假程序员启示录:房价

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

LOOK,深圳南山区月薪2.3万程序员住的地方,链接:
http://blog.youkuaiyun.com/default7/article/details/78749359
呵呵~

我呸!
月薪5万以下也配叫程序员???
这里写图片描述

每次打开腾讯新闻,总是尼玛的一大堆铺天盖地的房价调控的新闻,然后这些新闻的评论里面总是充满着各类拍手称快的「群众」声音,拍手称快,弹冠相庆的欢呼,房价终于要降了。尼玛,你一个个字找找,新闻哪里提到过要将房价,半个「降」字都没有。

掰开脑袋想想,就光从这些评论来看,这么多的欢呼的声音,就足以说明中国的房价肯定不可能下降,这么多人希望下降,为什么?无非是他们也想买房,想房价下降一点儿然后抄底买房罢了。呵呵~

很多人忧国忧民的说以后接盘侠没人接盘了,房价绝对会下降。天真,naive!中国的富有人口虽然比例很低很低,远不如发达国家,但这是尼玛除以了13亿人口的结果。但是这个比例哪怕是只有 0.1% 也是 上千万级别的人口,要知道西欧国家别个一个国家人口才一两千万而已…… 你净资产在1000万人民币以上的富余人口已经超过2000多万了,放到发达国家去就等于别人国家 100%的超富人口。这购买力,房价才10万不到一平米,在他们面前,实在是白菜价,就跟你平时上街不买东西但是逛得实在是累了买瓶矿泉水一样,特别的信手沾来、漫不经心一样,因为便宜啊,才10万不到一平米,一整套按照100平米5万一平米也就500万不到而已,白菜价而已。

呵呵……

你这个时候心里也不会死心的,因为你觉得以后放假肯定会下降的,也许会吧。不过开放二胎了,韭菜又多了一批了然后等这一批韭菜长大了,你那个时候好不容易积攒了10000万人民币,那个房价已经100万一平米了,还是买不起了,借点钱刚好勉强个首付,然后想想你还能住多久,就好像某J的死后可以上天享受72个处女那样给自己一个完美的谎言。

你明白了这个的时候,你反抗也没用。你买不买都没有关系。房子本来都不是给这些工薪阶层购买的。也不是给这些月收入连1平米房子都买不起的人买的。别吹嘘什么杠杆,你真的你以为自己一直不会失业?呵呵…… 说的好像自己可以无空隙的跳槽一样,说的好像一家民营的IT公司可以存活5年以上一样。说的好像35岁越是容易轻易找到工作一样。听着网上的传闻说什么一定要杠杆,等哪天你上套了,你又正好中年危机失业了,那个时候你就呵呵了~

早买房早致富,偏不信。很多人每天盼星星盼月亮的盼望着房价会下降、房地产崩盘,真素可笑。哪次有哪个政策提到过要降房价,最多提到过的是什么?稳定房价,意思就是不让上涨就已经不错了。看看那些新闻和评论,全部都是一个个巴望着下跌,就说明房价的市场需求是多么的火烈,除非每个时间段一出这样的要稳住或下跌的,就所有人破口大骂不准下降,那个时候才是真的房价要下跌的可能。中国人口14亿,净资产超过10000万人民币的已经多达上千万,一套动辄300万、500万的房子,首付也就100w、300w,在他们的资产比重,份额实在是太小了。

退一万步去讲,就依你的,房价下降。最大能下降多少呢?2010年房价佛山房价才8000一平米都没有买,到了2017年房价已经3万起,多出了2.2万。如果真的从3万再下降2.2万,降幅是多少?80% 了,你觉得可能吗?呵呵~ 假设真的下降,最多降幅也不会超过50%。也就是原先深圳1.5万一平米的房子,涨幅到了8万一平米,现在降价50% 也是 4万一平米。你也买不起。更何况如果整个中国的房价都下降30%,中国之前的经济总量都是依赖房地产,你想想,这国家经济不玩完吗?世界上第一个因为房价下跌倒闭的GJ。很多人在想着日本的房产泡沫,可问题是日本房地产泡沫之后,虽然房价下跌,但也不便宜。一般人还是买不起。

这辈子,假程序员就别指望买房,租房一辈子吧。
如果真的是哪天深圳或者北上广的房子租不起了,35岁后也被淘汰掉了。
只能从哪儿来就回到哪儿去了。

coconets@163.com

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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