城市区划房价

北上广深城市区划介绍

最新推荐文章于 2025-11-22 05:53:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-22 05:53:33 发布 · 132 阅读

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基于移动通信数据的城市可视分析研究

weixin_45585364的博客

03-31

3188

点击上方蓝字关注我们基于移动通信数据的城市可视分析研究王桂娟1,2,周锐1,蔡梦杰1,汤勇2,3,李茸茸1,陈华容1,2,吴亚东41西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵...

安居客626个城市二手房价数据(2010-2024.12)

07-25

行政区划代码城市所属省份年份月份年月历史房价二手房均价房价年均值房价年中位数年末房价三、参考文献李辉,王良健.房价、房价收入比与流动人口长期居留意愿——来自流动人口的微观证据[J].经济地理,...

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未来10年，最值得投资的40个城市

喜欢打酱油的老鸟

06-18

4903

https://www.toutiao.com/a6702328771908731395/ 这也是读者点的题，在昨天的评论里被点赞到第一位。大家希望知道，在北上广深这些最确定的城市之外，还有哪些城市未来最值得投资。我的买房理念如果概括为一句话，就是：“买房跟着有权人、有钱人走”！如果还有一句，就是：“到有显著人口增量的、高级别城市去买”。由于中国城镇化进入了2.0阶段，新型城镇化是...

机器学习+城市规划第八期：地理加权规划类模型综述

weixin_68198036的博客

05-07

1409

模型名称特点/功能适用场景GWR局部回归基础空间异质性探索半参数回归 / 鲁棒回归固定变量处理 / 异常值影响较大MGWR多尺度建模各变量空间影响范围不同GWGLM广义线性扩展非正态响应变量GWEN正则化+变量选择高维建模、选择变量不确定性分析决策分析需置信度ST-GWR时空建模动态时空变化过程考虑空间误差/滞后项自相关显著问题Panel GWR面板数据处理多期空间分析FGWR函数型变量建模遥感、连续时间特征。

(全新整理)城市二手房房价数据2010-2025年

2301_79696294的博客

09-22

1624

本文介绍了城市二手房房价数据集，包含2010-2025年7月全国各城市二手房交易数据，数据来源于安居客。主要指标包括行政区划、城市、省份、年月、二手房均价、年均值、中位数及年末房价等。该数据可用于分析房地产市场供需关系，为开发商定价和政府调控提供参考。数据部分自主研发，部分来源于网络，仅供学习使用，禁止商用。文末提供了优快云平台的数据下载链接。

2024更新！城市二手房房价数据（2010-2024.12）

2301_78627004的博客

04-15

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城市二手房均价通常是在某一城市范围内，在一定时期内（如月度、年度）所有成交的二手房价格的平均值。这个平均值是通过将特定时期内所有成交的二手房总价相加，然后除以成交的房屋总数来计算的。城市二手房均价对于购房者和房地产市场都具有重要意义。对于购房者来说，均价可以作为他们了解市场、做出购房决策的重要参考；对于房地产市场来说，均价则反映了市场的整体价格水平和供需状况，有助于市场参与者和政策制定者更好地把握市场动态。数据名称：城市二手房房价数据数据来源：安居客数据年份：2010-2024.12。

【python实战】二手房房价数据分析与预测

m0_69704149的博客

05-25

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随着社会经济的迅猛发展，房地产开发建设的速度越来越快，二手房市场迅猛发展，对二手房房产价格评估的需求也随之增大。因此，对二手房房价预测进行研究是必要的。住宅是城市居民的刚性需求，随着城市建设用地越来越紧缺，住宅供需成为城市发展必须解决的一大问题。二手房数量占城市住宅总量的比重较高，并且大多数二手房占据城市配套成熟的优越位置，因此成为城市居民解决刚性需求的重要选择。城市是一个复杂的系统，二手房作为城市的“细胞”，其价格受许多要素影响，不同城市的二手房价格在空间分布上有所不同。

python爬虫刨北上广深的房价来看看

qq_22592457的博客

01-15

738

2019年过去了，突然想看看外界一直在说的房价跌跌跌，到底跌成了啥样子，于是，花了点时间，把链家上北上广深杭这几个热门城市的二手房单价弄下来看看。直接上代码了（临近过年，懒了许多，代码写得很简单，各位看官可以跳到最后直接看房价情况即可） import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import ...

2016年中国智慧城市建设28个关键领域

weixin_34290631的博客

07-03

1259

城市趋势研究将城市和区域作为研究对象，它的思考对于推进我国新型城镇化和城市科学发展具有战略意义，是现阶段指导我国新型城镇化发展的核心理论与方法体系。它的全面推进将有助于从整体角度认知城市发展的本质、城市与区域的空间协同战略、城市文明的脉络与走向、城市问题的剖析、解构与缓解、城市统筹效率的协调性等。系统梳理了我国城市趋势研究发展的历史背景、研究的主要内容...

城市二手房房价数据2010-2025年.xlsx

09-10

## 01、数据介绍城市二手房均价是指在特定行政区域和统计周期（如月度或年度）内，所有完成产权...行政区划代码城市所属省份年份月份二手房均价(元/㎡) 房价年均值(元/㎡) 房价年中位数(元/㎡) 年末房价(元/㎡)

中国城市二手房价历史数据（2010.1-2024.12）.xlsx

04-07

城市二手房均价通常是在某一城市范围内，在一定时期内（如月度、年度）所有成交的二手房价格的平均...行政区划代码城市所属省份年份月份二手房均价(元/㎡) 房价年均值(元/㎡) 房价年中位数(元/㎡) 年末房价(元/㎡)

PHP缓存方案

2509_93936009的博客

11-22

169

小站点用文件缓存就能凑合，高并发必须上内存缓存，要是还得存复杂数据结构，Redis是首选。比如用OPcache加速代码执行，Redis存会话和热点数据，Memcached做前端缓存层。Memcached纯粹为缓存而生，分布式部署简单，用一致性哈希做数据分片，甩几台服务器就能扛住百万级请求。这时候Redis就显出来了，它不仅能当缓存，还能玩队列、存会话，甚至搞地理空间索引。这招适合小项目或者临时方案，核心思路就是把数据序列化后存到文本文件里，下次读取时直接走本地IO，避免重复查询数据库。

11-25

好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293

最新发布

11-25

医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据

基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现

11-25

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

11-25

11-25

heatmap.js热力图实现[可运行源码]

11-25

本文介绍了如何使用heatmap.js库在HTML中创建热力图。首先，通过引入heatmap.js的CDN链接，创建一个heatmap实例，并配置其容器、背景颜色、渐变颜色、半径大小、透明度等参数。接着，生成模拟数据点，并通过setData方法将数据绑定到热力图实例上。文章还提供了generateData函数，用于生成随机数据点，以模拟热力图的展示效果。整个过程详细展示了热力图的创建、配置和数据绑定步骤，适合初学者快速上手使用heatmap.js。