函数公寓高泽龙出席长租公寓开发与运营研讨峰会

中国房地产业协会主办的长租公寓开发与运营研讨会在苏州召开,与会者共同探讨了“租购并举、租售同权”的住房制度,并分析了长租公寓市场的最新形势。会上,函数公寓合伙人高泽龙预测了长租公寓行业的八大发展趋势。

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由中国房地产业协会主办、苏州海鸥有巢氏整体卫浴股份有限公司协办、江苏省房协、苏州市房协、新华社中国经济信息社房地产信息部特别支持的“长租公寓开发与运营研讨会”在苏州顺利召开。来自各地房协、房地产开发、经纪、金融企业的300余位代表参加了会议,共同研讨“租购并举、租售同权”住房制度,分析长租公寓市场新形势,探寻推进房地产长效机制的有效手段。


中国房地产业协会会长刘志峰、副会长兼秘书长冯俊、江苏省住建厅副厅长、江苏省房协会长杜学伦、江苏省房协副会长吕财书、北京房协副会长陈志等出席了会议。会议由中国房协副秘书长王惠敏主持。

 

函数公寓合伙人高泽龙受邀出席峰会并且做了《释放租赁红利,中国长租公寓行业创新模式探讨和分析》为主题的演讲和分享,高泽龙认为,下一个独角兽来自长租公寓,行业创新将极大地释放租赁红利,未来长租公寓的八大趋势包括:互联网巨头可能大举进军房地产租赁行业,用创新的互联网思维方式改变行业玩法;Saas系统、智能硬件等共同构建智慧公寓,IT和信息化促使提升行业规模和管理水平、运营水平;ABS、REITS等金融创新应用逐渐常态化,越来越多的租赁型公寓会应用创新的金融手段;非房地产企业会逐步进入长租公寓领域,大量掌握资金、物业或用户的企业会进入租赁公寓;行业日趋规范,相关法律法规建设日趋完善;独立上市公寓企业出现,房地产领域、互联网+领域新的独角兽出现;多种运营模式并存,加盟、托管有助于迅速扩大规模;专业化细致分工,生态链及产业链趋于完善。



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最回文子串、最公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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