舒舍:北漂的生活成本到底有多大?

本文详细解析了北京的生活成本,从租房、饮食、交通等方面进行分析,指出实际生活成本并未如想象中那般高昂,为即将或正在北京打拼的朋友们提供了一份实用的参考。

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北京的生活成本是不是很大?这是很多朋友心中的困惑,有很多我身边的朋友在没毕业之前就觉得北京的生活成本很大,在找工作的时候直接放弃了找北京工作的打算,目标定向了成都、杭州、西安等这些非北上广的城市。

 

说实话,我在没来北京之前,也觉得北京生活成本很高,也很担心自己能不能在北京扎根下来,总觉得那可是北京啊、帝都啊。但在北京目前工作了快两个月,体验了一波北漂的生活,回过头来看看,北京的生活成本没有想象中的那么大的离谱。

 

北京生活成本是高,但不至于是那种种高到活不下去的那种地步。从衣食住行四个方面唠唠

 

首先说一下租房的花销,我和我身边的朋友同学租的自如房子差不多都是3000块左右一个月,当然如果你有男女朋友的话这个费用可以减半,我认识的一个同学就是和自己的高中室友合租,一人1500一个月,还是很便宜的,不过这个得和很熟的人一起合租了,要不然麻烦事不少。

 

如果不想两个人一起挤一间房子,那么自如一个月3000块左右可以搞定(到公司最长大概半个小时);如果想更便宜一些,那么可以花点功夫去链家蛋壳去找房子,2000、2500价位都有,又可以在租房上节省点开支。

 

租房 2500

 

除了租房,最重要的就是吃了。我们公司是早餐免费,午餐20补贴,晚餐自己掏,夜宵8点免费吃,所以一个月吃的话真花不了几个钱。当然不是所有的公司吃饭的补贴都一样,我按照我周末吃外卖的花销来计算一下如果三餐都是自己掏的话,一个月得花多少钱。

 

 

每天吃喝早饭6-10元,午饭20-30,晚饭15元左右,地铁来回12元,一月算22天工作日,8天双休时间,周六日不出去浪不出去吃大餐的话:

 

22 ×(6 20 15 12) 8 × (6 20 15) = 1494

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如果自己下顿馆子的话,大概人均100,我周末出去吃了一顿烤肉两个人花了202。如果是自己做饭,想吃一顿很丰盛的话大概一顿120左右,下面这一桌是中秋假期做得,自己做省钱但是很花时间,这个自己权衡。

 

所以如果假设每周下一次馆子,一个月额外费用就是400吧。

 

吃饭和出行(不下馆子) 1494

吃饭和出行(下馆子) 1894

 

男生衣服 0

女生衣服 600

那么现在来看一下北漂一个月的最低花销大概是3994,这个费用大概是北漂的一个月的生活成本,如果要每周下馆子以及买衣服,花销会多个1000吧,也就是4994。

 

除去这些,还有五险一金需要从工资里面扣,这个每个公司每个人也不太一样,这里就不能有一个统一的标准了。

 

所以如果一个月的工资能够Cover这些,富余下来的钱自己可以接受,那么就不要担心没法在北京生活下去。

【电力系统】单机无穷电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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