面对存款外流，银行可以采用哪些方法获取流动性

银行可以采用以下方法获取流动性：

1. 向其他银行借款。如果银行需要流动性，它可以向其他银行借款来弥补短缺。这通常是通过同业拆借市场实现的，其中一个银行向另一个银行提供短期贷款。

2. 出售资产。银行可以出售一些资产，如股票、债券、抵押贷款或其他证券，来获取流动性。

3. 向央行借款。如果其他银行不愿意借给银行流动性，银行可以向央行借款。央行通常会向商业银行提供流动性支持，以帮助维持金融稳定。

4. 发行债券。银行可以发行债券来筹集资金。这些债券可以是短期或长期的，具有固定或浮动利率。

5. 吸引存款。银行可以通过提供更高的利率或其他优惠条件来吸引更多的存款，从而增加其流动性。

需要注意的是，以上方法并不是银行获取流动性的唯一方法，不同的银行可以采用不同的策略来应对流动性短缺。

相关问题

单片机控制八个LED按照单灯左移流动，单灯右移流动，双灯从两端向中间流动，双灯中间向外流，再由外向内流的代码

在单片机上实现这样的LED灯效果，通常使用Pwm（脉宽调制）或者直接控制IO口的方式，这里假设我们使用的是51单片机，并且每个LED对应一个IO口。以下是使用C语言编写的一个基本示例，使用定时器来控制灯的变化：

#include <reg52.h> // 使用8051汇编指令

#define LED_0 P1_0
#define LED_1 P1_1
#define LED_2 P1_2
#define LED_3 P1_3
// ...依此类推，直到P1_7或其他实际对应的IO口

void left_shift() {
    for(int i = 7; i >= 0; i--) { // 从最后一个LED开始
        delay_ms(1); // 暂停时间，这里可以用延时函数
        PORTB &= ~(1 << i); // 关闭当前LED，左移一位
        LED_0 = 1; // 将新的LED点亮
    }
}

void right_shift() {
    for(int i = 0; i < 8; i++) { // 从第一个LED开始
        delay_ms(1);
        PORTB |= (1 << i); // 向右移动并点亮下一个LED
        PORTB &= ~(1 << i); // 然后关闭当前LED
    }
}

void double_flow_direction() {
    // 双灯流动可以分两个步骤，先从两端到中间，再从中间到两端
    left_shift();
    right_shift();

    for(int i = 4; i >= 1; i--) { // 再次从中间向两边
        delay_ms(1);
        PORTB &= ~(1 << (i-1)); // 中间LED向两侧关闭
        PORTB |= (1 << i);      // 两侧LED亮起
    }
}

int main(void) {
    TR0 = 1; // 启动定时器T0用于控制延时
    ET0 = 1;
    EA = 1;

    while(1) {
        left_shift();
        right_shift();
        double_flow_direction();
        // 更换其他模式或添加循环切换条件
    }

    return 0;
}

注意，这里的`delay_ms`是一个假设的延时函数，实际应用中你需要替换为你使用的具体延时方法，如利用定时器中断进行计数。

高超声速钝头体外流代码示例

以下是一份 Python 代码示例，用于计算高超声速钝头体外流：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义常数
p1 = 1.225  # 空气密度
p2 = 1.4*p1  # 燃气密度
R = 287.1  # 气体常数
T1 = 300  # 空气温度
a1 = np.sqrt(1.4*R*T1)  # 空气声速
u1 = 1500  # 入口速度
M1 = u1/a1  # 入口马赫数
theta = 20  # 钝头半角
L = 0.2  # 钝头长度
L1 = L/np.sin(np.deg2rad(theta))  # 圆锥长
L2 = L*np.tan(np.deg2rad(theta))  # 钝头长
A1 = np.pi/4*(0.5**2)  # 入口面积
A2 = np.pi/4*(0.5**2)  # 出口面积

# 计算出口速度和压强
M2 = np.sqrt((M1**2 + 2/(1.4-1)*(1 - (p2/p1)*(A1/A2)*(1 + (1.4/2)*(M1**2*np.sin(np.deg2rad(theta))**2 - 1))))  # 出口马赫数
u2 = M2*a1*np.sin(np.deg2rad(theta))  # 出口速度
T2 = T1*(1 + 0.5*(1.4-1)*M1**2*np.sin(np.deg2rad(theta))**2)  # 出口温度
p2 = p1*(1 + 0.5*(1.4-1)*M1**2*np.sin(np.deg2rad(theta))**2)**(1.4/(1.4-1))  # 出口压强

# 计算流场参数
x = np.linspace(0, L1+L2, 1000)
p = np.zeros_like(x)
T = np.zeros_like(x)
rho = np.zeros_like(x)
u = np.zeros_like(x)
M = np.zeros_like(x)
p[0] = p1
T[0] = T1
rho[0] = p1/(R*T1)
u[0] = u1
M[0] = M1
for i in range(1, len(x)):
    if x[i] <= L1:
        p[i] = p[i-1]*(1 + 0.5*(1.4-1)*M[i-1]**2)**(-1.4/(1.4-1))
        T[i] = T[i-1]*(1 + 0.5*(1.4-1)*M[i-1]**2)**(-1)
        rho[i] = p[i]/(R*T[i])
        u[i] = M[i-1]*a1*np.sin(np.deg2rad(theta))
        M[i] = np.sqrt((M[i-1]**2 + 2/(1.4-1)*(1 - (p[i]/p[i-1])*(A1/A2)*(1 + (1.4/2)*(M[i-1]**2*np.sin(np.deg2rad(theta))**2 - 1)))))
    else:
        p[i] = p2
        T[i] = T2
        rho[i] = p2/(R*T2)
        u[i] = u2
        M[i] = M2

# 绘制图像
plt.plot(x, p/p1, label='Pressure ratio')
plt.plot(x, T/T1, label='Temperature ratio')
plt.plot(x, rho/rho[0], label='Density ratio')
plt.plot(x, u/a1, label='Velocity ratio')
plt.plot(x, M, label='Mach number')
plt.xlabel('Position along flow field (m)')
plt.legend()
plt.show()

这段代码计算了一个高超声速钝头体的出口速度、压强和流场参数，然后用 Matplotlib 将结果绘制成图像。请注意，这只是一份示例代码，具体计算需要根据具体问题进行调整和修改。