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搜索关键字:房价    ( 567个结果
联发科(MTK)调研归来
MTK调研,应该是这个暑期做的最有益的事情之一,回来后也迫不及待跟几位同事做了交流,那么现在写点干货与大家一起交流。联发科的这几天联发科是一家什么单位?去之前,我的了解停留在魅族、红米等手机的芯片。去了之后,对MTK有了一个较全面的了解,但更多的是感受着这家企业..
分类:其他好文   时间:2016-08-15 22:42:12    阅读次数:204
通往全栈工程师的捷径 —— react
首先,我们来看看 React 在世界范围的热度趋势,下图是关键词“房价”和 “React” 在 Google Trends 上的搜索量对比,蓝色的是 React,红色的是房价,很明显,人类对 React 的关注程度已经远远超过了对房价的关注。 从这些数据中,大家能看出什么?可以很明显的看出,我在一本 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-12 19:52:40    阅读次数:142
花桥楼盘
虽说花桥算不上是荒、凉、偏、远,但发展规划自然是比不上“魔都”,但相较于上海动辄两三万每平方米的房价而言,花桥房价绝对可以说是低至谷底。据小编观察,在一人一家昆山花桥专线看房团活动中,前来看房的网友中,8成以上来自上海,不仅如此,花桥的很多盘本身就是针对上海购房者,上海购房者在拉动花桥楼市成交量方面 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-12 06:38:56    阅读次数:245
购房需知
房价蹭蹭蹭,租房又好贵。。赶紧买套房,房租用来按揭才好~ 下面是我这几天陪着爸妈看房的收获: 购房考虑的因素 ①学区: 现在都是按照居住小区,户口在这边房产证也有,才能确定上政府划分的学校,一般都是9年义务的公办学校 ②交通: 周围交通便不便利,地铁,公交,到市中心的车程 ③环境: 绿化好不好,周围 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-08 19:16:27    阅读次数:95
上海学区划分2016年,上海学区房划分分布图
上海学区划分2016年,上海学区房划分分布图 学区划分2016年,学区房划分分布图详细信息如下: 学区房房价 学区房能带来什么好处不用说大家都知道。但是家长一定要注意的是,不是所有学校周边的房子都叫学区房,在购房时候,一定要看看所选房源是否在小学划片之内,否则投买了套“伪学区房”,那真是哭都哭不出来 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-08 06:31:15    阅读次数:181
监督学习和无监督学习
监督学习 给出一个算法,需要部分数据集已经有正确答案。比如给定房价数据集。监督学习又叫回归问题 例子:房价预测,癌症预测 无监督学习 样本集未作标记,把一组未标记的数据分成多个聚类 例子:组织计算机集群,社交网络分析 鸡尾酒会问题 从背景噪声中提取有效信息。 [W,s,v]=svd((repmat( ...
分类:其他好文   时间:2016-08-02 00:50:04    阅读次数:362
POJ_4022 买房子
描述 某程序员开始工作,年薪N万,他希望在中关村公馆买一套60平米的房子,现在价格是200万,假设房子价格以每年百分之K增长,并且该程序员未来年薪不变,且不吃不喝,不用交税,每年所得N万全都积攒起来,问第几年能够买下这套房子?(第一年年薪N万,房价200万) 输入 一行,包含两个正整数N(10 <= ...
分类:其他好文   时间:2016-08-01 22:39:25    阅读次数:537
未来十年关于房子和人民币,你必须知道这9点!
未来十年关于房子和人民币,你必须知道这9点! 人民币走完了对美元升值的大周期,开始进入贬值周期;另一方面,中国楼市进入下半场,房价有上涨动力的城市越来越少。在这个时候,展望未来10年,我们应该如何配置资产? 未来十年,房子、美元、人民币和黄金: 7月1日,人民币在岸价创下了2010年12月以来的新低 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-31 09:10:07    阅读次数:204
机器学习之——机器学习应用建议
机器学习的应用建议 好久没有更新机器学习的学习笔记了,上一次还是更新的神经网络的部分。这一次我们来聊一聊,机器学习的应用建议。 决定下一步做什么 假设我们需要用一个线性回归模型(Linear Regression)来预测房价,当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候,发现有较大的误差,我们下一步可以做什么? 获得更多的训练实例——通常是有效的,但是代价较大,下面的方法也...
分类:其他好文   时间:2016-07-13 17:34:10    阅读次数:216
R语言分析南京房价
**#################################################本项目分析南京房价数据,数据来源:链家网autho:owl前言:本文利用网上爬取的南京二手房信息,利用R进行简单分析,数据做仅学习研究练习用,侵删首先读取数据,数据为.csv格式houseprice = read.csv("E:/houseprice.csv",stringsAsFactors =...
分类:编程语言   时间:2016-07-12 12:20:23    阅读次数:1039
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