"计算机mf"可能指代两个不同的概念，具体计算方法如下：
模糊数学中的MF
构建模糊集合：首先需要将模糊集合的元素和其隶属度进行配对，构建模糊集合。
确定隶属度：对于给定的输入值，通过计算那些具有隶属度的元素进行运算。
常用运算：
模糊交：将两个模糊集合的对应元素的最小隶属度作为交运算的结果。
模糊并：将对应元素的最大隶属度作为并运算的结果。
模糊差：在一定条件下对两个模糊集合进行差运算。
应用：通过这些运算，可以得到模糊数学中的模糊集合的计算结果，应用于决策、控制等领域。
资金流量（MF）
计算公式：MF = TP × 成交金额。
分辨PMF及NMF值：
如果当日MF > 昨日MF，则将当日的MF值视为当日PMF值，当日NMF值 = 0。
如果当日MF < 昨日MF，则当日MF值有效，NMF值需要进一步计算。
MFI计算：MFI = 100 - （100 ÷ （1 + MR）），其中MR为某项比率。
MapReduce中的MF
定义：MF即MapReduce，是一种编程模型，用于处理大数据集的并行运算。
计算方法：用户需要自己编写Map和Reduce函数来执行数据分析任务。
应用：MapReduce支持大数据处理和分析，常用于云计算和分布式计算平台。
请根据具体的应用场景选择合适的计算方法。如果有更多上下文信息，可以提供更精确的解释和计算方法。