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2016-01-11 11:57:32
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路有点曲折，整理一下一定要写出来，中介就是披着狼皮的狼。早听说中介是骗子，可是自己还是轻信中介让骗了。签合同一定要小心，只要对自己不利的一定要注意，处处是陷阱。开始对中介还是有戒心的，自己有购房需求，又不得不找中介。满意不满意的中介会带你看，看久了中介会套近乎帮你分析房价，慢慢的你发现和中介也可以聊...
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2016-01-07 10:15:28
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又是年底，又到了做选择的时候。从“激情燃烧的岁月”到“何处安放的青春”，逃离北上广深的口号从未停止过，回到北上广深的呼喊更是一浪接着一浪。应届生们奔波忙碌，想有一份承载自己梦想的工作，想在异乡有一处安身之所。但北上广深似一个魔咒困扰着即将毕业的年轻人，一些..
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2015-12-29 11:13:55
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http://bbs.hejia.tv/yichang-42436-1-1.html一刀上篇的宜昌房价预测出来后，发现很多网友不再怎么关注房价涨跌，估计这部分网友已经是买了房的刚需，房价涨涨跌跌都不关自己的事，反而更关注的是那谁谁谁又在哪里拿地了，一副看热闹不嫌事大的姿态。不过也是，活跃在房产论坛里...
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2015-12-09 00:20:04
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本文主要从一个例子开始说说线性回归模型以及线性回归模型的损失函数，求解方法和概率解释。不涉及统计学里的回归分析等诸多细节。例子假设我们中介手上有一些房屋销售的数据（北京的房价太高了）：面积(平方米)价格（万）8032090365100380120400150500有个人有个130平方米的房子要卖，中...
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2015-12-08 02:02:08
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腾讯Bugly特约作者： 左明首先，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...
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2015-11-23 18:20:14
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从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。数据来源这些数据是笔者在2014年10月年和2015年10月份两次，在链家官网上抓取的在售二手房数据，2014年约为64000条，2015年总计约7W条。数据源可...
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2015-10-30 16:56:33
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今年上半年的楼市库存量和成交量，项目销售周期加长，周转速度减慢，催生了房地产企业财务费用大涨的现象编者按：在购房者普遍预计房价将大幅下调的同时，资本市场也对房企的未来打上了问号。房企的融资成本无疑会大幅增加。这在一定程度上，也加剧了房企资金链的紧张程度。在..
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2015-10-19 12:54:52
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