邯郸楼市金九银十成色不足

在楼市调控措施打压下,当前全国多地房价出现了下降势头,邯郸楼市房价也现松动。2011年8月25日,浙江省台州市发布《关于进一步落实房地产市场调控工作的通知》,明确提出楼市限购措施,成了二三线城市首个限购令。此令让那些盼着房价“降些再降些”的市民心中又添希望。而邯郸的购房者更是盼着邯郸楼市价格的“分水岭”出现。   销售市场低迷 开发房忙促销   购买者观望 金九银十不再   今年迈入婚姻殿堂的王静女士内心有些纠结,在买房还是不买房中,她和爱人一直反反复复难以选择。“我们是绝对的刚性需求,但是现在的房价实在让我们心有余而力不足。国家又一直在大力调控。等等看吧,降不降不敢说,涨!我想不会涨多少了。”   在不久前由邯郸市某媒体举办的为期5天的邯郸市城市秋季房展会,呈现出“金九银十”成色不足的景象。一位参展的开发商告诉记者当前房地产市场渐冷,人流量不如以往,参展期间每天前来参观的潜在消费者大概在四、五百人,其中有意向的客户大概有20%左右,但是客户停留的时间都不是很长,大概15分钟,直接出手购买的消费者更是凤毛麟角。一些开发商为了吸引购房者打出“五人即可团购”的招数,实际上就是在价格上出现松动。“前半年房价略有上涨,但由于前期国家一系列的房产市场调控措施实施,‘高温不退’的房市日趋平稳。现在房产项目这么多,谁都希望在目前市场景气的时候尽快完成销售。”一房地产商销售主管称,今年看房的不少,买房的却少多了。市场不温不火,他们参展也是想通过“金九银十”传统的销售旺季,来探寻下半年市民购房的热度,同时也通过展示和宣传刺激一下市民购房的热情,但效果难说理想。   中道房地产营销总监茆源告诉记者,2011年邯郸楼市的“金九银十”并没有出现,老百姓对于众多楼盘的促销、打折也是持观望态度的居多,真正出手的少,这也说明购房者的购房心理回归理性。邯郸市尤其东部住宅大盘比比皆是,而邯郸市主城区仅有100余万人口量,茆源反问“那么多房子买了谁住?谁还再买?”。   楼市的低迷也波及二手房交易的市场。在2008年时,邯郸市民郭先生出手在主城区东部购置了一套27层的高层住宅,本想投资获益但是却被套在了手中,“2008年年底我出手能卖到50万左右,但是也对楼市拿不准,就没有放出去。今年做生意需要的流动资金缺口比较大,想把这套房子变现,谁知道问的多,出价的少。最有诚意的一位买家出价是45万,基本上我几年的投资不赚钱,等等看吧!”郭先生一声叹息。   统计数据显示房价小幅增长   但供应骤增下 2011或成邯郸房价分水岭   就在邯郸购房者充满希望的等待中,2011年邯郸楼市价格却在平静中慢慢发酵。   根据中国房地产指数研究院公布的“百城价格指数”显示,9月份,我省列入统计范围的7个城市中,有3个城市房价环比上涨,3个城市下降,1个城市保持不变。其中,邯郸环比涨幅0.39%,样本平均价4730元/平方米。与1月份的样本平均价4416元/平方米相比,邯郸房价前三个季度已上涨7.11%。   10月百城房价指数报告出炉,河北多个地区出现了房价缩水的现象,邯郸房价出现了持平状态。数据显示10月我省7个样本城市房价环比平均跌幅达到了-0.31%。虽然几个城市房价走势出现分化,但总体上显现出涨幅停滞、跌幅增大的特点。   记者调查发现在各新开盘的楼群价格中,邯郸房价呈现出东高、西升、中挺、南北缓涨的局面。东部凭借得天独厚的发展优势,房价基本在每平方米5000元以上,不乏6000余元的高档小区。西部不断改善的环境使原本3000多元的楼市不断小幅攀升逼近4000元大关,赵苑周边的部分房价已超4000元。中心区旧房改造的新小区五、六千元,南部、北部也基本迈过3000元水平线。 上一页 1
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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