无题

本文讲述了一位租客在续租过程中遭遇房东因房租价格问题而突然决定不再出租的真实经历。

"追求利益最大化"这本身没有错, 但是不能言而无信, 既然已经讲定了为何还要反悔! 难道诚信被狗吃了!

都已经是老住户了, 满两年了吧, 且从来都没有佘欠过房租, 都是时间一到很及时的把房费转过去了, 遇到周末最多延期2~3天, 想来这应该算是优质租户了吧.

距离合同到期已经过了2个月了, 虽然没有重新签新合同,但是已经继续租了2个月了, 且合同到期后海涨了房租,  按照法律规定这种情况算是合同续签吧,即使不是也可以按照当初合同中条款有优先续租权, 什么原因也没有就说不出租了有些说不过去, 什么情况,别说我素质不高, 虽然不能出口成章, 但一个字还是有的:靠!

打电话过去,终于弄清楚了原来是觉得房租太便宜了有些后悔了,但是因为已经涨了房租,但是又不好意思再涨了,心里确又不甘, 貌似很矛盾呀!

今年行市高昂, 天朝在整治城中村, 租房形式一片大好, 房价一路飙升,各地政府纷纷出台各种限购政策,无所不用其极, 各种手段层出不穷, 犹如八仙过海....., 额有些跑题了, 说白了一句话: 今年GDP有望突破且远超去年!

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这不是小说,这是真实的情况!

转载于:https://my.oschina.net/GMT/blog/995723

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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