投资理财-车位

车位投资与消费观念

最近我住的小区准备卖车位了,大概卖13万一个,租的话包管理费大概300-350一个月,我算了一下,怎么算都是一笔亏本的买卖。
如果我买车位,13万花出去了,每个月还要交120的管理费,一年就是1440。

如果我租车位,按350算一年也就4200,我13万每年按3.5个点的无风险利息都有4500我买车位,13万花出去了,每年还要亏1440。我租车位,13万还在手里,每年还能有300的盈余。而且车位几乎涨不了价,因为现在的新建的小区车位配比都挺高的,平均一户人配1.4台车,但规定每户人又只能买一个车位,车位都是有多的。

能一直保持平价都算好的了,更何况到时卖了还要交不少的税。怎么算怎么亏,我以为车位是很少人才会去买的。结果跟邻居聊了一下,发现不少人想去买,他们很多都是这一种说法,先去买的就能买个好车位用的舒服。。

我就明白了一件事,我过于看重车位的金融属性,把他当成一项投资,一笔生意。但其实有相当一部分的人把车位当成消费品,他们不在乎亏那么点钱,更注重的是这个车位用的舒不舒服。就跟买那些豪车一样,我觉得买豪车不值,一落地就贬值了10万几二十万,但别人用的过瘾,觉得有面子,这就是价值。

我很多时候都是用钱去衡量一个东西的价值,但实际一个东西除了能有流通的价值外,还有很多其他的价值。

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,作为学校以及一些培训机构,都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试,可以与线下的考试有机的结合在一起,实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的需求,创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现有管理员,校长,教师,学员四个角色。管理员可以管理校长,教师,学员等基本信息,校长角色除了校长管理之外,其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛,课件,视频,作业,学员可以查看和下载所有发布的信息,还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统,采用Java的SSM框架作为开发技术,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现管理工作系统化、规范化。
### Faster R-CNN 车位检测实现方法 #### 1. 数据准备 为了使用Faster R-CNN进行车位检测,首先需要收集并整理带有标注的停车场图片数据集。这些图片应该覆盖各种光照条件、天气状况以及不同类型的停车位布局。对于每一张图片,都需要精确地标记出每一个停车位的位置和编号。 #### 2. 构建模型架构 Faster R-CNN由两大部分组成:区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)和地区分类器(Region Classifier)。RPN负责生成候选框,而地区分类器则进一步判断这些候选框内是否存在目标物体及其具体类别[^4]。 ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) num_classes = 2 # 假设只有背景和其他两类 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) ``` #### 3. 模型训练 在准备好数据之后就可以开始训练模型了。这一步骤涉及到定义损失函数、优化器的选择等问题。通常情况下会采用交叉熵作为分类任务的损失函数,并配合SGD或者Adam这样的随机梯度下降算法来进行参数更新操作。 ```python device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') model.to(device) params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) len_dataloader = len(data_loader) for epoch in range(num_epochs): model.train() i = 0 for images, targets in data_loader: i += 1 images = list(image.to(device) for image in images) targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets] loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values()) optimizer.zero_grad() losses.backward() optimizer.step() print(f"Iteration: {i}/{len_dataloader}, Loss: {losses}") ``` #### 4. 测试与评估 完成训练后,应当利用测试集验证模型性能。通过计算平均精度均值(mAP)、召回率等指标来衡量模型的好坏程度。如果发现某些特定场景下的表现不佳,则可能需要调整超参或是增加更多样化的样本以改进模型泛化能力。
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