истории конкретной системы определяет уровень сложности механистической модели, используемой для сопоставления с эмпирическими данными, и эта модель в дальнейшем используется для воспроизведения динамики исходной системы и, в идеале других систем. Учитывая текущие проблемы в изучении динамики населения (Оро, 2013), какая абстракция более полезна?
Статья Harrison et al. (2011) является ярким примером второго подхода. Используя данные 17-летнего временного ряда метапопуляции рябчатой бабочки Гланвилля ( Melitaea cinxia , рис. 1), населяющей 72 луга в Финляндии, они подогнали механистическую индивидуальную модель (IBM) к пространственному двухгодичному подсчету групп личинок. С целью оценки предпочтительности сложных моделей по сравнению с более простыми для объяснения наблюдаемой динамики метапопуляции они также разработали более простую стохастическую модель занятости участка (SPOM) и адаптировали ее к наличию или отсутствию местных популяций во времени и пространство. Интересно, что общая подгонка обеих моделей была довольно похожей, и общий результат одинаков для обеих моделей: изменение качества среды обитания влияло на занятость участков, в основном, через влияние на поведение на краях участков. Сразу же возникает вопрос: стоит ли иметь дорогие индивидуальные данные, если дешевые качественные данные о населении отлично справляются с исходным вопросом?
Рисунок 1. Бабочка рябчика Гланвилля ( Melitaea cinxia ). Автор: Кристиан Фишер (CC BY-SA 3.0).
Построение моделей возрастающей сложности неизменно требует компромисса между универсальностью, точностью и реализмом (Левинс, 1966; Райнерс и Локвуд, 2010; Эванс и др., 2013). Какова стратегия моделирования Harrison et al. (2011) демонстрирует, однако, что четких определений простоты или общности на самом деле не существует (Evans et al., 2013). Их стратегия моделирования одновременно содержит несколько уровней простоты и сложности: хотя экологический механизм расселения как фактора, связывающего набор пространственно распределенных популяций, относительно прост (Hanski, 1999), математика, лежащая в основе построения моделей, довольно сложна. Кроме того, в соответствии с современными стратегиями экологического моделирования (Lavine, 2010) их байесовская формулировка в пространстве состояний включала одновременную статистическую оценку сотен параметров, некоторые из которых невозможно идентифицировать, и авторы признали, что значительное количество время было потрачено на доработку и доводку схемы подгонки.
Итак, куда их привели эти усилия? Удивительно, но даже несмотря на то, что их подход основан на глубоких знаниях о биологии и естественной истории рябчатой бабочки Гланвилля, накопленных за последние два десятилетия, используя независимые данные, IBM и SPOM постоянно переоценивали вероятность заселенности пятен на всем протяжении. пейзаж. Здесь есть еще один важный урок. Мантра Поппера «Мы учимся на своих ошибках» лежит в основе современной философии науки (например, Mayo, 19).96; Райнерс и Локвуд, 2010). Проще говоря, это означает, что из неудач точки зрения можно получить больше знаний, чем из ее успеха. Тот факт, что и IBM, и SPOM сходятся не только в своих прогнозах, но и в своих неверных прогнозах, является важным, поскольку он указывает на фундаментальное несоответствие между архитектурой модели и реальностью: ключевые экологические компоненты все еще отсутствуют. Причины этого несоответствия неясны, но оно указывает на области, в которых очевидны дальнейшие улучшения модели. Основываясь на стратегии обучения на ошибках, модели Harrison et al. (2011), таким образом, не являются ни правильными, ни неправильными: они принципиально полезны.
Таким образом, статья Harrison et al. (2011) — смелая работа. Это ведущее упражнение по развитию сложного математического языка, прочно укоренившегося в надежных экологических знаниях. Вот уже более 20 лет проект по рябчиковым бабочкам в Гланвилле дает фундаментальные уроки того, как построить конкретный экологический рассказ с помощью элегантного сочетания математического моделирования и полевых исследований, ориентированных на вопросы (Hanski, 1999). Это хороший пример того, как стратегию построения сложных моделей в экологии можно рассматривать как первый шаг в стратегии построения более простых, но эффективных моделей. Этот путь от простых моделей к сложным и обратно к более простым, побуждаемый смелыми вопросами, вероятно, является путем для экологических исследований в будущем, и он еще раз показывает, что ложных моделей следует рассматривать как средство для более верных теорий (Wimsatt, 2007).
Заявление о конфликте интересов
Автор заявляет, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Ссылки
Evans, M.R., Grimm, V., Johst, K., Knuuttila, T., de Langhe, R., Lessells, C.M., et al. (2013). Приводят ли простые модели к общности в экологии? Тренд. Экол. Эвол . 28, 578–583. doi: 10.1016/j.tree.2013.05.022
Pubmed Abstract | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef
Hanski, I. (1999). Экология метапопуляции . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
Харрисон П.Дж., Хански И. и Оваскайнен О. (2011). Байесовское моделирование в пространстве состояний динамики метапопуляции у рябчиковой бабочки Гланвилля. Экол. Моног . 81, 581–598. doi: 10.1890/11-0192.1
CrossRef Полный текст
Лавин, М. (ред.). (2010). Опасно жить с большими модными моделями. Экология 91, 3487–3514. doi: 10.1890/10-1124.1
Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef
Левинс, Р. (1966). Стратегия построения моделей в популяционной биологии. утра. наука . 54, 421–431.
Левинс, Р. (2006). Стратегии абстракции. биол. Филос . 21, 741–755. doi: 10.1007/s10539-006-9052-8
CrossRef Full Text
Мэйо, Д. (1996). Ошибка и рост экспериментальных знаний . Чикаго, Иллинойс: Издательство Чикагского университета.
Оро, Д. (2013). Большие проблемы в динамике населения. Фронт. Экол. Эвол . 1:2. doi: 10.3389/fevo.2013.00002
Полный текст CrossRef
Райнерс, В. А., и Локвуд, Дж. А. (2010). Философские основы практики экологии . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
Wimsatt, WC (2007). Философия реинжиниринга для ограниченных существ: кусочные приближения к реальности . Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета.
Ключевые слова: моделирование и симуляция, байесовский вывод, динамика метапопуляции, эволюционная экология, философия науки
Образец цитирования: Алмараз П. (2014) Простые модели, сложные модели, полезные модели: можем ли мы отличить их от взмаха крыльев бабочки? Фронт. Экол. Эвол . 2 :54. doi: 10.3389/fevo.2014.00054
Поступило: 29 июня 2014 г.; Документ ожидает публикации: 18 июля 2014 г.;
Принято: 13 августа 2014 г.; Опубликовано в Интернете: 29 августа 2014 г.
Отредактировал:
Маурисио Лима, Папский католический университет Чили, Чили
Рецензировал:
Серхио Андрес Эстай, Австралийский университет Чили, Даниэль-ла-Универсидад, Республика Чили
, Уругвай
Родриго Рамос-Хилиберто, Чилийский университет, Чили
Copyright © 2014 Almaraz. Это статья с открытым доступом, распространяемая на условиях лицензии Creative Commons Attribution License (CC BY). Использование, распространение или воспроизведение на других форумах разрешено при условии указания автора(ов) или лицензиара оригинала и ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале в соответствии с принятой академической практикой. Запрещается использование, распространение или воспроизведение без соблюдения этих условий.
*Переписка: [email protected]
Создано, чтобы сделать финансы простым
Создано, чтобы продвинуть вашу карьеру
Цель ASimpleModel.com — сделать обучение финансовому моделированию и обучению прямых инвестиций доступным и недорогим. Учебная программа по финансовому моделированию фокусируется на трех наиболее важных моделях для любой должности начального уровня: модели с тремя утверждениями, модели DCF и модели LBO. Учебная программа по частному капиталу выходит за рамки модели LBO и объясняет, как профессионалы находят, структурируют и закрывают сделки.
Это может помочь вам составить блестящий бизнес-план, найти работу (если вы этого хотите) или даже самостоятельно купить бизнес.
О ASimpleModel.com
Я запустил ASimpleModel.com в 2013 году, чтобы продемонстрировать, что хотя некоторые модели могут быть сложными, большинство из них простые. Все они имеют разную степень детализации, но механика в целом одинакова.
Я также считаю, что финансовое моделирование — это один из лучших способов по-настоящему понять бухгалтерские и финансовые темы, которые в противном случае могли бы показаться абстрактными. Когда я впервые построил полностью интегрированную модель финансовой отчетности с нуля, это стало для меня настоящим озарением. В этом процессе все, что я читал о бухгалтерском учете и финансовой отчетности, наконец, сошлось.
С тех пор содержание ASM расширилось и теперь включает подробные инструкции, касающиеся процесса прямых инвестиций. Я работал в сфере прямых инвестиций большую часть своей карьеры, и я считаю, что это действительно увлекательная отрасль. Если вы хотите заниматься предпринимательством путем приобретения в качестве независимого спонсора или работать в частной инвестиционной компании, содержимое этого веб-сайта поможет вам в этом.
Моя цель со всем этим контентом остается прежней: поделиться и обобщить мой профессиональный опыт, чтобы другие могли быстро пройти обучение и сосредоточиться на том, что действительно важно.
ЗАПУСК | 4 июля 2013 г. |
РАСПОЛОЖЕНИЕ | Всемирная паутина |
НАЗНАЧЕНИЕ | Чтобы сделать инструкции по финансовому моделированию простыми и доступными |
Обо мне
Это я на изображении выше (справа). Меня зовут Питер Линч, я инвестор и основатель ASimpleModel.com. Ранее я был одним из основателей инвестиционной группы Hilltop Opportunity Partners (HOP), коммерческой банковской компании, созданной компанией Hilltop Holdings Inc. (NYSE: HTH) из Далласа. До прихода в HOP я 8 лет работал в Argenta Partners, частной инвестиционной компании, специализирующейся на инвестициях в акционерный капитал только под контролем.