看房实录

6月中旬一过,天气逐渐加温至大热,这该死的房价也跟天气一样,一直飙升。自厦门回来后发现得下决心买房了,不能用这半年来的懒洋洋的消极心态来对待买房。6月23日终于第一次去看房了,不过被那天的暴雨淋了个湿透,打赤脚走回了家...
6月23日,经过一周的网上搜寻,在souwoo上看到崮山路上的明珠苑看起来挺有温馨的感觉,于是决定去实地看看。一路沿着罗山路走过去的,看到了锦绣河山的四栋房子,果真就是对着杨浦大桥的引桥,在这样的房子中能睡着觉吗。走到明珠苑看到里面的房子果真还不错,色彩比souwoo上面的照片稍微灰暗了一点,于是打电话给几个中介问问能看房不,没想到所有的中介那边都没有明珠苑的房子了,最好只有一个一楼的房子,最终还是放弃。
最后只好到旁边的中介那边转转碰碰运气,走到一个xx中介那边,中介出来招待我们,问了一下果真没有明珠苑的房源,后来介绍一个天元公寓的房子,80平米/86万,觉得还行,过去看看吧。走了半天终于到了,中间还走错了,走到一个更漂亮的小区里面,当时觉得86万还是值得的,不过根本不是天元公寓。继续沿着张杨路往北,沿途看到6号线德平路站就在张杨路上,离地铁不是太远,也还行。那房子在15楼,两个朝北的房间,房间都挺大的,不过由此厅就很小了,而且厅很畸形,还被一个过道占掉3/4平米,觉得很是拥挤。而且这种高层的公寓房根本没有家的感觉,乘电梯上去后发现楼层很矮,走廊很小,很压抑..但是第二天中介打电话给我说这个房子还涨价了,要96万,真是抢钱啊。还好我完全不看中这个房子。
回家后总结了一下:金桥的房子不比上南那边的房子便宜,但是到陆家嘴和上南的交通差不多,但是到徐家汇和人民广场就差远了,还不如直接考虑上南这边。
但是第二天还是接到那边中介打来的电话,说有个金鹏苑的房子约我去看看,我反正也得去取自行车,于是顺便去看看。那房子在5楼,75平米/76.8万,厅很大,比起昨天那个来真是太舒服了,而且厅紧连两个房间,也算是南北通了,金鹏苑的房子外表看起来有些旧,毕竟快10年了。但是感觉起来还行,不过已经放弃这边了,仅供参考了。中介跟我说76.8万是实价,没有从中加价,不过我回家后联系到另外一个中介也有一套75平米的金鹏苑房子,房东一开始报70万,但是我打电话过去时房东要78万了,真不知道哪个是实价。
时间真快,到了这周,我的买房定位也变了,决定地理位置顺序是张江>北蔡>上南三林,甚至可以考虑塘镇那边的新楼盘,不过没找到那边的新楼盘,二手房也没找到。
电话问了几个春港丽园的房子,一个是房东不卖了,他觉得房价在涨于是租出去了,另外一个已经售出。锦绣华城的几个房子也是售出,真是让人无语,楼市有这么火爆吗.. 最后发现搜房、焦点房产、安家网搜出来的房子要不是没了,就是价钱不实,看到的房源完全不是真实的。只好改变策略,直接看中介的网站。
先决定看全房网的房子,是顺驰中介公司的网站,还是java开发的网站,不过对firefox完全不兼容,让我被迫用回了maxthon,不过发现maxthon 2变得很酷了,只是广告拦截完全不能和adblock plus相比,对全房网的iframe广告不知道怎么处理,真让人烦心。
在里面发现两个新里城的房子,不过一个售出,一个房东没接电话,而且在一楼,作罢。中介推荐了另外一个顶楼的房子,25号楼,跑过去一看才发现紧靠在车水马龙的杨高南路上,那轰隆隆的车辆声音真让人不安。进房间后,房东已经把空调开的很凉爽,完全无法知道顶楼的热度有多高。这个房子送个阁楼,是房东自己装修出来的,她说用了一卡车的木材,那阁楼我完全不能站直腰,感觉除了能堆东西真不知道有什么作用。厨房和卫生间都很小,厅是个大肚子厅,不是矩形的形状,是有点直角梯形的样子,有些怪异。
以上都是缺点,事实上新里城小区还是挺好的,99年竣工的房子,现在看起来还很新,里面绿化也很好,还有地下停车库,所以小区街道上停车很少,也让人觉得很空旷,觉得很舒心,里面有幼儿园,网球场(据说从来不开),旁边的楼盘是万科新里程,有一兆韦德健身房,高清路上还有家乐福,家乐福里面有中行、浦发,大食代,kfc等,还是挺方便的,6号线高清路站也不是太远,现有780到西藏南路,到陆家嘴也有车。
中介把新里城当作新里程一期,不知道是有意骗我还是和我一样是搞不清,我到另外一个中介那边一问才知道新里城有些房子是动迁房,跑到杨高南路那个门一看,发现开发商是浦东房产集团,这个房产集团还开发了三林世博家园,就在万科新里程再往东。
鉴于顶楼和紧靠杨高路两个致命缺陷,还是放弃这个房子。周末的两天还是没有什么收获...周六太浪费了,一觉睡到10:00多,起来看完晚上没看完的片子后又睡了一觉,发现3:30了..
下周继续努力,不过gf已经不愿意大热天出去看房了,楼市会因为天热而冷下来吗?

7/2:
香楠路408弄/城市经典二期 - 第2层/共11层 90万 , 浩坤地产龙阳店回电说房子不卖了,卖的房子是卖主的母亲的房子。应该是觉得标价太低。
下班后骑车到离得不远的新世纪花苑转了转,黑夜让这片黑黑的房子更黑了,让我顿时失去了买房的冲动。尽管门口就是7号线6号线的交叉站台。

慢慢看了看耀华路上的联城花苑还新一点,慢慢找找看看能否找到房子,怎么感觉跟淘宝一样淘房子...
张江的古桐X村不知道是什么时候的房子

香楠小区 :不知道什么时候的房子

7/3
联城花苑的一套2楼87平米,上海热线上查到是92万,打电话到明明房产里面,接电话是个奥巴桑,竟然抬价到96万,又来抢钱了。
新里城一套5楼靠杨高路的房子75平米/70万已经在下午被交定金了
下午下班后赶到新世纪花苑去看房子,约好6:50,先原房产的人竟然在6:47才打电话来说还没出发,得10分钟后到,7:05才到,时间观念决定了专业素质。第一个房子是一期的房子,直桶式的房子,南北各一个房间,中间夹着厅、厨房、卫生间,黑乎乎的房子竟然也敢要68万,而且只有67平米。房东是个老头,还住在里面,还跟我们宣传那该死的世博理念,世博真该诅咒100遍,没有带来什么城市的变化,三林的房价倒是蹭蹭蹭的涨了40%以上。第二个房子是二期的房子,一室一厅,不是中介说的一室两厅,更不是同一个房东。房东是对新婚夫妇,房间里面还到处是喜字,布置的倒挺温馨的。女房东还怀孕了,他们现在把厅当卧室,应该是房间不通风的原因,因为房间靠南,但背面就是一堵墙。房子太小了,只有58平米,中介还漫天开价要69万。
看房过程中瑞阳中介打电话来说越好的7:20他们要赶不到了,要到7:30-7:40,这也正好。提前通知一下也显得素养高一点,后面的言谈过程也证实了这一点。
瑞阳带去看的房子也是新世纪花苑一期的,和前面那个一期的房子一模一样,只是更靠门口,走出去少走两步,报价也是68/69万,记不太清楚了。直接跟他们说不接受这种房子,他们推荐了都林嘉苑、飞旺家园、杨南新村等。最后他们选定飞旺家园推荐,因为要97万,看房还说挺麻烦的。97万已经超过我们的预算了,但是我看到这个房子在7月2日他们登出来只要88万,2楼的房子,91.36平米,哄抬到97万真是狮子大开口,宰人完全不眨眼的。随他去,反正先看看。
7/4
下班后去看都林龙苑的房子,6楼的顶楼,只有59平米,送一个挺大的阁楼,但是价钱要88万。先骑车到那边转了一圈,海阳路杨南路那边新小区很多,不过看起来动迁小区的可能性很多,和一堆老头老太+喜欢吃龙虾的人住在一块也可怕的。都林龙苑还挺新的,小区也有些绿化。走到六楼猛然见到壮观的看房场面,前面有一拨人在看了,我是第二拨,在我被挡在外头的时候来了第三拨,我进去看了看之后来了第四拨,真是疯狂。疯狂的是第一拨的人还准备付定金了,88万买59平米啊...还好她只是帮朋友看房子,或者是她男朋友没来。
除去阁楼下面的一室一厅倒是挺正气的,这个鸡肋阁楼太费事了,只能开天窗,夏天完全靠空调。感觉倒是挺温馨,如果是冬天的话。
7/5
今天股市恐慌跌盘,300多只股票跌停,真希望楼市也是如此,不过很有可能在我买房后发生...
今天去看了一个半房子,一个是桃李家园一期,半个是南国龙苑,因为后者没人开门只在楼下仰望了一下只能算半个。桃李家园在夹在板泉路上浜路中间旁边南北方向的路还没名字。桃李家园三期也叫上南雅筑,在一期西面,二期在一期东面,我看的是一期,也是最老的房子,98年的房子,感觉和老家的房子很像,一个靠近上浜路的二楼,楼下就是小卖部,肯定很吵,窗户外面还有个平台,让小偷弄开防盗窗进来也容易多了,因为旁边住的都是农民模样的人,虽然自己也是农民..在那边转了5分钟就看到人在路边小便..板泉路往东就是尚东国际,据说6号线高清路站就在尚东国际那边,目测走过去需要10分钟的样子,所以交通恐怕不是大问题,73.6平米69万在现在的行情中也算很实在的价格了,不过居民+临街两个致命缺陷还是望而却步。
南国龙苑不如都林龙苑新,02年的房子,外观不是太现代,小区也没什么绿化,更没任何配套设施。一开始房东还说不卖,现在又卖了,看来还是觉得房价到了一个高点了,这个时候买进是不是有些傻?小区物业貌似还行,一直跟着我们让我们出去,因为没有房东在。5楼的房子86平米88万,离8号线杨思站7、8分钟,离6号线灵岩南路站10-15钟,门口就是981站台,西面据说是规划中的绿地,总的来说还留着继续看看的期望。
7/6
不经意又约到了先原房产去看房子,我6:45到了,转了一圈,6:55打电话给他,果真还没有出发,约好时间是7:00啊,太没时间观念了。我计划好7:20不到就直接回家了。7:32我已经在回家的公交车上了他才打电话来,ft。看见先原就得退让三尺了。
7/7
感冒了,头晕..想去张江的,去不成了。呆在家中在google earth上做了不少标记

下午看了一个南江苑二期的2房2厅,02年装修入住的,二楼,87平米,92万,感觉很不错,就是稍有点贵
7/8
昨天那房子已经被别人预订了,也让我省心了,不然得30几万的首付。也去看了一个南江苑的小两房,67平米,67.8万,但是靠近杨高南路,南边的房间明显听到马路上的轰鸣声。房东说自己有心脏病,应该是因为吵闹要搬走了吧。
下午去张江,阳光花城的模型看起来不错,不过说要涨价10-15%,ft。张江几乎没看到什么二房在卖,那边的中介也很不专业,勉强看了一个古桐二村的顶楼,送阁楼,家里布置的象村舍,还要卖85万...不过动迁房也不考虑了。
[img]http://lh5.google.com/eyejava/RpMxBe4oFjI/AAAAAAAABeQ/KNOAqcT8bw0/a.jpg[/img]
7/17
沉寂很久不看房了,这种行情很是让人沮丧。瑞阳的小伙打来电话说有岭南苑的房子,106平米88万,还是有阁楼的那种。跑去看了之后觉得岭南苑小区环境不错。那房子房型也还行,本以为小笨也喜欢这种阁楼的房子,就叫她一起来看了,没想到她根本不喜欢,三林路那边破烂不堪的场景也是一大煞笔。看来得放弃凌兆路那边的房子,仔细看了一下,到地铁也是不近的,还是关注杨南路好。今天明明房产也打电话来说有一个海阳新村的房子,02年,82平米,83万。海阳新村的房子很破旧的,怎么会有02年的呢,本着看看的想法过去了。长清路976弄,google了半天也没有任何介绍。看房的感觉是装修还行,房型不错,但是卧室有道裂缝,价位也能接受,小区有些破。有些想买的感觉,但是还是得仔细研究一下。
第二天一大早6:00起床去那边踩点,外墙都是裂缝,虽然细小。到门卫那边打探发现976弄是动迁房,难怪门栋的铁门都没有安装,一块绿地长野草了也没有人管理一下,还有人在上面搭了一个棚屋。物业比德州四村还差,放弃..977弄的房子看起来还行,也有铁门,或许能考虑。
7/18
看了一个东林苑顶楼的房子,68平米21世纪房产报价78万,均价11500,疯狂!但是瑞阳网上报价是70万。东林苑小区不错,但是顶楼竟然没有隔热层,热的要死。那房子装修也挺温馨的感觉,橙色的墙面感觉不错。但是这么贵加这么热受不了。
7/19
昌南房产越好去看恒宇小区的房子,72平米70万,里面一个中介坐地开价变成了72万。管它了,看看再说,还是动迁房。主要是去了解一下那边的房子如何,那边离地铁也不远。
7/23
终于看到一个觉得还不错的房子了!联丰苑,2房87.1平米85万,离地铁只有550米,有易初莲花等等超市,公交车还不少,房子是99年的,有点点老,小区挺小的,就5栋房子,还好这个房子在第三栋,小区里面的路凹凸不平,不会是地面有下沉吧.. 但是房子里面没看到什么裂缝,明天去仔细探查一下,当然还得等小笨回来确认一下。这房子中介还说没有房产证呢,看房的时候诱骗房东把产证拿出来看了看,产证还是很正宗的,为什么会查不到产证呢?挺奇怪的,也得再次确认这个问题。
7/25
什么叫做地狱牢笼呢?就是原本住一楼的人,早上一觉醒来推门一看怎么门外是一堵墙。。因为经过一晚房子已经下沉了,原本一楼的人住的就叫做地狱牢笼了。今天再次去看的房子就有可能发生这一幕,那房子下沉的很厉害,门卫说是板式房,我也不太懂,但是道路都向房子的墙脚倾斜,导致出现路上一条条的裂缝,门栋铁门外的楼梯也塌陷了,断裂成两半。
好不容易看中这个房子竟然地基有问题,郁闷致死。
7/30
凌兆佳苑88.9平米,94.5万,还是谈判后的价格,3楼最后一排,紧贴在中环高架上,肯定要被吵死,因为有卢浦大桥从济阳路高架过来的车,还有过上中路隧道的车。所以只好放弃。房东原本心理期望是90万到手,没想到竟然有20多人要去看房,房东是个精明的家伙,提价到95万了..看到一句话:买房子宁愿买没有明显优点的也一定不能买有明显缺点的!
8/2
东方滨港苑88.9平米,92万,2楼,05年建好的房子,毛胚。房型还不错。小区也还不错,就是交通不方便,现在走到杨高南路的公交站台需要7、8分钟,而且那边的公交还挤死人。
8/4
难得一个没有太阳的周末早晨,我踩着那扭曲前轮的自行车杀出去看房。品华苑的一个,竟然是一楼,中介太忽视我的要求了,来了就看吧。一楼没有花园,房型也不正,71平米要75万。然后还说有凌霄苑的房子,还是算了。后面一个是翠竹苑,2楼,77平米71万,毛坯,但是即使这样也有人住在里面,进去一看连床、门都没有,看见这个样子就不想买了。然后是三林苑,71平米76万,房子才装修几个月,装修的设计不错,但是价格太高了,这房子还没有阳台,小区是98年的,比较旧。三林城N多小区都是旧的,ft,不看不知道啊。
8/5
建业新村,一听这“村”就知道是老房子了,名字还是很重要的,开发商当时没预料到这个位置现在会变得这么好。在杨高南路高科西路路口上,7号线就在门口,交通很方便,不过房子有点旧,楼梯的扶手栏杆完全锈掉,楼道上也布满了蜘蛛网,外墙看上去倒是还行。二室一厅,卧室倒是不小,但是厅很小,而且只有一个朝北的小窗户,所以采光不好,总共64.34平米,竟然要72.2万..
8/9
联丰新苑,5楼,没想到是顶楼,88.04平米,96万,贵!这房子还是最靠西的一间,夏天就是烘烤炉。优点是在易初莲花旁边,公交很多,小区小,保安很负责,小区绿化也还行,同小区还有3栋象农家大院的别墅。到6号线三个地铁站都在10-15分钟,房东送所有家电、家具,四个空调,2个电视,一个洗衣机,柜子、沙发、桌椅等,但是这些家具都是老人风格的,很不欣赏。主要因为是顶楼靠西,放弃!
同时得知阳光花城要到09年年底交房,今年买房看来得彻底放弃了。最后一道防线也没有了。看了去年到现在基金的收益很多超过150%的年收益,还不如把钱都投入基金算了,继续过租房的生活。
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【开题答辩实录分享】以《租房小程序的设计和实现》为例进行答辩实录分享

该小程序主要为解决当前大中城市工薪阶层租房难、房产公司信息传播效率低的问题,搭建一个便捷的租房信息交互平台,让用户能快速找到符合需求的房源,同时帮助房产公司扩大信息覆盖范围。功能模块方面,系统包含房屋信息查询(支持按区域、价格、类型、面积查询)、用户信息管理(注册、资料修改、密码修改)、房屋信息管理(管理员发布、修改、删除租赁信息)、房屋租赁管理(三方协同签订合同、押金租金缴纳及合同保存)、用户信息管理(管理员查看、删除用户)五大核心功能。

2509_93102599的博客 1324

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

什么时候我们走向平台级,难道一定是资本的特权?

如果你想拥有一个自己的看房APP,可以联系http://www.flycent.com.cn/ 腾讯房产讯 2013 ---10月30日,腾讯房产2013年“微力无限 信服生活”新品推介会在北京举行,会上腾讯房产宣布推出两款革命性移动端产品——《楼盘微管家WeHouse》和《看房》,完美诠释无线互联网应用空间。指尖上的革命,助力房地产行业探索创新。多位房地产界重量级嘉宾共同见证这一时刻。

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Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

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