租房记

漂泊在外,经常需要面临租房子的难题。租房子是难题,至少对我来说是。
原来住的地方是浙大分给教师的房子,当初租的时候还和房东吵了几句。起因是律师房东非要我交两个月的抵押金,又说什么房子里很多东西什么的。电视,洗衣机,空调… 我忍不住说了一句:就这点东西,值几个钱啊? 还都是旧的。不欢而散。一天后,也没有看到新的租房信息,给律师房东又打了一个电话。”您的房子租出去了么? 要不还是租给我算了”,”也行,我也没时间总带人看房子,还是租给你算了。房租减一点,押金也不用那么多了”。 得。 住了将近两年,相安无事。这次学校的房子要收回去,重新分一个旧的,说可能就是最近的事情。既然这样,考虑到这个地方施工实在是比较吵,还是挪个地方吧。
在公司内网看到有人推荐一个房子,说什么”带装修,全套家具,全套电器”,看看价格也算合适,赶紧打电话联系。房东是个杭州大妈,自称是党员,已经退休。进了房间一看,的确什么都有,可什么都很破。房子窗户也是向阳的。党员大妈很自豪的告诉我,我这个楼只有我们家窗户是朝南的–自己把墙凿开的。临走的时候交了订金。后来,怎么想怎么感觉不爽,那个小区相对也比较乱,只好给党员大妈打电话不租了,还没有等我表达歉意,已经把电话挂了。
继续找。老婆在网上又看到一个招租的。看所在的位置也比较不错。就是价格贵了一点,电话联系了一下,说可以便宜一点,但是要看具体的房客而定,不可靠的人家还不租呢。成,看看房子吧。这个房东是个四十多岁的杭州男人。运动裤,黑皮鞋,就叫他运动男吧。没说几句话,就感觉特别”磨唧”。房间里看了看,虽说装修一般,还算比较干净。我说”您的房子能给我们优惠点么?我看网上您写了 1900…”,运动男憋了半天,”那就 1860 吧,不能再便宜了” 又聊了几句,运动男说了一句话让我感觉倍感火大:”你们如果是杭州人就好了,我这个房子租给外地人,还有点不放心…” 。 我心说”去你大爷的,我如果是杭州人还租房子干嘛? 还他妈的能把你的房子卷跑了?”
看来自己找也不是轻松的事情,委托中介吧。有的中介公司一锤子买卖,很不讲信誉。老婆自己在中介的陪同下看了一个,都已经说好了下班后过去交房租,可两个小时后,中介就打电话来说房子已经租掉了。
我对生活中遇到的杭州人一向没有太多好感,总感觉特别琐碎。不过倒也并非都是这样。房子最后还是找到了。也是通过中介公司找到的。中介公司的小伙子比较好说话,房东人也比较痛快。见面简单聊了几句就敲定了。这个房东是大学教授,说马上要出差,几天后才能回来。而我刚好也没有带钱包出来,搞笑的是,彼此互相留了电话,中介小伙子虽然比较紧张,居然也没说什么。房东说,你放心吧,既然都通过你们联系了,我不会直接给他打电话的。两天后,签合同。我还和中介小伙子说笑 “你看,我没有绕过你直接和房东联系吧”。
都确定下来后,给律师房东打了个电话,告诉她我们最近要搬走了。没想到一会儿电话又打了回来,”学校可能还要我晚一点交钥匙,没准儿还有半年的时间,如果你们还没有签合同的话,继续在这里住吧,房租减半”
嗨! 怎么不早说啊?
EOF

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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