互联网人租房有多难?听完这6位的自白,瞬间破防了 ....

每一个在外漂泊的年轻人

或多或少都会经历一些心酸的往事

在这其中

租房」总是最刺痛神经的那个词汇

租房对于互联网人来说

是生存之道,也是一场奇幻之旅

播妞采访了 6 位异乡漂泊者的

租房自白

在这其中,或许你能找到自己的影子

下面和播妞一起来看 ——

小伟:

北漂合租不是一件幸福的事情,我刚来北京时住的就是公寓楼,当时我们是两个大学同学一起来的北京,因为兜里没钱,生活压力大,一起租了一间30平左右的公寓间。

里面本来只有一张单人床,自己又买了一张床,这才够两个人一起睡的,这样的房子因为来来回回住过好多人,里面竟然有蟑螂,个头还不小,三天两头会蹦出来一两只,要是仔细翻箱倒柜的去找,能找出一大堆来,不过住习惯了感觉打小强也是一种生活乐趣。

_

震哥:

我公司是技术型公司,老板财大气粗在单位附近整租了几套房子,位置在三环附近,说是员工福利房,每个月员工只需要交几百块钱就能住,水电平摊。

住公司宿舍的好处就是离着公司近,上下班都很方便,距离公司打车十五到二十分钟。我住的就是其中一套的主卧,家具都配好了!每个月给公司交800就行!我一度怀疑老板在三环内有多处房产,这只是把其中几套贡献出来了。

_

芊芊:

说起二房东,我的印象就是一副丑恶的嘴脸,一副装可怜的样子,向你要钱时,客客气气的,打各种感情牌让你提前付钱。

你向她要房租押金时,百般推脱,能赖则赖,能推则推。索要多次,无果,无奈的我只能拿着押金收据条和房屋租借合同把她告上了法院,最终胜诉了,正义有时会迟到一会,但早晚都回来的。

_

阿浩:

当时为了离公司近一点,就选择了一个和业主合作的房子,我住的是一个回龙观某小区的北向次卧。

业主是一对60多岁的夫妻,头发已经花白,他们靠出租其中一间房来挣点房租钱,老两口慈眉善目,平时做的饭也会叫我一起吃,作息很规律,住的时间久了,也都熟了,老两口总是絮絮叨叨,不过都是为了我好,我也尽量去改变着。

_

静雯:

我和表姐一起租房,算是挺幸福的了,毕竟和自己的亲人一起住,不用考虑那么多的事情了,并且我姑父和姑姑离我们住的地方也不远,有时早餐会做一些给我们送过来,晚餐会叫我们过去一起吃。

因为我们两个都没有男朋友,所以时常会出去买杯奶茶,周六日常常去逛逛街,买买衣服,把自己的小屋子整理的很温馨。偶尔还会出去相个亲,毕竟自己年龄越来越大了。

_

志豪:

我住的是某如,一套复式,上边两户,下边三户,一般房子质量没有什么问题,更不用担心和业主会有什么瓜葛,舍友都很和睦,晚上睡觉也都很安静。

但天有不测风云,谁料想新冠疫情伸向我了的周围,有人无意之间接触到了一个确诊病例,成为了次接触者,结果可真让人糟心,整个屋子全部隔离。我是想搬走也搬不走,想上班又不能去上班,无奈只能在家里呆着。

_

● 播妞写在最后:

每个人来到异乡的原因各不相同

但大家的辛酸故事却大致相似

对于高收入的互联网人来说

房子是租的,生活却不是

除了均摊的水电燃气网费

合租房里还可以有友情,有爱情

生命不息,奋斗不止

多一些关爱和帮助

过成自己想要的生活,其实并不难

留言送礼

你在哪个城市工作?

租房生活中有哪些趣事或囧事?

有什么想说的?

欢迎大家在留言区分享

播妞将随机挑选 3 位同学

 赠送黑马原创IT书籍 

书籍任选,全国包邮哦

(截至时间:8月26日 11:00)

 上期留言中奖名单 

播妞已安排邮寄

有疑问可添加微信咨询:heiniu526

点个在看,播妞爱你们呦

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值