出现HOOK后怎么提升线性范围怎么计算？
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时间：2018-06-04 06:39
项目出现假阴性，如何解决？
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求助问题：
病人为明确的RA患者，老病号了。可近期新引进的CCP项目是用生化手段测得的，假阴性结果较多。对照ELISA方法为阳性。在此不知如何解决，标本都正常时，不知道如何出报告。
基本信息：CCP项目目前有多种检测方法，我这里需要是采用的胶乳比浊法，2点终点法（见CCP项目的基本参数）
现实问题：
ELISA测得结果为176，而生化测得结果为19左右（见图1：反应曲线1）。稀释10倍测得结果为90（见图2：反应曲线2），这里就搞不懂了。就连稀释倍数都与生化测得的原值没有比例了。
其实很多人跟我讲，两种方法学没有可比性。但是至少阴阳率要对得上吧。还请哪位老师能给予解答，或提供下有何方案。在此谢过！
组图打开中，请稍候......
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本帖最后由 biosensor 于
10:46 编辑
定标液浓度才60多点儿，也不知道你们的线性是多少，读点在延后到最后一点试试吧，反应时间延长一点
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这项目本来免疫比浊就存在问题
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1.副波长改用700nm
2.向厂家要个高值校准品，然后用仪器稀释功能做多点非线性校准
3.新项目开展前最好要厂家来现场做试剂方法学评价，例如精密度、灵敏度、线性范围、参考范围验证实验等
4.建议标本稀释用生理盐水，以减少基质效应
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这项目本来免疫比浊就存在问题
你的意思是试剂本身就存在着缺陷？
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1.副波长改用700nm
2.向厂家要个高值校准品，然后用仪器稀释功能做多点非线性校准
谢谢老师的解答，目前CCP比浊法的线性也就到100，跟ELISA就没法比了，可到1600我想了解哪个区间结果我该去做稀释呢？稀释多少倍合适呢？就那么窄的范围
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你的意思是试剂本身就存在着缺陷？
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免疫比浊法的项目都这样。HOOK效应严重？
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免疫比浊法的项目都这样。HOOK效应严重？
不是的，有个别项目比如PCT CCP等，本来是在化学发光上做的项目，移植到生化分析仪上测，就不是很好。
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生化上这个项目好多厂家的试剂都不行，对这个项目别太较真。
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联苯胺(TMB)为底物,建立了快速测定McAb培养上清中鼠源IgG的双抗体夹心ELISA方法...该方法的检测线性范围是7.02ng/mL至449.38ng/mL之间,回收率在94.83%-115....
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5.HooK 效应影响 随着 ELISA 一步法的应用,一些标本中抗原含量过高,产生 HooK 效应。影响检测结果,采用同步稀释 测定或使用线性范围高的两对半定量法可以减 HooK ...
(三)范例介绍—ELISA法检测前 S1抗原的方法学评价 与方法或仪器性能有关的参数 ? ? ? ? ? 准确度 回收实验 干扰 线性范围 敏感性 ? ? ? ? ? 特异性 ...
应注意可测范围与线性范围的不同,线性范围常小于可测范围,比如 某一酶标仪的可测范围为 0.000~2.900,而其线性范围仅 0.000~2.000,这在定量 ELISA 中制作...
4、HooK 效应影响 随着 ELISA 一步法的应用,一些标本中抗原含量过高,产生 HooK 效应。影响检测结果,采用同步稀释测定或使用线性范围高的两对半 定量法可以减 HooK...
结果:3种方法曲线相似但线性范围不同,ICA法最宽。精密度试验中ICA法批内为1.2%,批间为4.4%;RIA法批内为3.5%,批间为8.6%;ELISA法批内为13.6%,批间为20...
4 hook 效应影响 随着 elisa 一步法的应用,一些标本中抗原含量过高,产生 hook 效应,影响检测结果。采用同步稀释测定或使用线性范围高的两对半 定量法可以减少 hook...
1.3 实验验证参数 1.3.1线性范围: 将HBsAg标准品稀释8,4,2,1,0.5,0.25,0.125ng/ul,进行ELISA测定,选择相关系数R 在0.97以上对应的标准品范围为线性范围...常用的十三种hook类型_百度文库
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常用的十三种hook类型
&&计算机hook的方法
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你可能喜欢&p&本文面向前端工程师，使用熟悉的前端技术 JavaScript，讲解机器学习里的基础概念和算法。&/p&&p&演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO，包括拟合线段中心点，拟合矩形中心点，线性回归，AI玩Flappy-Bird和2048游戏，识别手写数字等效果。&/p&&p&&b&1、什么是人工智能（AI）？&/b&&/p&&p&智能行为和现象，有不同的来源。有的来自生物，有的来自机器。&/p&&p&我们可以把那些来生物的智能，称之为自然智能。它们是通过自然选择逐步演化而来的智能。&/p&&p&而另外一些由人类设计的机器所表现的智能，就是人工智能，简称 AI。&/p&&p&&b&2、人工智能的两大分类&/b&&/p&&p&按照解决问题的能力，我们可以把人工智能，分成两类：&/p&&ul&&li&强人工智能：拥有自我意识，具备解决通用问题的能力&/li&&li&弱人工智能：没有自我意识，具备解决特定问题的能力&/li&&/ul&&p&目前，我们能看到的人工智能，几乎都是弱人工智能，在解决特定问题的能力上，超越了人类。&/p&&p&&b&2.1、强智能之拉普拉斯妖&/b&&/p&&p&我们可以通过物理学里的一个思想实验，来侧面理解强智能，是怎样的。&/p&&p&拉普拉斯是著名的数学家，他提出了一个看法：如果一个智能体，知道宇宙中每个原子确切的位置和动量，那么就可以通过牛顿定律推演出宇宙的过去以及未来；宇宙中的一切问题，都可以得到精确的解答。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-392ac4179caa2bdcd5bf22f85ba0e62e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&652& data-rawheight=&330& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&652& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-392ac4179caa2bdcd5bf22f85ba0e62e_r.jpg&&&/figure&&p&然拉普拉斯妖，后来被证明是不可能的。但它确实反映了解决通用问题的一种做法。&/p&&p&&b&2.2、弱智能之麦克斯韦妖&/b&&/p&&p&另一个物理学的思想实验，来自麦克斯韦。这个思想实验的目的，是为了挑战热力学第二定律。该定律指出，封闭系统最终会达到热平衡。&/p&&p&于是，麦克斯韦假设存在一种智能体：麦克斯韦妖，看守暗门，观察分子运动速度。使较快的向某侧流动，较慢向另一侧流动。经过充分长的时间，两侧温差会越来越大 。温度高低是分子运动剧烈程度的宏观表现，通过分隔不同运动速率的分子，就让系统的两个部分的分子有了不同的剧烈程度。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-aaa77feb8b9f0b8a9a87dcc86bbdc4de_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1063& data-rawheight=&577& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1063& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-aaa77feb8b9f0b8a9a87dcc86bbdc4de_r.jpg&&&/figure&&p&&b&3、什么是机器学习?&/b& &/p&&p&机器学习，是英文 Machine Learning 的直译。它是实现人工智能的其中一种方式。前面说过的拉普拉斯妖就是不是机器学习的方式。&/p&&p&人类的学习，可以归纳为这种现象：随着经验的增加，解决问题的能力得到提升。&/p&&p&对机器而言，经验其实就是数据。机器学习就是：用数据训练程序以优化其表现的算法。&/p&&p&机器学习是一个相对宽泛的概念，只要满足它的定义，就属于机器学习。并不是一定要 GPU/TPU 训练，一定要多少行代码，一定要解决多宏大的难题，才叫机器学习。用数据训练一个模型，拟合一个点，也是机器学习的体现。&/p&&p&&b&4、机器学习的分类?&/b&&/p&&p&机器学习有两种分类：监督学习和非监督学习。&/p&&p&区分这两种学习方式的依据很简单，就是训练数据是否包含了答案。包含答案，就是监督学习；不包含答案，就是非监督学习。当然，这里也存在中间状态，包含一个渐进式答案，或者其它形式的间接答案等，就叫半监督学习。&/p&&p&&b&5、什么是深度学习?&/b&&/p&&p&深度学习，是英文 Deep Learning 的直译。它是实现机器学习的其中一种方式。机器学习还包含其它实现方案。&/p&&p&深度学习里，用到了人工神经网络，这是一个用计算机模拟大脑神经元运作模式的算法。同时，这个人工神经网络的隐藏层数量还必须足够多，才能构成深度神经网络。然后喂之以大量的训练数据，就是深度学习了。&/p&&p&换一个角度，如果隐藏层数量不多，而是每个隐藏层里包含的神经元数量很多，在形态上，它就是一个往宽度发展的神经网络结构。这时，可能就叫广度学习了。&/p&&p&目前，深度学习还是主流，它的训练效率，优于广度学习。&/p&&p&&b&6、AI & ML & DL & GA 的关系&/b&&/p&&p&下图展示了人工智能，机器学习，人工神经网络，深度学习和遗传算法之间的关系。我们可以看到，除了遗传算法是交集关系意外，其余的是分离出一个个子集的关系。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-112e2bb135a78fc00b0141f2bdb22958_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&569& data-rawheight=&572& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&569& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-112e2bb135a78fc00b0141f2bdb22958_r.jpg&&&/figure&&p&&b&7、前端工程师与人工智能&/b&&/p&&p&前端工程师跟人工智能，有什么关系呢?&/p&&p&这个问题应该反过来问，首先，按照目前的发展，将来人工智能会跟所有人产生紧密关联。前端工程师也是人类，作为人类，应该在某种程度上了解人工智能，而后能更好地使用人工智能的产品。&/p&&p&其次，前端工程师，也是程序员。我们可以在程序员的层面，比普通人更好地理解人工智能背后的机制。&/p&&p&再次，我们才是前端工程师。在前端工程师的角度，去审视人工智能未来是否会取代我们的工作。它取代我们之后，会不会有新的工作岗位出来，比如 AI 前端工程师。这时，那些对人工智能更加了解的前端工程师，就更容易得到相关的岗位了。&/p&&p&更何况，了解人工智能，说不定有机会转型成 AI 程序员。&/p&&p&编程语言、开源社区、IDE 等持续发展，会不断降低人工智能的开发门槛。过去的经验告诉我们，五年前高级程序员才能做到的事情，现在一个的普通程序员也有望做到。&/p&&p&人工智能这个概念，是在上世纪 50~60 年代提出的。当时，关心人工智能的那帮人，都是计算机里的鼻祖人物和数学家们。但是现在，作为前端工程师的我，居然也能写上一些代码，在 web 页面上跑起机器学习的 DEMO，这正是反映了门槛的降低趋势。&/p&&p&&b&8、UI 开发的三种模式&/b&&/p&&ul&&li&手写标签和样式代码，生成页面&/li&&li&可视化拖拽 UI 组建，生成页面&/li&&li&直接输入设计稿，输出可用页面(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/tonybeltramelli/pix2code& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/tonybeltrame&/span&&span class=&invisible&&lli/pix2code&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&/ul&&p&要想在前端自动化上做到极致，也无法跳开人工智能环节。pix2code 这个项目就是一个案例。虽然现在它的能力还很弱，使用场景很有限。但我们不要忘记，人工智能的发展速度，可能是指数级的。谷歌的阿尔法狗，一开始只是打败了人类业余围棋玩家，后面战胜了人类顶尖玩家李世石，再后面击败了当时的世界第一柯洁。然后，再无对手，又开始抛弃人类经验，通过自我对弈的方式，打败之前的版本。再到后面，竟已不局限于围棋，拓展到了国际象棋，日本将棋等其它棋类游戏里。这里的发展速度，是非常快的。&/p&&p&所以，不能因为 pix2code 目前的能力，而盲目乐观。&/p&&p&&b&9、数学知识回顾：什么是导数？&/b&&/p&&p&霍金在写《时间简史》时说过，书里每出现一个公式，书的销量就减半。这反映了公式在科普和推广阶段的负面作用。&/p&&p&但是，不用公式和代码，又要讲明白机器学习，几乎是不可能的。听着玩儿的话，我们提供的 DEMO 和前面的概念介绍，也足够满足要求了。&/p&&p&接下来，是直面公式和代码的时刻，不能逃避，在真正理解后，你会发觉，原来公式才是最简单、最容易理解的那个。那些比喻、类比和段子，最后都不会在头脑里保留多久，只是在短时间内，营造了学到东西的虚假体验。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-efa326e169c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&418& data-rawheight=&55& class=&content_image& width=&418&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-5fc69ec1d2f97f63df3acc1_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&209& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&p&上面是导数的代数形式，下面是导数的几何形式。我们可以看到，导数，其实是围绕一个点来谈论的。当我们说一条线的导数是多少多少时，只是一个特例，恰好那条线上的每个点的导数都是同一个值。&/p&&p&当我们选取了一个点 x0 之后，在 X 轴上追加一个无穷小的增量，然后用 X 加上无穷小增量得到 x1，求得 x1 对应的 Y 轴的值 y1 之后，通过 x1 - x0 和 y1 - y0，我们得到了一个小三角形。这个小三角形的 y 轴长度，除以 x 轴长度，就时这个点 x0 的导数值。&/p&&p&关键点有两个。一个是找到小三角形，它是直角三角形。第二个除法，是用两个直角边相除，就得到了导数。导数反映了这个点跟下一个点的变化幅度和趋势。&/p&&p&&b&10、数学知识回顾：什么是复合函数？&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-7fc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&364& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&364&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-4552e8dafc4ba9f7f381c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&226& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&226&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-d2cbb2c025d4274aaf5046_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&223& data-rawheight=&46& class=&content_image& width=&223&&&/figure&&p&不是所有函数都那么简单，很多函数很复杂，甚至不能写在一条公式内，甚至不能用公式表达出来。&/p&&p&不过，我们还是可以从函数组合的角度，对许多复杂函数进行解构。&/p&&p&比如上面的第一条函数，虽然它本身已经够简单了。但其实还可以拆分成两个子函数的组合。&/p&&p&先计算第三条公式的结果 Y，在把 Y 作为 X 值，带入第二条公式内，求得另一个 Y 值。这个过程就相当于对第一条公式进行 Y 值计算。&/p&&p&&b&11、数学知识回顾：什么是链式法则？&/b&&/p&&p&简单函数，有一些导数计算公式可以套用。那复杂函数里，又应该如何求导呢？&/p&&p&前面我们了解了复合函数的概念，它可以拆分成简单函数之间的组合关系。通过这个组合关系，我们可以用简单函数的导数，计算出复杂函数的导数。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fe2ff080e5ac414b660b1bd51e90eb8b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&341& data-rawheight=&116& class=&content_image& width=&341&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-9fe0bf09e08ed708ab7cb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&878& data-rawheight=&104& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&878& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-9fe0bf09e08ed708ab7cb_r.jpg&&&/figure&&p&在介绍导数时，我们特别强调了“除法”，链式法则就是利用，除法和函数组合时产生的分子和分母的颠倒关系，不断地链式相乘，消掉中间变量，最后得到我们想要的目标导数值。&/p&&p&&b&12、数学知识回顾：什么是梯度下降？&/b&&/p&&p&前面的数学知识部分，已经是本次分享里最难的环节了。后面是相对轻松的部分。&/p&&p&梯度下降，是机器学习里的重要概念。不管你去看谁的书或者视频，都绕不开这个概念。可能其中有些老师会打个比方说：假设你在一座山的山顶或者山腰上，你周围弥漫着浑厚的迷雾，无法看清下山的路，这是你要下山，要用什么方式？就是用脚探索更低点，然后逐步走下来。这就是梯度下降。&/p&&p&听了这个比喻，你理解了梯度下降吗?&/p&&p&反正我没有，下山我会，梯度下降嘛，还是不懂。&/p&&p&我们可以看到，比喻终究是间接的，含混的。还是要直面更直接和纯净的知识。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-771dadafd6b4fb9b8b9be_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&375& data-rawheight=&310& class=&content_image& width=&375&&&/figure&&p&梯度下降，缘于这么个观测事实：&/p&&p&1）当我的导数是一个正数时，更低点在 -X 轴的方向； 2）当我的导数是一个负数时，更低点在 +X 轴的方向； 3）那么，不管我的导数是正数还是负数，它的反方向，就是更低点的方向。 4）沿着导数的反方向走，必将走到一个相对最低点。&/p&&p&这就是梯度下降。如果你理解了它，那你可以很容易地理解，什么是梯度上升。就是更高点，在沿着导数的方向嘛。&/p&&p&上图是一个 U 形图，只有一个最低点。如果是一个波浪图，那就有很多个局部最低点，如何找到全局最低点，目前也没有完美解决方案，还是一个难题。&/p&&p&&b&13、数学知识回顾：什么是学习率？&/b&&/p&&p&梯度下降，只是为我们指明了更低点的方向，但却没有告诉我们距离。所以我们必须选择一个步伐大小，这个步伐大小，被称之为学习率。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-8c19c29fe0a2ee7b1ce7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&638& data-rawheight=&479& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&638& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-8c19c29fe0a2ee7b1ce7_r.jpg&&&/figure&&p&如果设置的学习率过大，步伐太大，一下子跨到对面去了，下次又走导数的反方向跨回来。就这样来来回回地振荡，没有走到一个令人满意的低点。&/p&&p&如果设置的学习率过小，走了很久，也仿佛在原地踏步。这也不行。&/p&&p&所以，选择一个合适的学习率，很重要。如何自动选择最优学习率，目前也是一个难题。&/p&&p&&b&14、前端人工智障之拟合线段中心点&/b&&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/01/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/01/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/01/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/01/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-0f3ec181b562e17926cb7e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1052& data-rawheight=&105& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1052& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-0f3ec181b562e17926cb7e_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-05d924c11b20b21a9f5f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&368& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&368&&&/figure&&p&要拟合一个点，先要设置一个预测模型，在这里用 x = a 就可以了。最初 a 的值是随机的，或者设置为 0，也可以，权当瞎猜。&/p&&p&然后我们用生成的训练数据来喂给学习算法。数据里都包含了答案，我们就可以得到一个上图误差公式。它叫均方误差。用正确答案减去瞎猜的答案，得到一个值，再对其求平方，保证是正数。&/p&&p&有了均方误差公式，我们就可以用之前学到链式法则求导技巧，把 Y 轴设置成误差值 e，把 X 轴设置成参数 a，然后用梯度下降寻找误差最小的点，下一个 a 参数就是： a + 学习率 * -1 * 导数值。其中，（学习率 * -1 * 导数值）得到的就是往导数反方向走的那一小步的步长。&/p&&p&当误差最小点为 y = 0 点时，可以说，我们找到了理想的参数 a，它完美的，零误差地拟合了目标点。&/p&&p&值得一提的是，你可以看到误差 e 对模型输出的 y 的导数，由链式法则计算出来，恰好包含了一个 -1，而找最低点，是用导数的反方向，也包含一个 -1，这相乘就是负负得正，可以消掉。在有些机器学习的介绍公式和代码实现里，它们就省略这两个语义不同的 -1。这对于初学者来说，是非常要不得的。它使得梯度下降的形式，看起来像梯度上升，容易混淆概念，徒增学习难度。&/p&&p&&b&15、前端人工智障之拟合矩形中心点&/b&&/p&&p&矩形中心点，无非就是上面的 X 轴坐标点的基础上，增加一个 Y 轴的维度嘛。&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/02/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/02/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/02/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/02/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-500eebb6cc00cc2c1aa2b7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1053& data-rawheight=&105& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1053& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-500eebb6cc00cc2c1aa2b7_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-c6ce286a8dbc91e828ad6_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&370& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&370&&&/figure&&p&每个训练数据，都包含了 (x, y) 两个数据，我们增加一个对 y 轴的参数 y = b。然后用相同的套路，分别同步训练即可。&/p&&ul&&li&a = a + learningRate * - gradientA&/li&&li&b = b + learningRate * - gradientB&/li&&/ul&&p&&b&16、前端人工智障之线性回归&/b&&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/03/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/03/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/03/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/03/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-8caf8854010bce8bfca9fdd5_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1212& data-rawheight=&114& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1212& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-8caf8854010bce8bfca9fdd5_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-c5ebe816cf27d3b74e898_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&753& data-rawheight=&113& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&753& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-c5ebe816cf27d3b74e898_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-b9cbd9a83aece80af5e94_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&113& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-b9cbd9a83aece80af5e94_r.jpg&&&/figure&&p&线性回归也是，除了预测模型的公式变成了 y = a * x + b，其它套路都一样。&/p&&p&在预测时，a 是常量系数，x 是自变量，y 是因变量。当调整参数 a 时，预测时输入的 x 成了 a 的常量系数了。所以对 y 求导 a，得到的值是 x 。&/p&&p&这里存在一个正向计算预测结果，反向修复参数误差的过程。&/p&&p&&b&17、什么是感知机(Perceptrons)？&/b&&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/04/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/04/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/04/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/04/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26f28ebb44ae75b17fd4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&525& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26f28ebb44ae75b17fd4_r.jpg&&&/figure&&p&线性回归的公式是 y = a * x + b，从数学角度，很明显可以推广一下，成为 y = w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3 + ... + wn * xn + b 的多因素形式。&/p&&p&在上面的基础上，再增加一个激活函数，就构造了一个被称之为感知机的模式。它最初是模拟大脑神经元在接受到刺激之后，根据是否达到阈值，来决定是否放电，刺激其它神经元。&/p&&p&感知机可以对多因素的事物，进行线性分类。比如对肿瘤进行良性肿瘤和恶性肿瘤的分类，对邮件进行垃圾邮件和非垃圾邮件的分类。不过，感知机的分类实现线性的，如果一个分类无法用线性分割出来，感知机就无法解决它。著名的&与或问题&，就曾经打击到了人工神经网络的研究热度。&/p&&p&&b&18、什么是人工神经网络(ANN)？&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-bb970d47760_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&383& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-bb970d47760_r.jpg&&&/figure&&p&感知机是线性回归里的公式推广后的形态，而人工神经网络，则可以看成是感知机的推广形态。不只是一个人工神经元，而是多个神经元以某种网络结构链接在一起，配合非线性的激活函数，它可以实现更强大的分类和拟合能力。&/p&&p&反向传播算法，就是一种对多层人工神经网络进行调参的算法。它的原理，正如我们前面介绍的求导、链式法则和梯度下降。感兴趣的同学，可以尝试自行推导和实现一下反向传播算法。&/p&&p&&b&19、什么是遗传算法(GA)？&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2f8f201cf25fa088f7ff82a6ea0551e3_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1600& data-rawheight=&1059& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2f8f201cf25fa088f7ff82a6ea0551e3_r.jpg&&&/figure&&p&遗传算法是一个伟大的算法。对人类而言，可能是最伟大的算法。&/p&&p&因为，广义上的算法，不局限于编程领域。任何确定性的、在有限步骤下完成的特定步骤序列，都可以称之为算法。它可以是代码形式的，也可以是物理形式的。&/p&&p&人类本身，就可以看成遗传算法跑在大自然这个生态系统平台上的产物。&/p&&p&现在我们人类，又把遗传算法应用到了计算机平台上。所有能编码到一个序列的问题，都可以用遗传算法解决。区别在于，遗传算法未必是最好最经济的解决方案罢了。&/p&&p&像太阳系，或者宇宙，拥有庞大的资源，可以花费数十亿年的时间，跑遗传算法（自然选择），最后演化出人类智能。我们人类的算力，却着实有限，所以我们通常需要更高性能的算法。&/p&&p&遗传算法模拟了自然选择里的几个概念，基因、染色体以及种群，通过让两个染色体按照某个突变率交换基因位的编码，来不断得到新的，可能更好的解决方案。&/p&&p&遗传算法和人工神经网络结合起来，产生了一个被成为神经进化的算法。后面我们可以看到这个算法应用在玩 Flappy-bird 游戏的效果。&/p&&p&&b&20、前端人工智障 DEMO&/b&&/p&&ul&&li&神经网络 + 遗传算法，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Neuroevolution-Without-Labeled-Data& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Neuroevolution-Without-Labeled-Data&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&神经网络 + 反向传播，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Back-Propagation& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Back-Propagation&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&神经网络 + 遗传算法 + 变种，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Back-Propagation& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Back-Propagation&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&十大高手，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Ten-Masters& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Ten-Masters&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&反向传播，识别手写数字(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23MNIST-Handwritten-Digit-Of-Back-Propagation& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#MNIST-Handwritten-Digit-Of-Back-Propagation&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&/ul&&p&Flappy-bird 等游戏，在每一帧里，都没有包含明显的正确决策，所以监督学习在这里比较难以派上用场。我们要用非监督的方式来学习。&/p&&p&第一个 DEMO，遗传算法 + 神经网络，生成一批神经网络模型，指导每只小鸟是否 flap 飞起来的决策。当鸟儿碰壁死绝，用每只鸟儿得到的 score 分数进行排名，然后让排名靠前的神经网络，繁殖更多，而排名靠后的繁殖更少，或者淘汰。经过 N 代的演化，最后得到优秀的神经网络参数模型。&/p&&p&第二个 DEMO，用第一个 DEMO 训练出来的优秀模型，作为正确答案的生成器，我们就可以得到一个监督学习的用场了。把优秀 Bird 的决策当作正确答案，喂数据给反向传播算法，当两者的误差趋于一个很小的值时，另一个优秀的模型就训练出来了。&/p&&p&第三个 DEMO，还是遗传算法 + 神经网络，只是这次，不是用分数高低来进行排名。分数不是答案，所以是非监督学习。这次，我们用第一个 DEMO 训练出来的优秀模型，作为正确答案的生成器。然后计算每只演化中的 Bird 模型的误差，误差大，排名靠后，误差小，排名靠前。由于训练包含了正确答案，所以是监督学习。最后，我们演化出了一个跟第一个 DEMO 训练出的优秀模型误差很小的新模型。&/p&&p&如此可见，遗传算法 + 神经网络拥有更强的解决问题的能力，既可以监督学习，也可以非监督学习。但反向传播算法，只需要调整一个神经网络参数模型，而遗传算法的版本，却动辄成百上千个模型，性能自然不那么好。&/p&&p&第四个 DEMO，是用训练的 10 只优秀 Bird 模型角逐。目前为止，跑到 1 亿分，我也没见它们任何一个倒下。&/p&&p&第五个 DEMO，是机器学习里经典的 MNIST 手写数字训练集，采用的是反向传播算法的监督学习。可以识别你写在画板上的数字。&/p&&p&&b&21、结语&/b&&/p&&p&尽管前端并非机器学习的主场，但作为学习，它可能挺适用的。起码我们可以更容易地在网页上看到效果。&/p&&p&当然，如果想更深入理解机器学习，需要去看更专业的书籍或教程。本次分享，主要是作为一个引导，激发大家对机器学习的兴趣。&/p&&p&&b&[作者简介]&/b&古映杰，携程度假研发部高级研发经理。负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源库 react-lite 作者。本文来自古映杰在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5MDI3MjA5MQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D2%26sn%3Dd4a7edf0abcbefd6cdb193c%26chksm%3Db40170ff1cefcc669f58a0acdfb5dcf2f7db64cacscene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&“携程技术沙龙——新一代前端技术实践”&/a&上的分享。&/p&&p&&b&更多来自携程技术人的一手干货，欢迎搜索关注“携程技术中心”微信公号。&/b&&/p&
本文面向前端工程师，使用熟悉的前端技术 JavaScript，讲解机器学习里的基础概念和算法。演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO，包括拟合线段中心点，拟合矩形中心点，线性回归，AI玩Flappy-Bird和2048游戏，识别手写数字等效果。1、什么是人工智能（AI）？…
&p&首次更新，之前有很多小伙伴一直跟我催更，最近毕业了。比较有空，就给大伙更新吧，之后我可能会保持一两周一更的频率发表在我的文章里。感兴趣的朋友可以关注我。学到了技术，请多多点赞。我会更有动力更新的。&/p&&p&&br&&/p&&p&16.老湿机，不湿不进&/p&&p&经常有知友私信我，为什么啪啪啪不像想象中的舒适。而且还会有点疼，这就是前戏没有做足，润滑不够导致的。其实男的都是这样，比较不在乎细节，不注重前戏，都是想着脱完衣服就提枪上阵（不怕你们笑话，以前我就这样，后来慢慢意识到重要性），做完倒头就睡，殊不知，这是前戏也是很重要的一点，而有没有做足前戏，就看润滑，所以下次boy们，可不要心急，所谓工欲善其事必先利其器，千万要把前戏做足咯。保证你的体验有质的飞跃&/p&&p&&br&&/p&&p&17.来瓶润滑剂&/p&&p&其实会玩的老司机，都离不开一瓶润滑剂，因为不是每个女孩子都能那么放得开，不是每次啪啪啪，分泌物都能说要多少有多少（我发现，太久不见面，或者陌生的男的，女孩都能分泌较多的分泌物）所以常备一瓶润滑是多么重要，特别是带tt后，有时会感到涩涩感觉，有了润滑，就不会有这样的情况发生，有没有发现，有时候没有tt，只能用唾液代替，但是体验差的不是一点半点，而且润滑一瓶不贵，便宜也就两三元左右。而且最重要的是，你女朋友用手或者嘴帮你的时候，有一瓶润滑，卧槽！！！那跟没有润滑完全是两种体验啊！！！保证让爽到你飞上天和太阳肩并肩～～&/p&&p&&br&&/p&&p&18.两个基本点&/p&&p&我在我的另外的文章的文章说过女孩高潮就是两个点，就是类似男的gui头一样。摸了就让人感到很舒服，而且持续刺激会高潮的。第一个就是音帝&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&19.正确的角度-斜插&/p&&p&其实插也是有技巧的，这里就先不说什么深浅，我们先来讨论斜插吧。从上一个知识点我们可以得知，她的弱点在于两个，g点和音帝，在插的时候，我们的弟弟不可能碰得到音帝，但是却可以刺激到g点，只要你能换个角度，为什么说女上是最爽的姿势之一，你可以自己想象一下，女上刺激到的刚好就是g点，这也是为什么我经常说的，长短不重要，所以在啪啪啪时候，刻意的斜插g点，会让她体验到不一样的乐趣，会让女孩更有充实的感觉，但是这样对gt刺激会更大，所以，这也更考验你的能力 所以下次在啪啪啪时候，不要总是以为越深越好，还是要找好角度&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-41defdad67_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&439& data-rawheight=&579& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&439& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-41defdad67_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&20.时间不要太长，最好和她一起高潮&/p&&p&有时候在啪啪啪时候，时间太久，到后期，时间超过40分钟太长。反而会觉得枯燥无味，这个有点演讲。演讲时候，高潮设置在演讲结束，群众对演讲的评价会大幅提升，如果高潮过后，你继续太久，后面表现不佳的话，反而会扣分。影响整体的评价。除非你有自信能坚持到她下一次的高潮来，不然，你还是最好和她一起，这样她刚高潮完，她对你的表现评价就是好棒。如果你能让她在结束时候。连续高潮几次。那她对你表现就是非常棒了&/p&&p&&br&&/p&&p&21.合适次数&/p&&p&同居时候，啪啪啪太频繁反而会变得没有那么有味道，或许，你们可以订一个条约。一个月中有一礼拜一次。哈哈，可能你们就会那一次如狼似虎。不过~~你女票，估计不会接受这个条约。女友：我裤子都脱了你就和我说这个？？？ &/p&&p&&br&&/p&&p&22.吻技之意乱情迷&/p&&p&在啪啪啪时候，很多人只顾下面，完全不照顾上面，这是完全错误的，你可以吻她耳朵，让她有种痒痒感觉，怎么说呢，就是达到那种意乱情迷状态，想逃逃不了，还很痒，而且这种痒，是灵魂上的酥痒，在快高潮的时候，或者高潮的时候，吹热气，亲舔耳垂。肯定会让她印象深刻。当然不止耳朵，还有rt。但是你要是没试过耳朵，可以试试，有的女孩对这个非常敏感。而且我还发现一个地方。肱二头肌。你用舌头亲吻，转，会有酥软的感觉。亲测有效，男女通用&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&24.如何看她是不是真的高潮了之预判&/p&&p&音帝高潮，在你摸音帝的时候，你会明显感觉到水源源不断从X里面流出来，声音会开始急促起来，脸会变红，声音也很变大起来。结束后，会叫你不要碰她的阴蒂&/p&&p&阴到高潮，你会明显感觉，插变的顺畅起来，水变得非常多，她一直叫你快点，声音急促，表情会变挣扎起来&/p&&p&两种高潮各有不同，你也可以试着自己总结，有人说，她也可以假装叫大声，假高潮，但是，生理的反应是伪造不了的，比如水变多，这是非常明显的，不想其他时候，她会短时间涌出很多水&/p&&p&女票没有高潮，结束后&/p&&p&&br&&/p&&p&女票高潮，结束后&/p&&p&&br&&/p&&p&25. 终极秘技&/p&&p&待更新&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&骚年。想变强吗？关注我就对了&/p&&p&更多内容请移步我的文章&/p&&p&如果你有疑问，也可以私信我，有空我会回的&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&原答案&/p&&p&原答案已被举报，现在上删减版&/p&&p&前言，没有女友的蓝孩子就不要进来了，哼，你们学了也是白学（哈哈，我这么说真的不会被打么）觉得好的话请记得点赞，赞多点，我会再回来更新&/p&&p&1.让女方敞开欲望，正视欲望，打破伪道德&/p&&p&2.尺寸不重要（有更新）&/p&&p&3.啪啪啪前洗个澡&/p&&p&4.女性敏感带&/p&&p&5.前戏的大约流程&/p&&p&6.不变的定律&/p&&p&7.g点指法&/p&&p&8.提高作战时间&/p&&p&9.最被忽视的后戏&/p&&p&10.正视性的重要&/p&&p&11.关注女朋友高潮的兴奋点&/p&&p&12.尊重女友才是最高的性技巧&/p&&p&13.避孕，别让你爱的人受伤&/p&&p&14.情趣的点子&/p&&p&15.后入的正确姿势&/p&&p&1.第一很重要，要想在房事上性福，首先你要确保妹子放的开，这也是为什么很多妹子第一次都不会高潮，因为太紧张了，大脑会抑制高潮，导致难以高潮，所以大家可以和自家的妹子在没事时候多跟妹子说些猥琐的话，讨论性上面的事，并明确告诉她，性不是淫荡，每个人都有追求性愉悦的权利，性是美好的。值得我们去探讨的，这样就能让妹子放的开，不会觉得性肮脏的来抑制高潮，愉悦的接受各种姿势了～～six~nine之类的，哈哈&br&&br&2.尺寸不重要，尺寸不重要，尺寸不重要，重要的事情说三遍，很多男生总是会觉得自己的太短，会不会被妹子嫌弃，对自己没自信，其实自信和技巧才是最重要，女生不会喜欢loser，所以技巧才是真的王道，对于那些喷我说大有多好的人，我想打不恰当的比喻，高手过招，是在乎技巧，在乎看破对方的弱点（敏感点），而不是整天纠结自己的剑不够长，你捅最里面一下，我捅她弱点的，你说谁比较舒服，而且一两次还好。你能接受一个男的一辈子都一直顶你的子宫。其实我在知乎上和很多妹子交流过，她们都说尺寸太大，很难受，而且女性的敏感点几乎都是在那几厘米，太后面都比较少，你要是到底，那妹子也会很难受，所以我觉得最完美的尺寸应该是平时都不到底的，但是后进的时候用力可以到达，介于这个长度大约是13-15吧，所以完美长度是这个，并不是越大越好，别整天就吹，我多长多长，好像你的长度和你的技巧成正比，所以各位汉子们，不用担心，技巧才是王道，我看来看去太长就有一个好处就是女上的时候，不容易掉&br&&br&3.开始之前洗个澡，记得把小弟弟洗干净，这样才会让女方没有顾虑。别没洗干净就又要直男癌了。人家凭什么用嘴清洗你那些肮脏的残留物，学会尊重&br&&br&4手机随便找了一个图，比较挫，大家不要介意，我勾出了女性主要的敏感地带，所以，注意照顾这些地带的感受，大家就不要嫌丑了，ps那些红点不是圈起来才是&br&&br&5我不能写太清楚的啪啪啪的流程～～会被当成小黄文的，所以我大致说一下舌头顺序嘴-耳朵-大白兔-下体（参考第五点）-豆豆&br&手的顺序大白兔-腰-大腿内侧，也不是一定要严格按照这个顺序，可自由发挥&br&&br&6女性更趋向于积累的爆发，就是那种，她要，你不给她然后，等她快不行的时候再一下子给她，她会更加受不了，所以，不要她一要你就满足，好东西要留到最后&br&&br&7.G点，这个 指法舌技 我可以稍后再更新，配上效果图、ps大家就不要嫌丑了，人丑床单丑没有钱，女友好看就行啦，我是不会上我女友图的，我女朋友太好看了，你们会拿去打灰机&br&&br&&br&8.提高战斗力时间，大约十分钟为佳，等等再更新&br&&br&9.后戏，很多蓝孩子总是忽视这个的重要性，就像你看一部电影，开头很好看，中间很好看，结尾，突然一下子就结束了没有了，你会觉得这部电影好么？而且女孩的生理结构使得在结束性爱后还会处于高度兴奋状态，所以蓝孩子们，拿个纸巾帮妹子擦一擦，然后说说情话，岂不妙哉，不要再完事后就倒头就睡，抽烟什么的&br&&br&10.性其实很重要，好像一个报道说每三对夫妻离婚就有一对夫妻是因为性生活不和谐，这个我觉得很可惜，好不容易的猿粪就因为性不和谐就分开，所以各位汉子还是要勤练技术，你在床上把女孩征服了，她整个人就都是属于你了，走心重要，走肾也很重要，毕竟阴道是通往女性灵魂的通道～～～&br&&br&11.关注女朋友高潮的兴奋点，每个人都有她的兴奋点。就是通往她的高潮模式的捷径，只要你努力尝试善于总结，你就会发现高潮是有迹可循的，也就是一个套路而已，知道这个套路后，一夜高潮7次也不是梦，每个人都不一样，比如我之前一个女友，只要边摸豆豆，然后边啪啪啪，就会很容易高潮，熟练点你就会发现高潮前是有生理变化。所以我女友说你怎么知道我要高潮了？我就说猜的，其实是她生理的变化&br&&br&12.尊重女友，不要整天看a片觉得很兴奋就要来强迫女友做那些动作，而且女友不做还不开心，对于这种直男癌，。。。我也不知道说什么好。所以还是要理解女友，将性建立在双方同意的基础下，这样才能让双方都感到舒适。要是你实在很想某件事的话，可以循循善诱，而不是单方面的逼迫&br&&br&13.记得避孕措施，打胎的对女方的伤害是不可逆的，所以在没有打算要孩子，你还是老实点戴套，而且就算吃避孕药还是有很大的副作用。导致月经混乱{曾经让女友吃过一次，罪过罪过}，就算女的不懂事吧？没有要求戴套吧，但是你男的可以为了一时的爽快而毁了女方的健康吗，要是打胎导致的不孕不育，你会负责吗？你还不是说家里的压力，你要找个有生育能力的，然后甩开，然后说些杀马特的非主流的话——我们回不去了之类的，而女方你也是个成年人，应该为自己的人生负责，不要因为男方的几句甜言蜜语就迷失自己，不然明天在流产排队的人就是你了&br&&br&&br&15后入的正确姿势&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/bd5dfe9f79debbd760044d_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&344& data-rawheight=&516& class=&content_image& width=&344&&&/figure&
首次更新，之前有很多小伙伴一直跟我催更，最近毕业了。比较有空，就给大伙更新吧，之后我可能会保持一两周一更的频率发表在我的文章里。感兴趣的朋友可以关注我。学到了技术，请多多点赞。我会更有动力更新的。 16.老湿机，不湿不进经常有知友私信我，为什…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-f863fa03d6fed2fa34cc10_b.jpg& data-rawwidth=&1800& data-rawheight=&1278& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1800& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-f863fa03d6fed2fa34cc10_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&h2&&b&杭州二手房新房 找房询价、升值评估、网签买卖、中介过户 买房经验技巧&/b&&/h2&&h2&&b&第三篇：二手房找房、询价、评估、三方谈判、签约过户攻略&/b&&/h2&&p&至于购买二手房的流程，我将后面按一般流程介绍一下；&/p&&p&大致的流程和逻辑是对的， 不同的中介公司先后操作流程略有交叉，但是保障资金和交易过户安全的逻辑都是不变的。&/p&&h2&目录：&/h2&&p&&b&1、制定预算&/b&&/p&&p&&b&2、确定你的购房需求&/b&&/p&&p&&b&3、搜索、排查符合条件的地段；&/b&&/p&&p&&b&4、在购买力内的地段寻找“利好消息”&/b&&/p&&p&&b&5、重点对比评估备选地段的升值空间&/b&&/p&&p&&b&6、选出满意地段的优势小区&/b&&/p&&p&&b&7、全面询价，对比该小区内在挂房源的性价比&/b&&/p&&p&&b&8、分辨真假房源，找出急售房源&/b&&/p&&p&&b&9、约经纪人看房&/b&&/p&&p&&b&10、对比真实房源性价比&/b&&/p&&p&&b&11、锁定房源&/b&&/p&&p&&b&12、约 约 约&/b&&/p&&p&&b&13、确定房价&/b&&/p&&p&&b&14、中介费等过户费用砍价&/b&&/p&&p&&b&15、签三方协议&/b&&/p&&p&&b&16、买方购房资格材料审核&/b&&/p&&p&&b&17、买房购房资格审核&/b&&/p&&p&&b&18、买方申请银行按揭贷款及折扣&/b&&/p&&p&&b&19、约房东网签&/b&&/p&&p&&b&20、买方付首付&/b&&/p&&p&&b&21、房东还清他的按揭贷款&/b&&/p&&p&&b&22、缴纳税费&/b&&/p&&p&&b&23、买家办理按揭贷款合同&/b&&/p&&p&&b&24、市民中心过户，签物业交割单&/b&&/p&&p&&b&25、买家取产证，卖家领尾款&/b&&/p&&p&&b&26、装修&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&大致的流程是：&/p&&p&确定购房预算和住房需求 → 列举对比备选地段和选项 → 卫星地图列举对比小区选项优劣 → 筛选地段与小区缩小范围 → 中介网站上询价约看房 → 实地对比再缩小范围确定小区 → 找好户型、高性价比房源 → 约谈房东确认成交价 → 找中介谈判过户费用 → 约房东与中介签约 → 网签 → 走流程付款完成过户 → 拿到房产证 → 装修入住……&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&1、制定预算&/b&&/h2&&p&首先你要知道你这次有多少预算？你能拿出来多少钱，你爸妈能给你多少钱，加起来首付能承受多少钱？&/p&&p&按照首房首贷30%首付来计算，你就能知道自己能买总价多少钱的房子。比如你家里能凑60万的首付，那就是总价就不能超过195万，因为税是省不掉的，个人所得税1%，契税1%，大约就需要4万元，中介费我给你压价到大约1%，195万的房子过户到手，支付的钱要比首付多付6万元左右。所以满打满算，你首付60万，最多只能买总价195万的房子。其中装修还没有记入内，如果产证不满2年的还要支付5.6%的营业税（具体年限及税率请查询政府公告，不赘述）。&/p&&p&所以你家几代人能凑多少钱你要知道，这样直接决定你找什么价位和地段的房子。&/p&&p&选二手房不是你觉得户型、地段、学区、楼龄等条件好，就能下手签约购入，到时候首付拿不出来，到处借钱，影响了生活水平就不值了，不能盲目。&/p&&p&至于月供额度，有些手机APP里面有计算功能。大约的数量级是：按照央行的基准利率不打折的话，例如总价170万的房子，首付30%，即向银行贷了119万，贷30年，等额本金就是每个月大约需要按揭还款6300元。&/p&&p&如果按照这个数额按向申请购房按揭银行贷款，银行在审批的时候，需要你提交的个人收入证明额度，要求是月供额度的2倍，即12600元的月收入证明，至于你到底每个月能不能拿到这些钱，无从查证，有些银行按揭审批，月供不满1万元，是不需要你的银行流水单，只需要你公司的人事部门盖章就行了，具体条件可以委托中介或自己直接电话咨询银行放贷经理。&/p&&p&最近一年多时间，经过政府不断加码调控，现在央行开始收紧各银行的放贷额度，银行首套房利率也不打折了，有的还上浮了。导致购房按揭贷款月供也增加了。&/p&&p&但是，这里要敲黑板划重点：如果对照近10年的央行利率数据（这个可以在网上查到），你就会发现，去年的央行利率是近10年来的最低、最低水平，而如今上浮5个基准点，相比较之前的利率还是很低的水平了，所以如果是刚需或铁定了要买房，就不要纠结没有赶上去年的好时机，照样要下定决心买买买。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2、确定你的购房需求&/b&&/h2&&p&花这么多钱，你总有一些自己的喜好，比如说楼层、阳台朝向、地铁房、好物业、学区……有些条件是大家都想要的，比如说楼层不能最高或最低，有朝南大阳台、距离地铁近、三房都朝南、物业是滨江或万科、房子地段好距离市中心近、学区是采荷或学军、房屋年龄不满10年……其实大家都识货，条件越好的房子越抢手，价格肯定也更坚挺。&/p&&p&你要根据自己预算、抓住几个重点需求来选择，房子没有绝对好！只有相对好！需求项目明确了，才能做好平衡，选择最优的那个。&/p&&p&比如你是准备小孩上学，那你就更关注学区。你对轨道交通更依赖，那你就选1公里范围的地铁房。你是私家车出行，可以选择快速主干道周边。对生活水平要求高，那就选好的开发商和好的物业。家里人多那就选小三房。从事的工作特点明显，那就建议在你从事产业聚集的板块周边置业。……&/p&&p&杭州比较出名的产业聚集地方有：&/p&&p&城西是科技大走廊，码农的最爱圣地；&/p&&p&滨江是老牌的高科技公司，有网易、华三、吉利汽车、阿里老园区、海康、大华等上市大企业，都是科技型白领的最爱；&/p&&p&钱江新城是金融企业的聚集CBD，金融相关专业工作多，推荐4号线沿线；&/p&&p&下沙北边是高校多，南边是工厂区，现在炒作的概念是工厂搬迁，腾笼换鸟引进高科技产业；临平是工厂多，承接上海制造业转移，下沙和临平规划等级都是杭州副城；&/p&&p&城北被半山拦截，半山脚下被重点规划的是新天地版块；城东新城是现代化都市驿站，发展方向是对接上海大虹桥商贸板块；&/p&&p&三五九堡沿江规划的是钱江新城2.0，现在刚开始拆迁，还没有卖地引进新产业，沿江建设的9号线沿线能选择的仅存的房源小区较少，九堡附近可以淘一淘房源；&/p&&p&萧山建设四路是地铁7号线连接空港新城的经济带；&/p&&p&萧山市心北路是2号线连接萧山市区与奥体版块的经济带；&/p&&p&萧山的靠近钱塘江的版块，除了奥体版块，其他区域城镇化水平不高，地广人稀，现在还是在从城镇想城市过度时期，租售比不高，不建议入手；&/p&&p&城西未来科技城主打互联网科技产业，社区规划特征是高品质、密度低、环境好，但是人流量没有城东高，属于高附加值的版块；&/p&&p&杭州是城市向东扩，环境向西走；&/p&&p&以后的城市发展，主城区必定与下沙和临平副城通过向北的乔司、向西的九堡板块连成一片，九堡和乔司会成为区域中心和交通枢纽；&/p&&p&下沙获批国家高新产业区，工厂陆陆续续搬迁到大江东，会迎来一次产业升级；&/p&&p&我这说的都是个初步印象，具体地段的优劣势分析，还需要查阅该板块的市政规划、产业投资引进计划、配套设施建设等利好因素，关键是寻找“利好消息”！&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&3、搜索、排查符合条件的地段；&/b&&/h2&&p&杭州的东南西北各个区域板块的名称你要大致熟悉一下，热门板块的主打特色你要了解，实地看完房，中介一忽悠，你要能判断中介忽悠的对不对。&/p&&p&各板块的住宅平均价格你也要了解，同样的总价，可以买更好地段条件差的房子，也可以买地段次之品质高的小区，就看你如何平衡选项。&/p&&p&把能选择的地段及其选项都列出来，重点考察评估。&/p&&p&按照我的经验，可以根据国家发改委审批的2022年杭州地铁三期规划图，沿着通往市中心的地铁，逐步向外找，跟着地铁走总有好处，能找到符合自己预算的地铁交汇地段和联通主要区域的地铁周边都是可以优先考察的，还有根据公路主干道规划，联通不同地段的交汇处的主干道周边的小区也可以重点考察。&/p&&p&前期的预见性和升值空间的评估，相当重要，直接指导你后面的筛选和地段范围的不断缩小。&/p&&p&在我的好几篇文章中穿插都有介绍不同种应对方法，&/p&&p&（此处略去一万字……）&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&略去的几万字，在我的空间里的其他几篇文章中都有系统罗列分析，&/p&&p&如有您是财主，图个省事&/p&&p&……&/p&&p&如果你自己没有经验，也可以求助我来帮忙，我收点辛苦费帮你干活。如果需要，私信咨询 ^-^&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&4、在购买力内的地段寻找“利好消息”&/b&&/h2&&p&比如你能承受购买总价200万的二手房，在就要根据成交价，以市中心为中心，向四面八方偏移，各个方向沿着地铁或主干道，寻找这个预算能买到的小区，并列出来一个表格，记录预算范围周边的地段小区品质各种选项的情况。&/p&&p&例如：小区年限、楼盘体量、主干道交通、地铁交通、教育名气、是否满2年无营业税……，做好购房选项的记录和对比，才能心中有数，知道什么样的小区性价比更高。&/p&&p&比较不同地段的优劣势，一般我们要对比该地段现有状况与未来状况。&/p&&p&我们需要选出更具备升值空间的地段，所以需要关注这个地段的未来发展远景，那我们就要想想为什么有些地段的升值空间更大？&/p&&p&升值空间更大，说明在未来的几年间，政府在该地段公共设施等领域的投入更大，例如医院、学校、公园、公交、地铁、社区服务、绿化等有明确的投入计划，周边的体育馆、写字楼、商场、电影院等商业配套有多少？新的产业和大企业是否有落地计划？新的地铁等交通规划是否有？旧城改造、棚户区拆迁、市容整顿等政策推进情况如何？……&/p&&p&诸如此类的发展，我们都成为“利好消息”。寻找升值空间大的地段就是在寻找政府规划、发展、投资的“利好消息”。&/p&&p&有些地段高楼林立，位置较偏，有些地段城中村聚集市容较差但是位置好，如果两者房价相当，我觉得还是后者升值空间更大，因为利好因素更多。&/p&&p&因为高楼林立说明街区规划很充分，地块建设已经接近尾声，未来的公共资源投入、产业引入等利好因素就会很少，而后者及时市容很差，城中村、建筑工地、破旧厂房聚集，但是位置地段好，将来时机成熟，一旦政府开始征收拆迁，公布规划方案，一方面产生大批拆迁户手持大笔现金周边抢房，一方面新的产业和公共投资会不断加码，你还愁这个地段的房价不会大幅增值？&/p&&p&房产升值的本质是在中央政府大时代的基调环境下，地方政府坐庄把控游戏规则，领投城市发展建设，银行、开发商、市政等机构分工协作，大庄家带小庄家，通吃散户购房者几代人的家庭财富，是一出圈地圈钱的中国好生意。&/p&&p&政府领投城市建设，是把城市财富的蛋糕做大，银行、开发商、市政等机构分工协作参与分切这个蛋糕，户口、教育等公共资源绑定了这个房子，购房者是分切蛋糕的最下层，这个城市有多少房产就相当于有多少股份，你买房了就相当于拿到了几个股份，城市的扩建与发展，蛋糕变大了，你的房产的这点股份也就相当于变大了，所以就升值了。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&5、重点对比评估备选地段的升值空间&/b&&/h2&&p&这个时候，很多人把重点放在联系中介实地看房上，其实我觉的还没有到时候。&/p&&p&现阶段就是根据你的购房需求和预算，在杭州市的快速路主干道高清规划图、发改委2022年地铁规划高清图、高德地图上沿着地铁线和主干道来排查能买得起的备选地段，对这个地段的公共配套、产业发展等未来增值状况进行逐项对比评估。&/p&&p&规划图一定要发挥出作用，规划图上的道路越密集，说明地段发展越充分。杭州市的重点发展地段都要逐个排查，看是否能满足要求。&/p&&p&层层筛选，不断缩小备选地段，这样下一阶段的实地淘房源、约中介看房、询价等工作就能节省更多的时间和精力，针对性也会更强。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&6、选出满意地段的优势小区&/b&&/h2&&p&重点在各大中介和网站上寻找指定小区的房源。搜索各大中介网站上中介经理挂上去的房源信息，初步可以判断出该小区该户型的市场报价，初步能判断出这个小区在你的总预算与购房需求等限制条件下，能否淘到满意的房源。&/p&&p&这一阶段初步的淘房源，不需要现场找中介去看房，因为还没有到时候，现在实地看房效果不大。尽管初步的网上寻找很多都是假消息和过期房源，但是总价大致还是能反映出来这个条件的房源在这个小区的价格，能帮助你不断缩小备选地段和小区的范围。&/p&&p&通过上一轮在高德地图中的逐步筛选，列举出能买得起的各个地段，通过对比优劣势选项，评估购房需求的满意度，基本上可以筛选出需要重点考虑的。&/p&&p&几种常见的方法是“按图搜房”。我使用的方法是：高德地图+Google卫星地图+百度街景。&/p&&p&我觉得用好这三大法宝，前期的评估地段和评估小区，根本就不需要实地到现场去看房选房。&/p&&p&高德地图特色是数据准确，放大地图能查看小区不同幢楼房的排列与楼编号，能判断出建筑高低与建筑密度，能直观判读出各种街区分割、公交地铁站点、商场医院学校等，城中村老破小等房屋位置、空间状况，数据相当准确。其他地图就没有这么细节的数据。&/p&&p&Google卫星地图的特色是卫星图更新最近，大约是半年前的卫星图，放大后非常清晰准确，能看到小区、街区、公路等实际影像，能判断小区的体量、楼幢数、公园河流等地段与小区周边的重要选项情况。&/p&&p&百度街景的特色是能定位到大部分的市区街道，360度查看街道照片，这样就能更加细致的判断小区的外立面新旧、街道市容市貌、小区建筑品质等细节，基本代替了自己实地到现场观察周边环境的工作，相当省力，根本不需要自己现场去考察。&/p&&p&按照我的经验，到一个地段去淘房看房是一件很辛苦的事情，耗时耗力，一天看不了几个小区，一天下来还没有什么实质性的收获，期间中介经纪人轮番推荐，忽悠来忽悠去，把你自己都搞晕。利用好这三种地图，基本一台电脑就能完成前期的地段评估和小区评估，各种优劣势的选项对比，马上就能生成。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&7、全面询价，对比该小区内在挂房源的性价比&/b&&/h2&&p&经过以上几步的寻找和优劣势对比，逐步缩小地段和选项，几轮对比评估后基本就能选最具购买的前三个地段。&/p&&p&这个时候，就要开始具体淘房源了，在这之前的约中介看房意义不大，不要花太多精力，到了这个阶段，才是花功夫的时候。&/p&&p&例如在这备选的最优三个地段中，我们要想要列举出符合购房需求的小区，要从寻找地段不断缩小的寻找小区，毕竟一个地段，优质的小区就那么几个，分别列举出来做对比。&/p&&p&明确了目标小区后，就需要在中介网站或APP中淘房源，比户型，询报价，我的经验是在房天下、我爱我家、豪世华邦、Q房网的手机或网页端来搜索房源。那如何找到某个小区的性价比最优房源呢？就是在不同中介平台对比询价。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&8、分辨真假房源，找出急售房源&/b&&/h2&&p&首先需要我们先搞清楚网上这些中介APP和搜房子的网站上公布房源的行业规则，才能找到方法，占据主动权。&/p&&p&在不动产买卖市场中，中介网站上公布的房源有很多是假消息、失效消息、垃圾信息，我们需要通过不同途径来筛选出对自己有用又真实有价值的房源信息，从而找到性价比最高的房源。&/p&&p&常见的搜房子的网站有：房天下、安居客、透明售房网，外加各大中介机构自己的官方搜房网站。&/p&&p&房天下和安居客网站上大多是独立经纪人发布挂上去的房源信息，随意性加大，真假难辨，像我爱我家这样的中介结构自己的网站上挂出来的房源，自己家员工挂上去的房源，基本都是真实的，但是这些中介网站上的房源因为是网站平台向发布的经纪人收取推广费用的，这些经纪人为了引流量往往会发布某小区的虚假或失效房源，标价调低、标题注明房东急售等标题党，吸引浏览者电话联系他们，对于这些经纪人来说，有人约他们看房才是王道，所以这些中介网站上就是变着戏法吸引你电话联系他看房。等你仔细询问这套房源时，他就会说房东涨价了或房子刚刚成交了，借机向你推荐该小区或旁边小区此类的房源，先联系上你再说，对于中介来说这个叫做客户精确定位。&/p&&p&不过你不要怕，这这事情你知道怎么回事就行了，不能蒙在鼓里，这种粗放的询价，准确性不高，但是基本上能判断出该小区同等条件的户型大致的报价，对比各APP上的目标小区同等条件小区的报价，这个工作还是要做的。&/p&&p&那么真实的房源在哪里呢？在中介门店的客户端数据库里面！&/p&&p&像我爱我家这样的大中介，APP上的房源基本是真实的，但是并不全面，因为最新的房源信息、性价比最高的优质房源，往往还没有来得及被搬上APP，就在门店消化掉了。&/p&&p&所以到这个阶段，当完成各项评估基本能确定选哪几个地段，需要对比哪几个小区的时候，就要到小区周边的中介门店去淘房源了，中介网站的房源真真假假查来查去已经意义不大。&/p&&p&我们需要走访小区附近的所有大中介，因为房东自己想卖房，挂出房源消息的方法千差万别，有些房东图省事，就在小区边找个大中介登记一下房源，其他家中介都不知道情报。&/p&&p&所以作为购房者，到这个阶段就要走访周边所有的大中介门店，找中介经纪人面谈提出自己的购房预算与需求选项，让他在门店系统的后台里帮你筛选相应的房源，不同大中介的门店后台有个资源信息数据库，这里在挂的房源通过中介标准、回访、日志记录等手段能迅速分辨出各个房源的特点，这些才是第一手房源信息，基本涵盖了该小区所有在售房源信息，通过按照挂价等选项排序可以不断缩小在售房源信息。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&9、约经纪人看房&/b&&/h2&&p&经过这几轮的淘房源与询价，几家中介公司门店房源一对比，很快就能锁定符合你预算和需求选项的性价比最优房源。&/p&&p&对户型、总价、朝向、阳台窗户等选型比较满意的话，下面就是约经纪人现场看房。房东委托有钥匙的可以当成看房，有租客或者房东自住的需要让中介约时间看房，到了这个阶段必须要现场实地去看房。&/p&&p&看房的过程中你要带好纸和笔，做好笔记，不能走马观花。房号、朝向、阳台、卧室数量、几梯几户、户型、楼层、总价等信息都要简单记录一下，方便后续与其他房源仔细对比。&/p&&p&需要注意观察的是：电梯口楼道间的外立面、客厅是否带阳台、客厅卧室朝向、卫生将墙角是否有漏水水渍……&/p&&p&电梯口楼道间的外立面状况能反映出小区整体品质，卫生将墙角墙面乳胶漆是否发泡能判断出防水及建筑质量，这几个细节很重要，有问题的话小区品质要减分。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&10、对比真实房源性价比&/b&&/h2&&p&备选地段的这几个小区，按照同等方法，在几个大中介的数据库中筛选房源后，经过几个经纪人带看，基本能确认该地段同等条件下，能选择的户型、面积等状况。&/p&&p&对看房记录下来的细节选项进行对比和进一步筛选，基本就能排列出几个最优的可购买房源，作为重点考察的对象。这个房源通过不同中介的带看房，能确定房源真实性，并且自己门店的后天数据库中，还记录着每次中介经纪人联系房东时的沟通情况，这个数据库日志，中介不会主动告诉你，你要在他门店电脑前查询的时候就问他，要求能看到。&/p&&p&这个沟通日志在确认购买这套房源之前，非常重要，直接能判断出很多背后信息，比如房东首次挂价是多少钱？中途有没有涨价或降价？期间该中介有带过多少客户去看过房，客户看过房后是否有意购买？每次联系房东的时候，房东报价态度如何，是否诚心出售该房源？还是飘飘浮浮只是挂价试试，经常不接电话找借口不出售……&/p&&p&这些信息直接决定了你要不要下手推进下一步，是否找房东面谈来确认购买这套房源。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&11、锁定房源&/b&&/h2&&p&如果经过这些不同门店的信息筛选，预算和条件都能满意，询价对比后性价比确实最优，跟你家人沟通确认后就可以决定下手购买了。&/p&&p&需要注意的是，这个时候就不是找中介帮你联系房东了，正常情况下，中介观察你对这套房源很满意，会极力推荐你赶紧约谈房东确定购买者房源，中介会安排你跟房东见面面谈。......&/p&&p&(.......此处略去很多字......)（如需咨询，私信联系）&/p&&p&毕竟在这场信息不对等的交易服务过程中，你没有占据主动权，后面的收费项目你要是想签下合同，就要付更高的中介费了。&/p&&p&市场上的中介费是买卖双方各1-1.5%，也就是总价的2-3%，200万的总价就要收4-6万，还不包括的房屋评估费和按揭贷款服务费。&/p&&p&如果你这个时候见过几轮的评估后，锁定了这套房源，&/p&&p&(.......此处略去很多字......)（如需咨询，私信联系）&/p&&p&能省掉3万以上这么多钱，当然要自己动动脑子找找办法。&/p&&p&……&/p&&p&&b&或者找我帮忙，我来想办法帮你拿到主动权，把中介费压到最低。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&12、约 约 约&/b&&/h2&&p&该章节事关房东、中介、购房者三方力量博弈，占据谈判主动权关系到是否能拿下高性价比房源，以及是否能把中介费压价到1万左右。&/p&&p&整个交易环节，最值钱的是情报，中介利用了买卖双方的信息不对等情况双方通吃，而你就要通过各种方法和手段，拿到关键信息、在中介免费服务内容中找到付费服务才能发现的情报，从而占据谈判主动权，压低各种之间费用。&/p&&p&方法有很多，是我个人经验和思考花费了很多精力，如需实际操作参与找房、询价、评估、过户等环节，请私信联系我提供相关服务。&/p&&p&既能帮助你找到升值空间大的地段，又能帮你省去好几万的中介服务费和其他名目的过户费。此处略去一万字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&方法有很多种：① 此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&②此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&③此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&④真不行，小区里面……此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&总之方法很多……此处略去好多字……（如有需要，私信联系）。&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&13、确定房价&/b&&/h2&&p&此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&条件允许的情况下，通过与房东谈判，确定房屋总价等细节。例如首付比例、是否能接受公积金贷款（公积金贷款放款慢，有些房东急于置换房屋，不愿等这么久）等，基本确定交易要求等细节。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&14、中介费等过户费用砍价&/b&&/h2&&p&房东这边联系好了，通过面谈或电话联系，基本谈妥了总价等付款、过户细节，下一步你就要自己找个中介帮你过户了。&/p&&p&此处略去一万字……（如需咨询，私信联系）&/p&&p&……&/p&&p&中介开始一般会报个高价，还是行业报价打过折的，但是你别管，因为买房双方你都安排好了，后面交易过户的事情，只是中介公司走流程的问题了，没有什么难度，所以尽管压价。&/p&&p&直接压价到1.5万（不到总价的1%）包含房屋评估费和按揭代办费等费用，全包价，包过户。&/p&&p&谈不妥就换个中介门店继续找人问，多问几个经纪人，如果问了好几个没有人办理，就可以适当提高一下价格来问。总会找到有人愿意来做。&/p&&p&我之前166万找了个小中介砍价8000元全包过户，但后来觉得还是大中介比较放心，就选择10000元全包找大中介经纪人帮忙过户。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&15、签三方协议&/b&&/h2&&p&过户的中介经纪人确定了，就可以联系房东约时间约定点一起过去签三方协议准备过户了。&/p&&p&期间变数很多，你要做好心理准备，如果房东突然变卦，他回家商量了一下觉得价格低了，就会跟你要求涨价，或者直接不急着出售持观望态度再等等再出售，那我告诉你，恭喜你，你中招了，你又要向后倒退几个步骤。&/p&&p&在之前的备选小区中，找其他的最优房源了，再把实地看房和联系反动等步骤再来一遍，不要气馁，这些返工重来都是业内很常见的，谁遇到睡倒霉，只能反复重来。所以说选一套称心如意的房屋过程很坎坷。&/p&&p&如果房东如约来签约，那就最好。&/p&&p&很多时候房东会拖延观望，看有没有出家更高的人来买房，或者在等其他购房者的报价消息。这种若即若离的状态才最危险，又不能签下合同，又耽误你去找其他房源。处理不当就会房子没有买到手，时间拖了很久，之前备选的其他房源反而都被买走了，又要重新看房。很是危险，没有经验的话，可以让我帮忙把关。&/p&&p&这个时候就不能让房东拖延，因为夜长梦多，需要尽快签约。如果房东借口说上班忙或人在异地过来不方便，没关系，只要他愿意签约，那你就约上中介经纪人，带上标准化的中介三方协议，直接到房东家里去找他签约。&/p&&p&三方协议是不限时间不限地点签约，但是最好中介经纪人要在场，填写格式要规范，改动地方要按手印的。协议内容选项要详实并齐全，防止以后房东变卦，咬文嚼字推翻协议内容。真实环境下，条件不允许的时候，也可以三方协议买家和中介的内容填好后，寄到房东家里去，他自己填好后再寄过来。&/p&&p&但是！！！按照我家2次买房过户并把关买卖流程的经验来说，很多房东都是坐地起价，观望多个购房者的报价，拖延时间签三方。&/p&&p&你要是锁定了这套房源，评估了性价比很高，那就不要嫌麻烦，不要怕带中介跨地区到房东家里去签三方协议浪费车费几百元钱，因为夜长梦多，一直拖延只会更被动，到时候反动反悔了，哭都来不及。&/p&&p&&b&在这里要说一下三方协议的作用&/b&。&/p&&p&三方协议是房屋买卖双方与中介服务公司三方一签约的一份和合同，这个合同是以中介公司的名义，对买卖双方的交易细节大致的做一个说明。其实这三方协议不是正式的买卖合同，签三方的时候还没有到付首付的时候，所以首付没有全部到账也没有关系。&/p&&p&所白了其实没有什么屁用，买卖双方违约了没有办法相互制约。为了增加协议约束力，一般房东的房产证原件要押在中介门店保管，买家要支付一笔5-10万定金给中介门店，这样双方都有东西押在中介，就都有制约了。房东违约的话要想拿回房产证，就要双倍押金赔偿，买家违约的话，押金就不退了。&/p&&p&三方协议的作用，就是如果买卖双方反悔变卦又不赔偿，闹到法院后，至少有个白纸黑字的成文的协议可以依据。&/p&&p&三方协议签字画押，产证留押后，事情就成了一半。&/p&&p&有时候房价一天一个价，有其他购房者愿意支付违约金还加价购买房东的房子，房东要么跟你涨价，要么反悔不卖给你了，都时有发生，所以建议付押金是付多一点，来个10万元押金。特殊情况下，房东要求涨价你也要涨一点钱给房东，因为即使一番折腾后，房东赔付了违约金给你，你加上这个违约金在这个小区也买不到同等条件的房子了，不信你再翻翻你之前统计的房源，有时候不服不行。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&16、买方购房资格材料审核&/b&&/h2&&p&三方协议签约后，房东产证和买家的押金都押在中介门店，为了防止不良房东一房多卖或者房屋有抵押、债务等纠纷，中介收到产证后会在门店的工作电脑上在线后台查询该房产证编号的不良信誉及债务等记录，中介门店都会有从政府部门申请来到内部查询加密狗，能访问一个查询系统。查询结果没有问题了，才能开启交易过户流程。&/p&&p&同时，中介门店会在线把这套房产登记到制定的政府房产服务网站，相当于一个公示作用，防止在等待过户的这个间隙期，房屋又被拿去抵押或出售。确保买卖双方的权益。 &/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&17、买房购房资格审核&/b&&/h2&&p&三方签约后，这还需要对买房者的个人信息进行查询，核对购房者是否满足杭州购房资格，央行的征信记录报告等购房条件，你需要把你的户口本、身份证等原件复印件交到中介，让经纪人代办审核。三方协议签完了，就是要加快把这几项审核流程完成掉。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&18、买方申请银行按揭贷款及折扣&/b&&/h2&&p&部分银行申请购房按揭资格是在网签之前，例如花旗、汇丰等银行。大部分的国有银行都是在网签之后申请。&/p&&p&至于哪些银行还接受购房按揭贷款申请？哪些银行由95折利率优惠？哪些银行是基准利率或有上浮？这些情况各家银行都有不同，一般中介经纪人有他们合作的银行，会帮你推荐最便宜的利率。也可以你自己在高德地图上搜索各大银行的门店，找到门店号码，直接电话联系门店客户，问询是否能办理按揭贷款，或者在有些小区业主群里面问别人购房的时候都是找那家门店贷款。找人问，多花精力少花钱。&/p&&p&其中有个情况就是利率确定和放款时间的问题需要注意。&/p&&p&现在央行利率收紧，上浮10个百分点，几百万的房子就是至少要多出一二十万，所以确定贷款利率是依照与银行门店正式签购房按揭贷款合同为准，审核前后的口头约定，是有变化的，可能会有政策变化导致利率涨了而多花钱。所以一旦你与房东在线网签后，就加快与银行经理约时间，到他门店去签约房屋按揭贷款合同。防止后续政策有变，利率上浮，损失巨大。&/p&&p&至于放款时间，作为购房者不用担心，有些中介经理说到年底了，银行没有额度了，放款很慢……，仿佛很多困难一样，其实你听到后不用担心。因为放款时间不会影响你网签后办理交易过户发新的产证本子这些流程，你照样能走流程很快拿到房产证，影响的是原房东卖房后收到尾款的时间，如果原房东急着依靠这笔尾款去置换买其他地方的房子，那就会受到影响，银行一直拖着不把尾款打给原房东。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&19、约房东网签&/b&&/h2&&p&过户的准备工作都做好了，下面就是约房东到中介的总部去过户。&/p&&p&即使在这个时候，照样有房东反悔的情况。&/p&&p&如果房东反悔不卖了，或要求加价，你可以选择用三方协议中的条款，按押金比例来要求违约方赔偿，或者讨价还价给房东加一笔钱要求继续过户。具体哪种方法能少花钱买到满意的房子，你自己琢磨。你的目的不是拿到房东的违约金，而是现在谈妥的总预算，怎么能在这个小区周边买到条件最好的房子，你头脑要清醒。&/p&&p&有时候即使你拿到了房东的三方协议违约金，加上这个钱，你也在周边买不到条件相当的房屋了，所以你还不如加价给房东吧，这个不服不行。&/p&&p&前面说过：三方协定可以不限时间不限地点签约，三方协议不是正式的合同，必须双方有产证和现金抵押才能有制约力。而这个阶段办理的在线网签环节就是正式的法律合同了。&/p&&p&网签是中介协调下，在政府房管局的网站上登记打印出正式的房屋买卖合同后签约，合同有固定的格式和选项，填写修改核对完成，在线登记到房管局的网站，双方需要分别设置密码保护，受到法律保护，如有条款需要修改，买卖双方必须都要输入密码确认才行。&/p&&p&在线网签一般必须到中介的总部去办理，一般门店没有权限，所以约好房东签约网签，要通知中介经理也要到场办理流程手续。&/p&&p&网签完成后，买卖双方如果单方面有人反悔，需要支付房屋合同总价的20%作为赔偿才能解约。这个费用就很高了，一般网签完成了，基本就稳了。这么高的违约金，房东一般是不会变卦的了。&/p&&p&所以房子买到手必须以网签为准。网签合同中会写清楚具体的过户及支付房款的时间节点，房屋总价、车位等信息。&/p&&p&所以你在看房阶段如果有很满意的房子，可以尽管约房东，忽悠他去签约，首付款还没有凑齐，没有到账也没有关系，因为网签当天是不用支付首付款、税费等花费的。&/p&&p&网签是对房屋属性进行申明，并对房屋买卖过程中付款、过户、交接等关键节点约定时间节点的法律合同。杭州市二手房过户有很规范的合同范本，里面需要填写的内容都是以选项形式出现，都是很规范的。&/p&&p&网签的同时，中介经理会提供给你一个监管账户和交易资金支付管理流程等。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&20、买方付首付&/b&&/h2&&p&网签结束后，就是按照网签中的买卖双方约定并登记的过户、付款等流程分步执行。&/p&&p&网签的时候中介会同时提供一个中介公司开具的某合作银行的监管账户给你，你的首付款、后续的税费、中介服务费等各项费用，都是转入这个银行的监管账户中去。&/p&&p&这个银行监管账户，就是为了确保你的过户中各个环节的资金安全，防止发生：中介经理卷款跑路或者房东拿到你的首付款后不过户等资金异常情况。你的所有资金会流到指定的税务部门、中介公司、房东原房屋的贷款银行等机构，中间不会有个人参与现金流程，都是机构对机构的要求，确保大额资金的交易安全。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&21、房东还清他的按揭贷款&/b&&/h2&&p&首付款到账后，中介会联系房东，让他先还清他之前买这套房子的时候，向某银行申请的购房贷款。大多时候房东手上资金是还不完他之前贷款的剩余款项，而中介就要动用你刚刚向监管账号中转入的首付款，帮助房东去还清他原先的贷款。&/p&&p&为了防止中介经理或房东经手你的首付款时，携款潜逃，中介公司的财务会通知监管银行开具一张银行汇票，这个汇票是以房东实名制开具的，中介经理会拿着这个汇票到房东原先的贷款银行门店去，跟随房东当场办理还清原银行的贷款余额。&/p&&p&大部分银行会在几个工作日内在银行系统中登记房东之前的银行按揭已经还清，具备下一步进行过户的条件。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&22、缴纳税费&/b&&/h2&&p&等到房东还清原银行的按揭贷款，并且银行后台登记注销该房产的贷款记录，没有了债务记录，这个套房子就可以再房管局进行过户手续了。&/p&&p&过户之前买家需要向监管账户中缴纳结清各种税费，比如个人所得税、契税、营业税等各种税费，银行回执单或截图发给中介经理，提醒加快各税务部门窗口办理缴费结清。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&23、买家办理按揭贷款合同&/b&&/h2&&p&首付款转入监管账户后，把银行的回执单或手机银行的截图发给中介核对。你就可以约你申请的购房按揭贷款银行的客户经理，约好时间到他的门店去签约办理贷款合同了。也就是到这个申请银行去办理一张专门用于还款的银行卡，核对签字按揭贷款合同等。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&24、市民中心过户，签物业交割单&/b&&/h2&&p&税费、银行按揭贷款等手续办理完成后，税费转入指定的监管账户后，中介带}
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求助问题：
病人为明确的RA患者，老病号了。可近期新引进的CCP项目是用生化手段测得的，假阴性结果较多。对照ELISA方法为阳性。在此不知如何解决，标本都正常时，不知道如何出报告。
基本信息：CCP项目目前有多种检测方法，我这里需要是采用的胶乳比浊法，2点终点法（见CCP项目的基本参数）
现实问题：
ELISA测得结果为176，而生化测得结果为19左右（见图1：反应曲线1）。稀释10倍测得结果为90（见图2：反应曲线2），这里就搞不懂了。就连稀释倍数都与生化测得的原值没有比例了。
其实很多人跟我讲，两种方法学没有可比性。但是至少阴阳率要对得上吧。还请哪位老师能给予解答，或提供下有何方案。在此谢过！
组图打开中，请稍候......
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本帖最后由 biosensor 于
10:46 编辑
定标液浓度才60多点儿，也不知道你们的线性是多少，读点在延后到最后一点试试吧，反应时间延长一点
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这项目本来免疫比浊就存在问题
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1.副波长改用700nm
2.向厂家要个高值校准品，然后用仪器稀释功能做多点非线性校准
3.新项目开展前最好要厂家来现场做试剂方法学评价，例如精密度、灵敏度、线性范围、参考范围验证实验等
4.建议标本稀释用生理盐水，以减少基质效应
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这项目本来免疫比浊就存在问题
你的意思是试剂本身就存在着缺陷？
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1.副波长改用700nm
2.向厂家要个高值校准品，然后用仪器稀释功能做多点非线性校准
谢谢老师的解答，目前CCP比浊法的线性也就到100，跟ELISA就没法比了，可到1600我想了解哪个区间结果我该去做稀释呢？稀释多少倍合适呢？就那么窄的范围
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你的意思是试剂本身就存在着缺陷？
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免疫比浊法的项目都这样。HOOK效应严重？
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免疫比浊法的项目都这样。HOOK效应严重？
不是的，有个别项目比如PCT CCP等，本来是在化学发光上做的项目，移植到生化分析仪上测，就不是很好。
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生化上这个项目好多厂家的试剂都不行，对这个项目别太较真。
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联苯胺(TMB)为底物,建立了快速测定McAb培养上清中鼠源IgG的双抗体夹心ELISA方法...该方法的检测线性范围是7.02ng/mL至449.38ng/mL之间,回收率在94.83%-115....
真菌(1,3)-β-D-葡聚糖多克隆抗体制备及 ELISA竞争法检测体系的建立_生物学...结果 建立 的 ELIS A竞争法检测体系线性范围为 3.125～200 pg/mL 。添加 ...
ELISA标准曲线分析及应用_医药卫生_专业资料。ELISA标准...则样本1的浓度范围是0.45ppb1.35ppb再乘以其对应...线性 18 稀释倍数修改 19 新版软件 旧版1.08 ...
5.HooK 效应影响 随着 ELISA 一步法的应用,一些标本中抗原含量过高,产生 HooK 效应。影响检测结果,采用同步稀释 测定或使用线性范围高的两对半定量法可以减 HooK ...
(三)范例介绍—ELISA法检测前 S1抗原的方法学评价 与方法或仪器性能有关的参数 ? ? ? ? ? 准确度 回收实验 干扰 线性范围 敏感性 ? ? ? ? ? 特异性 ...
应注意可测范围与线性范围的不同,线性范围常小于可测范围,比如 某一酶标仪的可测范围为 0.000~2.900,而其线性范围仅 0.000~2.000,这在定量 ELISA 中制作...
4、HooK 效应影响 随着 ELISA 一步法的应用,一些标本中抗原含量过高,产生 HooK 效应。影响检测结果,采用同步稀释测定或使用线性范围高的两对半 定量法可以减 HooK...
结果:3种方法曲线相似但线性范围不同,ICA法最宽。精密度试验中ICA法批内为1.2%,批间为4.4%;RIA法批内为3.5%,批间为8.6%;ELISA法批内为13.6%,批间为20...
4 hook 效应影响 随着 elisa 一步法的应用,一些标本中抗原含量过高,产生 hook 效应,影响检测结果。采用同步稀释测定或使用线性范围高的两对半 定量法可以减少 hook...
1.3 实验验证参数 1.3.1线性范围: 将HBsAg标准品稀释8,4,2,1,0.5,0.25,0.125ng/ul,进行ELISA测定,选择相关系数R 在0.97以上对应的标准品范围为线性范围...常用的十三种hook类型_百度文库
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你可能喜欢&p&本文面向前端工程师，使用熟悉的前端技术 JavaScript，讲解机器学习里的基础概念和算法。&/p&&p&演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO，包括拟合线段中心点，拟合矩形中心点，线性回归，AI玩Flappy-Bird和2048游戏，识别手写数字等效果。&/p&&p&&b&1、什么是人工智能（AI）？&/b&&/p&&p&智能行为和现象，有不同的来源。有的来自生物，有的来自机器。&/p&&p&我们可以把那些来生物的智能，称之为自然智能。它们是通过自然选择逐步演化而来的智能。&/p&&p&而另外一些由人类设计的机器所表现的智能，就是人工智能，简称 AI。&/p&&p&&b&2、人工智能的两大分类&/b&&/p&&p&按照解决问题的能力，我们可以把人工智能，分成两类：&/p&&ul&&li&强人工智能：拥有自我意识，具备解决通用问题的能力&/li&&li&弱人工智能：没有自我意识，具备解决特定问题的能力&/li&&/ul&&p&目前，我们能看到的人工智能，几乎都是弱人工智能，在解决特定问题的能力上，超越了人类。&/p&&p&&b&2.1、强智能之拉普拉斯妖&/b&&/p&&p&我们可以通过物理学里的一个思想实验，来侧面理解强智能，是怎样的。&/p&&p&拉普拉斯是著名的数学家，他提出了一个看法：如果一个智能体，知道宇宙中每个原子确切的位置和动量，那么就可以通过牛顿定律推演出宇宙的过去以及未来；宇宙中的一切问题，都可以得到精确的解答。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-392ac4179caa2bdcd5bf22f85ba0e62e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&652& data-rawheight=&330& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&652& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-392ac4179caa2bdcd5bf22f85ba0e62e_r.jpg&&&/figure&&p&然拉普拉斯妖，后来被证明是不可能的。但它确实反映了解决通用问题的一种做法。&/p&&p&&b&2.2、弱智能之麦克斯韦妖&/b&&/p&&p&另一个物理学的思想实验，来自麦克斯韦。这个思想实验的目的，是为了挑战热力学第二定律。该定律指出，封闭系统最终会达到热平衡。&/p&&p&于是，麦克斯韦假设存在一种智能体：麦克斯韦妖，看守暗门，观察分子运动速度。使较快的向某侧流动，较慢向另一侧流动。经过充分长的时间，两侧温差会越来越大 。温度高低是分子运动剧烈程度的宏观表现，通过分隔不同运动速率的分子，就让系统的两个部分的分子有了不同的剧烈程度。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-aaa77feb8b9f0b8a9a87dcc86bbdc4de_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1063& data-rawheight=&577& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1063& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-aaa77feb8b9f0b8a9a87dcc86bbdc4de_r.jpg&&&/figure&&p&&b&3、什么是机器学习?&/b& &/p&&p&机器学习，是英文 Machine Learning 的直译。它是实现人工智能的其中一种方式。前面说过的拉普拉斯妖就是不是机器学习的方式。&/p&&p&人类的学习，可以归纳为这种现象：随着经验的增加，解决问题的能力得到提升。&/p&&p&对机器而言，经验其实就是数据。机器学习就是：用数据训练程序以优化其表现的算法。&/p&&p&机器学习是一个相对宽泛的概念，只要满足它的定义，就属于机器学习。并不是一定要 GPU/TPU 训练，一定要多少行代码，一定要解决多宏大的难题，才叫机器学习。用数据训练一个模型，拟合一个点，也是机器学习的体现。&/p&&p&&b&4、机器学习的分类?&/b&&/p&&p&机器学习有两种分类：监督学习和非监督学习。&/p&&p&区分这两种学习方式的依据很简单，就是训练数据是否包含了答案。包含答案，就是监督学习；不包含答案，就是非监督学习。当然，这里也存在中间状态，包含一个渐进式答案，或者其它形式的间接答案等，就叫半监督学习。&/p&&p&&b&5、什么是深度学习?&/b&&/p&&p&深度学习，是英文 Deep Learning 的直译。它是实现机器学习的其中一种方式。机器学习还包含其它实现方案。&/p&&p&深度学习里，用到了人工神经网络，这是一个用计算机模拟大脑神经元运作模式的算法。同时，这个人工神经网络的隐藏层数量还必须足够多，才能构成深度神经网络。然后喂之以大量的训练数据，就是深度学习了。&/p&&p&换一个角度，如果隐藏层数量不多，而是每个隐藏层里包含的神经元数量很多，在形态上，它就是一个往宽度发展的神经网络结构。这时，可能就叫广度学习了。&/p&&p&目前，深度学习还是主流，它的训练效率，优于广度学习。&/p&&p&&b&6、AI & ML & DL & GA 的关系&/b&&/p&&p&下图展示了人工智能，机器学习，人工神经网络，深度学习和遗传算法之间的关系。我们可以看到，除了遗传算法是交集关系意外，其余的是分离出一个个子集的关系。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-112e2bb135a78fc00b0141f2bdb22958_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&569& data-rawheight=&572& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&569& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-112e2bb135a78fc00b0141f2bdb22958_r.jpg&&&/figure&&p&&b&7、前端工程师与人工智能&/b&&/p&&p&前端工程师跟人工智能，有什么关系呢?&/p&&p&这个问题应该反过来问，首先，按照目前的发展，将来人工智能会跟所有人产生紧密关联。前端工程师也是人类，作为人类，应该在某种程度上了解人工智能，而后能更好地使用人工智能的产品。&/p&&p&其次，前端工程师，也是程序员。我们可以在程序员的层面，比普通人更好地理解人工智能背后的机制。&/p&&p&再次，我们才是前端工程师。在前端工程师的角度，去审视人工智能未来是否会取代我们的工作。它取代我们之后，会不会有新的工作岗位出来，比如 AI 前端工程师。这时，那些对人工智能更加了解的前端工程师，就更容易得到相关的岗位了。&/p&&p&更何况，了解人工智能，说不定有机会转型成 AI 程序员。&/p&&p&编程语言、开源社区、IDE 等持续发展，会不断降低人工智能的开发门槛。过去的经验告诉我们，五年前高级程序员才能做到的事情，现在一个的普通程序员也有望做到。&/p&&p&人工智能这个概念，是在上世纪 50~60 年代提出的。当时，关心人工智能的那帮人，都是计算机里的鼻祖人物和数学家们。但是现在，作为前端工程师的我，居然也能写上一些代码，在 web 页面上跑起机器学习的 DEMO，这正是反映了门槛的降低趋势。&/p&&p&&b&8、UI 开发的三种模式&/b&&/p&&ul&&li&手写标签和样式代码，生成页面&/li&&li&可视化拖拽 UI 组建，生成页面&/li&&li&直接输入设计稿，输出可用页面(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/tonybeltramelli/pix2code& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/tonybeltrame&/span&&span class=&invisible&&lli/pix2code&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&/ul&&p&要想在前端自动化上做到极致，也无法跳开人工智能环节。pix2code 这个项目就是一个案例。虽然现在它的能力还很弱，使用场景很有限。但我们不要忘记，人工智能的发展速度，可能是指数级的。谷歌的阿尔法狗，一开始只是打败了人类业余围棋玩家，后面战胜了人类顶尖玩家李世石，再后面击败了当时的世界第一柯洁。然后，再无对手，又开始抛弃人类经验，通过自我对弈的方式，打败之前的版本。再到后面，竟已不局限于围棋，拓展到了国际象棋，日本将棋等其它棋类游戏里。这里的发展速度，是非常快的。&/p&&p&所以，不能因为 pix2code 目前的能力，而盲目乐观。&/p&&p&&b&9、数学知识回顾：什么是导数？&/b&&/p&&p&霍金在写《时间简史》时说过，书里每出现一个公式，书的销量就减半。这反映了公式在科普和推广阶段的负面作用。&/p&&p&但是，不用公式和代码，又要讲明白机器学习，几乎是不可能的。听着玩儿的话，我们提供的 DEMO 和前面的概念介绍，也足够满足要求了。&/p&&p&接下来，是直面公式和代码的时刻，不能逃避，在真正理解后，你会发觉，原来公式才是最简单、最容易理解的那个。那些比喻、类比和段子，最后都不会在头脑里保留多久，只是在短时间内，营造了学到东西的虚假体验。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-efa326e169c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&418& data-rawheight=&55& class=&content_image& width=&418&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-5fc69ec1d2f97f63df3acc1_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&209& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&p&上面是导数的代数形式，下面是导数的几何形式。我们可以看到，导数，其实是围绕一个点来谈论的。当我们说一条线的导数是多少多少时，只是一个特例，恰好那条线上的每个点的导数都是同一个值。&/p&&p&当我们选取了一个点 x0 之后，在 X 轴上追加一个无穷小的增量，然后用 X 加上无穷小增量得到 x1，求得 x1 对应的 Y 轴的值 y1 之后，通过 x1 - x0 和 y1 - y0，我们得到了一个小三角形。这个小三角形的 y 轴长度，除以 x 轴长度，就时这个点 x0 的导数值。&/p&&p&关键点有两个。一个是找到小三角形，它是直角三角形。第二个除法，是用两个直角边相除，就得到了导数。导数反映了这个点跟下一个点的变化幅度和趋势。&/p&&p&&b&10、数学知识回顾：什么是复合函数？&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-7fc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&364& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&364&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-4552e8dafc4ba9f7f381c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&226& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&226&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-d2cbb2c025d4274aaf5046_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&223& data-rawheight=&46& class=&content_image& width=&223&&&/figure&&p&不是所有函数都那么简单，很多函数很复杂，甚至不能写在一条公式内，甚至不能用公式表达出来。&/p&&p&不过，我们还是可以从函数组合的角度，对许多复杂函数进行解构。&/p&&p&比如上面的第一条函数，虽然它本身已经够简单了。但其实还可以拆分成两个子函数的组合。&/p&&p&先计算第三条公式的结果 Y，在把 Y 作为 X 值，带入第二条公式内，求得另一个 Y 值。这个过程就相当于对第一条公式进行 Y 值计算。&/p&&p&&b&11、数学知识回顾：什么是链式法则？&/b&&/p&&p&简单函数，有一些导数计算公式可以套用。那复杂函数里，又应该如何求导呢？&/p&&p&前面我们了解了复合函数的概念，它可以拆分成简单函数之间的组合关系。通过这个组合关系，我们可以用简单函数的导数，计算出复杂函数的导数。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fe2ff080e5ac414b660b1bd51e90eb8b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&341& data-rawheight=&116& class=&content_image& width=&341&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-9fe0bf09e08ed708ab7cb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&878& data-rawheight=&104& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&878& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-9fe0bf09e08ed708ab7cb_r.jpg&&&/figure&&p&在介绍导数时，我们特别强调了“除法”，链式法则就是利用，除法和函数组合时产生的分子和分母的颠倒关系，不断地链式相乘，消掉中间变量，最后得到我们想要的目标导数值。&/p&&p&&b&12、数学知识回顾：什么是梯度下降？&/b&&/p&&p&前面的数学知识部分，已经是本次分享里最难的环节了。后面是相对轻松的部分。&/p&&p&梯度下降，是机器学习里的重要概念。不管你去看谁的书或者视频，都绕不开这个概念。可能其中有些老师会打个比方说：假设你在一座山的山顶或者山腰上，你周围弥漫着浑厚的迷雾，无法看清下山的路，这是你要下山，要用什么方式？就是用脚探索更低点，然后逐步走下来。这就是梯度下降。&/p&&p&听了这个比喻，你理解了梯度下降吗?&/p&&p&反正我没有，下山我会，梯度下降嘛，还是不懂。&/p&&p&我们可以看到，比喻终究是间接的，含混的。还是要直面更直接和纯净的知识。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-771dadafd6b4fb9b8b9be_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&375& data-rawheight=&310& class=&content_image& width=&375&&&/figure&&p&梯度下降，缘于这么个观测事实：&/p&&p&1）当我的导数是一个正数时，更低点在 -X 轴的方向； 2）当我的导数是一个负数时，更低点在 +X 轴的方向； 3）那么，不管我的导数是正数还是负数，它的反方向，就是更低点的方向。 4）沿着导数的反方向走，必将走到一个相对最低点。&/p&&p&这就是梯度下降。如果你理解了它，那你可以很容易地理解，什么是梯度上升。就是更高点，在沿着导数的方向嘛。&/p&&p&上图是一个 U 形图，只有一个最低点。如果是一个波浪图，那就有很多个局部最低点，如何找到全局最低点，目前也没有完美解决方案，还是一个难题。&/p&&p&&b&13、数学知识回顾：什么是学习率？&/b&&/p&&p&梯度下降，只是为我们指明了更低点的方向，但却没有告诉我们距离。所以我们必须选择一个步伐大小，这个步伐大小，被称之为学习率。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-8c19c29fe0a2ee7b1ce7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&638& data-rawheight=&479& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&638& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-8c19c29fe0a2ee7b1ce7_r.jpg&&&/figure&&p&如果设置的学习率过大，步伐太大，一下子跨到对面去了，下次又走导数的反方向跨回来。就这样来来回回地振荡，没有走到一个令人满意的低点。&/p&&p&如果设置的学习率过小，走了很久，也仿佛在原地踏步。这也不行。&/p&&p&所以，选择一个合适的学习率，很重要。如何自动选择最优学习率，目前也是一个难题。&/p&&p&&b&14、前端人工智障之拟合线段中心点&/b&&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/01/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/01/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/01/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/01/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-0f3ec181b562e17926cb7e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1052& data-rawheight=&105& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1052& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-0f3ec181b562e17926cb7e_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-05d924c11b20b21a9f5f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&368& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&368&&&/figure&&p&要拟合一个点，先要设置一个预测模型，在这里用 x = a 就可以了。最初 a 的值是随机的，或者设置为 0，也可以，权当瞎猜。&/p&&p&然后我们用生成的训练数据来喂给学习算法。数据里都包含了答案，我们就可以得到一个上图误差公式。它叫均方误差。用正确答案减去瞎猜的答案，得到一个值，再对其求平方，保证是正数。&/p&&p&有了均方误差公式，我们就可以用之前学到链式法则求导技巧，把 Y 轴设置成误差值 e，把 X 轴设置成参数 a，然后用梯度下降寻找误差最小的点，下一个 a 参数就是： a + 学习率 * -1 * 导数值。其中，（学习率 * -1 * 导数值）得到的就是往导数反方向走的那一小步的步长。&/p&&p&当误差最小点为 y = 0 点时，可以说，我们找到了理想的参数 a，它完美的，零误差地拟合了目标点。&/p&&p&值得一提的是，你可以看到误差 e 对模型输出的 y 的导数，由链式法则计算出来，恰好包含了一个 -1，而找最低点，是用导数的反方向，也包含一个 -1，这相乘就是负负得正，可以消掉。在有些机器学习的介绍公式和代码实现里，它们就省略这两个语义不同的 -1。这对于初学者来说，是非常要不得的。它使得梯度下降的形式，看起来像梯度上升，容易混淆概念，徒增学习难度。&/p&&p&&b&15、前端人工智障之拟合矩形中心点&/b&&/p&&p&矩形中心点，无非就是上面的 X 轴坐标点的基础上，增加一个 Y 轴的维度嘛。&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/02/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/02/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/02/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/02/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-500eebb6cc00cc2c1aa2b7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1053& data-rawheight=&105& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1053& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-500eebb6cc00cc2c1aa2b7_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-c6ce286a8dbc91e828ad6_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&370& data-rawheight=&104& class=&content_image& width=&370&&&/figure&&p&每个训练数据，都包含了 (x, y) 两个数据，我们增加一个对 y 轴的参数 y = b。然后用相同的套路，分别同步训练即可。&/p&&ul&&li&a = a + learningRate * - gradientA&/li&&li&b = b + learningRate * - gradientB&/li&&/ul&&p&&b&16、前端人工智障之线性回归&/b&&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/03/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/03/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/03/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/03/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-8caf8854010bce8bfca9fdd5_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1212& data-rawheight=&114& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1212& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-8caf8854010bce8bfca9fdd5_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-c5ebe816cf27d3b74e898_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&753& data-rawheight=&113& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&753& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-c5ebe816cf27d3b74e898_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-b9cbd9a83aece80af5e94_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&113& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-b9cbd9a83aece80af5e94_r.jpg&&&/figure&&p&线性回归也是，除了预测模型的公式变成了 y = a * x + b，其它套路都一样。&/p&&p&在预测时，a 是常量系数，x 是自变量，y 是因变量。当调整参数 a 时，预测时输入的 x 成了 a 的常量系数了。所以对 y 求导 a，得到的值是 x 。&/p&&p&这里存在一个正向计算预测结果，反向修复参数误差的过程。&/p&&p&&b&17、什么是感知机(Perceptrons)？&/b&&/p&&p&在线 DEMO(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/simple-machine-learning-demo/04/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/s&/span&&span class=&invisible&&imple-machine-learning-demo/04/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&) 和 源代码(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Lucifier129/simple-machine-learning-demo/blob/master/04/index.js& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/Lucifier129/&/span&&span class=&invisible&&simple-machine-learning-demo/blob/master/04/index.js&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26f28ebb44ae75b17fd4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&525& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26f28ebb44ae75b17fd4_r.jpg&&&/figure&&p&线性回归的公式是 y = a * x + b，从数学角度，很明显可以推广一下，成为 y = w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3 + ... + wn * xn + b 的多因素形式。&/p&&p&在上面的基础上，再增加一个激活函数，就构造了一个被称之为感知机的模式。它最初是模拟大脑神经元在接受到刺激之后，根据是否达到阈值，来决定是否放电，刺激其它神经元。&/p&&p&感知机可以对多因素的事物，进行线性分类。比如对肿瘤进行良性肿瘤和恶性肿瘤的分类，对邮件进行垃圾邮件和非垃圾邮件的分类。不过，感知机的分类实现线性的，如果一个分类无法用线性分割出来，感知机就无法解决它。著名的&与或问题&，就曾经打击到了人工神经网络的研究热度。&/p&&p&&b&18、什么是人工神经网络(ANN)？&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-bb970d47760_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&383& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-bb970d47760_r.jpg&&&/figure&&p&感知机是线性回归里的公式推广后的形态，而人工神经网络，则可以看成是感知机的推广形态。不只是一个人工神经元，而是多个神经元以某种网络结构链接在一起，配合非线性的激活函数，它可以实现更强大的分类和拟合能力。&/p&&p&反向传播算法，就是一种对多层人工神经网络进行调参的算法。它的原理，正如我们前面介绍的求导、链式法则和梯度下降。感兴趣的同学，可以尝试自行推导和实现一下反向传播算法。&/p&&p&&b&19、什么是遗传算法(GA)？&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2f8f201cf25fa088f7ff82a6ea0551e3_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1600& data-rawheight=&1059& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2f8f201cf25fa088f7ff82a6ea0551e3_r.jpg&&&/figure&&p&遗传算法是一个伟大的算法。对人类而言，可能是最伟大的算法。&/p&&p&因为，广义上的算法，不局限于编程领域。任何确定性的、在有限步骤下完成的特定步骤序列，都可以称之为算法。它可以是代码形式的，也可以是物理形式的。&/p&&p&人类本身，就可以看成遗传算法跑在大自然这个生态系统平台上的产物。&/p&&p&现在我们人类，又把遗传算法应用到了计算机平台上。所有能编码到一个序列的问题，都可以用遗传算法解决。区别在于，遗传算法未必是最好最经济的解决方案罢了。&/p&&p&像太阳系，或者宇宙，拥有庞大的资源，可以花费数十亿年的时间，跑遗传算法（自然选择），最后演化出人类智能。我们人类的算力，却着实有限，所以我们通常需要更高性能的算法。&/p&&p&遗传算法模拟了自然选择里的几个概念，基因、染色体以及种群，通过让两个染色体按照某个突变率交换基因位的编码，来不断得到新的，可能更好的解决方案。&/p&&p&遗传算法和人工神经网络结合起来，产生了一个被成为神经进化的算法。后面我们可以看到这个算法应用在玩 Flappy-bird 游戏的效果。&/p&&p&&b&20、前端人工智障 DEMO&/b&&/p&&ul&&li&神经网络 + 遗传算法，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Neuroevolution-Without-Labeled-Data& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Neuroevolution-Without-Labeled-Data&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&神经网络 + 反向传播，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Back-Propagation& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Back-Propagation&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&神经网络 + 遗传算法 + 变种，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Back-Propagation& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Back-Propagation&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&十大高手，玩 Flappy-Bird(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23Flappy-Bird-Of-Ten-Masters& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#Flappy-Bird-Of-Ten-Masters&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&li&反向传播，识别手写数字(&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//lucifier129.github.io/factor-network/examples/build/%23MNIST-Handwritten-Digit-Of-Back-Propagation& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&lucifier129.github.io/f&/span&&span class=&invisible&&actor-network/examples/build/#MNIST-Handwritten-Digit-Of-Back-Propagation&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&)&/li&&/ul&&p&Flappy-bird 等游戏，在每一帧里，都没有包含明显的正确决策，所以监督学习在这里比较难以派上用场。我们要用非监督的方式来学习。&/p&&p&第一个 DEMO，遗传算法 + 神经网络，生成一批神经网络模型，指导每只小鸟是否 flap 飞起来的决策。当鸟儿碰壁死绝，用每只鸟儿得到的 score 分数进行排名，然后让排名靠前的神经网络，繁殖更多，而排名靠后的繁殖更少，或者淘汰。经过 N 代的演化，最后得到优秀的神经网络参数模型。&/p&&p&第二个 DEMO，用第一个 DEMO 训练出来的优秀模型，作为正确答案的生成器，我们就可以得到一个监督学习的用场了。把优秀 Bird 的决策当作正确答案，喂数据给反向传播算法，当两者的误差趋于一个很小的值时，另一个优秀的模型就训练出来了。&/p&&p&第三个 DEMO，还是遗传算法 + 神经网络，只是这次，不是用分数高低来进行排名。分数不是答案，所以是非监督学习。这次，我们用第一个 DEMO 训练出来的优秀模型，作为正确答案的生成器。然后计算每只演化中的 Bird 模型的误差，误差大，排名靠后，误差小，排名靠前。由于训练包含了正确答案，所以是监督学习。最后，我们演化出了一个跟第一个 DEMO 训练出的优秀模型误差很小的新模型。&/p&&p&如此可见，遗传算法 + 神经网络拥有更强的解决问题的能力，既可以监督学习，也可以非监督学习。但反向传播算法，只需要调整一个神经网络参数模型，而遗传算法的版本，却动辄成百上千个模型，性能自然不那么好。&/p&&p&第四个 DEMO，是用训练的 10 只优秀 Bird 模型角逐。目前为止，跑到 1 亿分，我也没见它们任何一个倒下。&/p&&p&第五个 DEMO，是机器学习里经典的 MNIST 手写数字训练集，采用的是反向传播算法的监督学习。可以识别你写在画板上的数字。&/p&&p&&b&21、结语&/b&&/p&&p&尽管前端并非机器学习的主场，但作为学习，它可能挺适用的。起码我们可以更容易地在网页上看到效果。&/p&&p&当然，如果想更深入理解机器学习，需要去看更专业的书籍或教程。本次分享，主要是作为一个引导，激发大家对机器学习的兴趣。&/p&&p&&b&[作者简介]&/b&古映杰，携程度假研发部高级研发经理。负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源库 react-lite 作者。本文来自古映杰在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMjM5MDI3MjA5MQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D2%26sn%3Dd4a7edf0abcbefd6cdb193c%26chksm%3Db40170ff1cefcc669f58a0acdfb5dcf2f7db64cacscene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&“携程技术沙龙——新一代前端技术实践”&/a&上的分享。&/p&&p&&b&更多来自携程技术人的一手干货，欢迎搜索关注“携程技术中心”微信公号。&/b&&/p&
本文面向前端工程师，使用熟悉的前端技术 JavaScript，讲解机器学习里的基础概念和算法。演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO，包括拟合线段中心点，拟合矩形中心点，线性回归，AI玩Flappy-Bird和2048游戏，识别手写数字等效果。1、什么是人工智能（AI）？…
&p&首次更新，之前有很多小伙伴一直跟我催更，最近毕业了。比较有空，就给大伙更新吧，之后我可能会保持一两周一更的频率发表在我的文章里。感兴趣的朋友可以关注我。学到了技术，请多多点赞。我会更有动力更新的。&/p&&p&&br&&/p&&p&16.老湿机，不湿不进&/p&&p&经常有知友私信我，为什么啪啪啪不像想象中的舒适。而且还会有点疼，这就是前戏没有做足，润滑不够导致的。其实男的都是这样，比较不在乎细节，不注重前戏，都是想着脱完衣服就提枪上阵（不怕你们笑话，以前我就这样，后来慢慢意识到重要性），做完倒头就睡，殊不知，这是前戏也是很重要的一点，而有没有做足前戏，就看润滑，所以下次boy们，可不要心急，所谓工欲善其事必先利其器，千万要把前戏做足咯。保证你的体验有质的飞跃&/p&&p&&br&&/p&&p&17.来瓶润滑剂&/p&&p&其实会玩的老司机，都离不开一瓶润滑剂，因为不是每个女孩子都能那么放得开，不是每次啪啪啪，分泌物都能说要多少有多少（我发现，太久不见面，或者陌生的男的，女孩都能分泌较多的分泌物）所以常备一瓶润滑是多么重要，特别是带tt后，有时会感到涩涩感觉，有了润滑，就不会有这样的情况发生，有没有发现，有时候没有tt，只能用唾液代替，但是体验差的不是一点半点，而且润滑一瓶不贵，便宜也就两三元左右。而且最重要的是，你女朋友用手或者嘴帮你的时候，有一瓶润滑，卧槽！！！那跟没有润滑完全是两种体验啊！！！保证让爽到你飞上天和太阳肩并肩～～&/p&&p&&br&&/p&&p&18.两个基本点&/p&&p&我在我的另外的文章的文章说过女孩高潮就是两个点，就是类似男的gui头一样。摸了就让人感到很舒服，而且持续刺激会高潮的。第一个就是音帝&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&19.正确的角度-斜插&/p&&p&其实插也是有技巧的，这里就先不说什么深浅，我们先来讨论斜插吧。从上一个知识点我们可以得知，她的弱点在于两个，g点和音帝，在插的时候，我们的弟弟不可能碰得到音帝，但是却可以刺激到g点，只要你能换个角度，为什么说女上是最爽的姿势之一，你可以自己想象一下，女上刺激到的刚好就是g点，这也是为什么我经常说的，长短不重要，所以在啪啪啪时候，刻意的斜插g点，会让她体验到不一样的乐趣，会让女孩更有充实的感觉，但是这样对gt刺激会更大，所以，这也更考验你的能力 所以下次在啪啪啪时候，不要总是以为越深越好，还是要找好角度&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-41defdad67_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&439& data-rawheight=&579& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&439& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-41defdad67_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&20.时间不要太长，最好和她一起高潮&/p&&p&有时候在啪啪啪时候，时间太久，到后期，时间超过40分钟太长。反而会觉得枯燥无味，这个有点演讲。演讲时候，高潮设置在演讲结束，群众对演讲的评价会大幅提升，如果高潮过后，你继续太久，后面表现不佳的话，反而会扣分。影响整体的评价。除非你有自信能坚持到她下一次的高潮来，不然，你还是最好和她一起，这样她刚高潮完，她对你的表现评价就是好棒。如果你能让她在结束时候。连续高潮几次。那她对你表现就是非常棒了&/p&&p&&br&&/p&&p&21.合适次数&/p&&p&同居时候，啪啪啪太频繁反而会变得没有那么有味道，或许，你们可以订一个条约。一个月中有一礼拜一次。哈哈，可能你们就会那一次如狼似虎。不过~~你女票，估计不会接受这个条约。女友：我裤子都脱了你就和我说这个？？？ &/p&&p&&br&&/p&&p&22.吻技之意乱情迷&/p&&p&在啪啪啪时候，很多人只顾下面，完全不照顾上面，这是完全错误的，你可以吻她耳朵，让她有种痒痒感觉，怎么说呢，就是达到那种意乱情迷状态，想逃逃不了，还很痒，而且这种痒，是灵魂上的酥痒，在快高潮的时候，或者高潮的时候，吹热气，亲舔耳垂。肯定会让她印象深刻。当然不止耳朵，还有rt。但是你要是没试过耳朵，可以试试，有的女孩对这个非常敏感。而且我还发现一个地方。肱二头肌。你用舌头亲吻，转，会有酥软的感觉。亲测有效，男女通用&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&24.如何看她是不是真的高潮了之预判&/p&&p&音帝高潮，在你摸音帝的时候，你会明显感觉到水源源不断从X里面流出来，声音会开始急促起来，脸会变红，声音也很变大起来。结束后，会叫你不要碰她的阴蒂&/p&&p&阴到高潮，你会明显感觉，插变的顺畅起来，水变得非常多，她一直叫你快点，声音急促，表情会变挣扎起来&/p&&p&两种高潮各有不同，你也可以试着自己总结，有人说，她也可以假装叫大声，假高潮，但是，生理的反应是伪造不了的，比如水变多，这是非常明显的，不想其他时候，她会短时间涌出很多水&/p&&p&女票没有高潮，结束后&/p&&p&&br&&/p&&p&女票高潮，结束后&/p&&p&&br&&/p&&p&25. 终极秘技&/p&&p&待更新&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&骚年。想变强吗？关注我就对了&/p&&p&更多内容请移步我的文章&/p&&p&如果你有疑问，也可以私信我，有空我会回的&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&原答案&/p&&p&原答案已被举报，现在上删减版&/p&&p&前言，没有女友的蓝孩子就不要进来了，哼，你们学了也是白学（哈哈，我这么说真的不会被打么）觉得好的话请记得点赞，赞多点，我会再回来更新&/p&&p&1.让女方敞开欲望，正视欲望，打破伪道德&/p&&p&2.尺寸不重要（有更新）&/p&&p&3.啪啪啪前洗个澡&/p&&p&4.女性敏感带&/p&&p&5.前戏的大约流程&/p&&p&6.不变的定律&/p&&p&7.g点指法&/p&&p&8.提高作战时间&/p&&p&9.最被忽视的后戏&/p&&p&10.正视性的重要&/p&&p&11.关注女朋友高潮的兴奋点&/p&&p&12.尊重女友才是最高的性技巧&/p&&p&13.避孕，别让你爱的人受伤&/p&&p&14.情趣的点子&/p&&p&15.后入的正确姿势&/p&&p&1.第一很重要，要想在房事上性福，首先你要确保妹子放的开，这也是为什么很多妹子第一次都不会高潮，因为太紧张了，大脑会抑制高潮，导致难以高潮，所以大家可以和自家的妹子在没事时候多跟妹子说些猥琐的话，讨论性上面的事，并明确告诉她，性不是淫荡，每个人都有追求性愉悦的权利，性是美好的。值得我们去探讨的，这样就能让妹子放的开，不会觉得性肮脏的来抑制高潮，愉悦的接受各种姿势了～～six~nine之类的，哈哈&br&&br&2.尺寸不重要，尺寸不重要，尺寸不重要，重要的事情说三遍，很多男生总是会觉得自己的太短，会不会被妹子嫌弃，对自己没自信，其实自信和技巧才是最重要，女生不会喜欢loser，所以技巧才是真的王道，对于那些喷我说大有多好的人，我想打不恰当的比喻，高手过招，是在乎技巧，在乎看破对方的弱点（敏感点），而不是整天纠结自己的剑不够长，你捅最里面一下，我捅她弱点的，你说谁比较舒服，而且一两次还好。你能接受一个男的一辈子都一直顶你的子宫。其实我在知乎上和很多妹子交流过，她们都说尺寸太大，很难受，而且女性的敏感点几乎都是在那几厘米，太后面都比较少，你要是到底，那妹子也会很难受，所以我觉得最完美的尺寸应该是平时都不到底的，但是后进的时候用力可以到达，介于这个长度大约是13-15吧，所以完美长度是这个，并不是越大越好，别整天就吹，我多长多长，好像你的长度和你的技巧成正比，所以各位汉子们，不用担心，技巧才是王道，我看来看去太长就有一个好处就是女上的时候，不容易掉&br&&br&3.开始之前洗个澡，记得把小弟弟洗干净，这样才会让女方没有顾虑。别没洗干净就又要直男癌了。人家凭什么用嘴清洗你那些肮脏的残留物，学会尊重&br&&br&4手机随便找了一个图，比较挫，大家不要介意，我勾出了女性主要的敏感地带，所以，注意照顾这些地带的感受，大家就不要嫌丑了，ps那些红点不是圈起来才是&br&&br&5我不能写太清楚的啪啪啪的流程～～会被当成小黄文的，所以我大致说一下舌头顺序嘴-耳朵-大白兔-下体（参考第五点）-豆豆&br&手的顺序大白兔-腰-大腿内侧，也不是一定要严格按照这个顺序，可自由发挥&br&&br&6女性更趋向于积累的爆发，就是那种，她要，你不给她然后，等她快不行的时候再一下子给她，她会更加受不了，所以，不要她一要你就满足，好东西要留到最后&br&&br&7.G点，这个 指法舌技 我可以稍后再更新，配上效果图、ps大家就不要嫌丑了，人丑床单丑没有钱，女友好看就行啦，我是不会上我女友图的，我女朋友太好看了，你们会拿去打灰机&br&&br&&br&8.提高战斗力时间，大约十分钟为佳，等等再更新&br&&br&9.后戏，很多蓝孩子总是忽视这个的重要性，就像你看一部电影，开头很好看，中间很好看，结尾，突然一下子就结束了没有了，你会觉得这部电影好么？而且女孩的生理结构使得在结束性爱后还会处于高度兴奋状态，所以蓝孩子们，拿个纸巾帮妹子擦一擦，然后说说情话，岂不妙哉，不要再完事后就倒头就睡，抽烟什么的&br&&br&10.性其实很重要，好像一个报道说每三对夫妻离婚就有一对夫妻是因为性生活不和谐，这个我觉得很可惜，好不容易的猿粪就因为性不和谐就分开，所以各位汉子还是要勤练技术，你在床上把女孩征服了，她整个人就都是属于你了，走心重要，走肾也很重要，毕竟阴道是通往女性灵魂的通道～～～&br&&br&11.关注女朋友高潮的兴奋点，每个人都有她的兴奋点。就是通往她的高潮模式的捷径，只要你努力尝试善于总结，你就会发现高潮是有迹可循的，也就是一个套路而已，知道这个套路后，一夜高潮7次也不是梦，每个人都不一样，比如我之前一个女友，只要边摸豆豆，然后边啪啪啪，就会很容易高潮，熟练点你就会发现高潮前是有生理变化。所以我女友说你怎么知道我要高潮了？我就说猜的，其实是她生理的变化&br&&br&12.尊重女友，不要整天看a片觉得很兴奋就要来强迫女友做那些动作，而且女友不做还不开心，对于这种直男癌，。。。我也不知道说什么好。所以还是要理解女友，将性建立在双方同意的基础下，这样才能让双方都感到舒适。要是你实在很想某件事的话，可以循循善诱，而不是单方面的逼迫&br&&br&13.记得避孕措施，打胎的对女方的伤害是不可逆的，所以在没有打算要孩子，你还是老实点戴套，而且就算吃避孕药还是有很大的副作用。导致月经混乱{曾经让女友吃过一次，罪过罪过}，就算女的不懂事吧？没有要求戴套吧，但是你男的可以为了一时的爽快而毁了女方的健康吗，要是打胎导致的不孕不育，你会负责吗？你还不是说家里的压力，你要找个有生育能力的，然后甩开，然后说些杀马特的非主流的话——我们回不去了之类的，而女方你也是个成年人，应该为自己的人生负责，不要因为男方的几句甜言蜜语就迷失自己，不然明天在流产排队的人就是你了&br&&br&&br&15后入的正确姿势&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/bd5dfe9f79debbd760044d_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&344& data-rawheight=&516& class=&content_image& width=&344&&&/figure&
首次更新，之前有很多小伙伴一直跟我催更，最近毕业了。比较有空，就给大伙更新吧，之后我可能会保持一两周一更的频率发表在我的文章里。感兴趣的朋友可以关注我。学到了技术，请多多点赞。我会更有动力更新的。 16.老湿机，不湿不进经常有知友私信我，为什…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-f863fa03d6fed2fa34cc10_b.jpg& data-rawwidth=&1800& data-rawheight=&1278& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1800& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-f863fa03d6fed2fa34cc10_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&h2&&b&杭州二手房新房 找房询价、升值评估、网签买卖、中介过户 买房经验技巧&/b&&/h2&&h2&&b&第三篇：二手房找房、询价、评估、三方谈判、签约过户攻略&/b&&/h2&&p&至于购买二手房的流程，我将后面按一般流程介绍一下；&/p&&p&大致的流程和逻辑是对的， 不同的中介公司先后操作流程略有交叉，但是保障资金和交易过户安全的逻辑都是不变的。&/p&&h2&目录：&/h2&&p&&b&1、制定预算&/b&&/p&&p&&b&2、确定你的购房需求&/b&&/p&&p&&b&3、搜索、排查符合条件的地段；&/b&&/p&&p&&b&4、在购买力内的地段寻找“利好消息”&/b&&/p&&p&&b&5、重点对比评估备选地段的升值空间&/b&&/p&&p&&b&6、选出满意地段的优势小区&/b&&/p&&p&&b&7、全面询价，对比该小区内在挂房源的性价比&/b&&/p&&p&&b&8、分辨真假房源，找出急售房源&/b&&/p&&p&&b&9、约经纪人看房&/b&&/p&&p&&b&10、对比真实房源性价比&/b&&/p&&p&&b&11、锁定房源&/b&&/p&&p&&b&12、约 约 约&/b&&/p&&p&&b&13、确定房价&/b&&/p&&p&&b&14、中介费等过户费用砍价&/b&&/p&&p&&b&15、签三方协议&/b&&/p&&p&&b&16、买方购房资格材料审核&/b&&/p&&p&&b&17、买房购房资格审核&/b&&/p&&p&&b&18、买方申请银行按揭贷款及折扣&/b&&/p&&p&&b&19、约房东网签&/b&&/p&&p&&b&20、买方付首付&/b&&/p&&p&&b&21、房东还清他的按揭贷款&/b&&/p&&p&&b&22、缴纳税费&/b&&/p&&p&&b&23、买家办理按揭贷款合同&/b&&/p&&p&&b&24、市民中心过户，签物业交割单&/b&&/p&&p&&b&25、买家取产证，卖家领尾款&/b&&/p&&p&&b&26、装修&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&大致的流程是：&/p&&p&确定购房预算和住房需求 → 列举对比备选地段和选项 → 卫星地图列举对比小区选项优劣 → 筛选地段与小区缩小范围 → 中介网站上询价约看房 → 实地对比再缩小范围确定小区 → 找好户型、高性价比房源 → 约谈房东确认成交价 → 找中介谈判过户费用 → 约房东与中介签约 → 网签 → 走流程付款完成过户 → 拿到房产证 → 装修入住……&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&1、制定预算&/b&&/h2&&p&首先你要知道你这次有多少预算？你能拿出来多少钱，你爸妈能给你多少钱，加起来首付能承受多少钱？&/p&&p&按照首房首贷30%首付来计算，你就能知道自己能买总价多少钱的房子。比如你家里能凑60万的首付，那就是总价就不能超过195万，因为税是省不掉的，个人所得税1%，契税1%，大约就需要4万元，中介费我给你压价到大约1%，195万的房子过户到手，支付的钱要比首付多付6万元左右。所以满打满算，你首付60万，最多只能买总价195万的房子。其中装修还没有记入内，如果产证不满2年的还要支付5.6%的营业税（具体年限及税率请查询政府公告，不赘述）。&/p&&p&所以你家几代人能凑多少钱你要知道，这样直接决定你找什么价位和地段的房子。&/p&&p&选二手房不是你觉得户型、地段、学区、楼龄等条件好，就能下手签约购入，到时候首付拿不出来，到处借钱，影响了生活水平就不值了，不能盲目。&/p&&p&至于月供额度，有些手机APP里面有计算功能。大约的数量级是：按照央行的基准利率不打折的话，例如总价170万的房子，首付30%，即向银行贷了119万，贷30年，等额本金就是每个月大约需要按揭还款6300元。&/p&&p&如果按照这个数额按向申请购房按揭银行贷款，银行在审批的时候，需要你提交的个人收入证明额度，要求是月供额度的2倍，即12600元的月收入证明，至于你到底每个月能不能拿到这些钱，无从查证，有些银行按揭审批，月供不满1万元，是不需要你的银行流水单，只需要你公司的人事部门盖章就行了，具体条件可以委托中介或自己直接电话咨询银行放贷经理。&/p&&p&最近一年多时间，经过政府不断加码调控，现在央行开始收紧各银行的放贷额度，银行首套房利率也不打折了，有的还上浮了。导致购房按揭贷款月供也增加了。&/p&&p&但是，这里要敲黑板划重点：如果对照近10年的央行利率数据（这个可以在网上查到），你就会发现，去年的央行利率是近10年来的最低、最低水平，而如今上浮5个基准点，相比较之前的利率还是很低的水平了，所以如果是刚需或铁定了要买房，就不要纠结没有赶上去年的好时机，照样要下定决心买买买。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2、确定你的购房需求&/b&&/h2&&p&花这么多钱，你总有一些自己的喜好，比如说楼层、阳台朝向、地铁房、好物业、学区……有些条件是大家都想要的，比如说楼层不能最高或最低，有朝南大阳台、距离地铁近、三房都朝南、物业是滨江或万科、房子地段好距离市中心近、学区是采荷或学军、房屋年龄不满10年……其实大家都识货，条件越好的房子越抢手，价格肯定也更坚挺。&/p&&p&你要根据自己预算、抓住几个重点需求来选择，房子没有绝对好！只有相对好！需求项目明确了，才能做好平衡，选择最优的那个。&/p&&p&比如你是准备小孩上学，那你就更关注学区。你对轨道交通更依赖，那你就选1公里范围的地铁房。你是私家车出行，可以选择快速主干道周边。对生活水平要求高，那就选好的开发商和好的物业。家里人多那就选小三房。从事的工作特点明显，那就建议在你从事产业聚集的板块周边置业。……&/p&&p&杭州比较出名的产业聚集地方有：&/p&&p&城西是科技大走廊，码农的最爱圣地；&/p&&p&滨江是老牌的高科技公司，有网易、华三、吉利汽车、阿里老园区、海康、大华等上市大企业，都是科技型白领的最爱；&/p&&p&钱江新城是金融企业的聚集CBD，金融相关专业工作多，推荐4号线沿线；&/p&&p&下沙北边是高校多，南边是工厂区，现在炒作的概念是工厂搬迁，腾笼换鸟引进高科技产业；临平是工厂多，承接上海制造业转移，下沙和临平规划等级都是杭州副城；&/p&&p&城北被半山拦截，半山脚下被重点规划的是新天地版块；城东新城是现代化都市驿站，发展方向是对接上海大虹桥商贸板块；&/p&&p&三五九堡沿江规划的是钱江新城2.0，现在刚开始拆迁，还没有卖地引进新产业，沿江建设的9号线沿线能选择的仅存的房源小区较少，九堡附近可以淘一淘房源；&/p&&p&萧山建设四路是地铁7号线连接空港新城的经济带；&/p&&p&萧山市心北路是2号线连接萧山市区与奥体版块的经济带；&/p&&p&萧山的靠近钱塘江的版块，除了奥体版块，其他区域城镇化水平不高，地广人稀，现在还是在从城镇想城市过度时期，租售比不高，不建议入手；&/p&&p&城西未来科技城主打互联网科技产业，社区规划特征是高品质、密度低、环境好，但是人流量没有城东高，属于高附加值的版块；&/p&&p&杭州是城市向东扩，环境向西走；&/p&&p&以后的城市发展，主城区必定与下沙和临平副城通过向北的乔司、向西的九堡板块连成一片，九堡和乔司会成为区域中心和交通枢纽；&/p&&p&下沙获批国家高新产业区，工厂陆陆续续搬迁到大江东，会迎来一次产业升级；&/p&&p&我这说的都是个初步印象，具体地段的优劣势分析，还需要查阅该板块的市政规划、产业投资引进计划、配套设施建设等利好因素，关键是寻找“利好消息”！&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&3、搜索、排查符合条件的地段；&/b&&/h2&&p&杭州的东南西北各个区域板块的名称你要大致熟悉一下，热门板块的主打特色你要了解，实地看完房，中介一忽悠，你要能判断中介忽悠的对不对。&/p&&p&各板块的住宅平均价格你也要了解，同样的总价，可以买更好地段条件差的房子，也可以买地段次之品质高的小区，就看你如何平衡选项。&/p&&p&把能选择的地段及其选项都列出来，重点考察评估。&/p&&p&按照我的经验，可以根据国家发改委审批的2022年杭州地铁三期规划图，沿着通往市中心的地铁，逐步向外找，跟着地铁走总有好处，能找到符合自己预算的地铁交汇地段和联通主要区域的地铁周边都是可以优先考察的，还有根据公路主干道规划，联通不同地段的交汇处的主干道周边的小区也可以重点考察。&/p&&p&前期的预见性和升值空间的评估，相当重要，直接指导你后面的筛选和地段范围的不断缩小。&/p&&p&在我的好几篇文章中穿插都有介绍不同种应对方法，&/p&&p&（此处略去一万字……）&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&略去的几万字，在我的空间里的其他几篇文章中都有系统罗列分析，&/p&&p&如有您是财主，图个省事&/p&&p&……&/p&&p&如果你自己没有经验，也可以求助我来帮忙，我收点辛苦费帮你干活。如果需要，私信咨询 ^-^&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&4、在购买力内的地段寻找“利好消息”&/b&&/h2&&p&比如你能承受购买总价200万的二手房，在就要根据成交价，以市中心为中心，向四面八方偏移，各个方向沿着地铁或主干道，寻找这个预算能买到的小区，并列出来一个表格，记录预算范围周边的地段小区品质各种选项的情况。&/p&&p&例如：小区年限、楼盘体量、主干道交通、地铁交通、教育名气、是否满2年无营业税……，做好购房选项的记录和对比，才能心中有数，知道什么样的小区性价比更高。&/p&&p&比较不同地段的优劣势，一般我们要对比该地段现有状况与未来状况。&/p&&p&我们需要选出更具备升值空间的地段，所以需要关注这个地段的未来发展远景，那我们就要想想为什么有些地段的升值空间更大？&/p&&p&升值空间更大，说明在未来的几年间，政府在该地段公共设施等领域的投入更大，例如医院、学校、公园、公交、地铁、社区服务、绿化等有明确的投入计划，周边的体育馆、写字楼、商场、电影院等商业配套有多少？新的产业和大企业是否有落地计划？新的地铁等交通规划是否有？旧城改造、棚户区拆迁、市容整顿等政策推进情况如何？……&/p&&p&诸如此类的发展，我们都成为“利好消息”。寻找升值空间大的地段就是在寻找政府规划、发展、投资的“利好消息”。&/p&&p&有些地段高楼林立，位置较偏，有些地段城中村聚集市容较差但是位置好，如果两者房价相当，我觉得还是后者升值空间更大，因为利好因素更多。&/p&&p&因为高楼林立说明街区规划很充分，地块建设已经接近尾声，未来的公共资源投入、产业引入等利好因素就会很少，而后者及时市容很差，城中村、建筑工地、破旧厂房聚集，但是位置地段好，将来时机成熟，一旦政府开始征收拆迁，公布规划方案，一方面产生大批拆迁户手持大笔现金周边抢房，一方面新的产业和公共投资会不断加码，你还愁这个地段的房价不会大幅增值？&/p&&p&房产升值的本质是在中央政府大时代的基调环境下，地方政府坐庄把控游戏规则，领投城市发展建设，银行、开发商、市政等机构分工协作，大庄家带小庄家，通吃散户购房者几代人的家庭财富，是一出圈地圈钱的中国好生意。&/p&&p&政府领投城市建设，是把城市财富的蛋糕做大，银行、开发商、市政等机构分工协作参与分切这个蛋糕，户口、教育等公共资源绑定了这个房子，购房者是分切蛋糕的最下层，这个城市有多少房产就相当于有多少股份，你买房了就相当于拿到了几个股份，城市的扩建与发展，蛋糕变大了，你的房产的这点股份也就相当于变大了，所以就升值了。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&5、重点对比评估备选地段的升值空间&/b&&/h2&&p&这个时候，很多人把重点放在联系中介实地看房上，其实我觉的还没有到时候。&/p&&p&现阶段就是根据你的购房需求和预算，在杭州市的快速路主干道高清规划图、发改委2022年地铁规划高清图、高德地图上沿着地铁线和主干道来排查能买得起的备选地段，对这个地段的公共配套、产业发展等未来增值状况进行逐项对比评估。&/p&&p&规划图一定要发挥出作用，规划图上的道路越密集，说明地段发展越充分。杭州市的重点发展地段都要逐个排查，看是否能满足要求。&/p&&p&层层筛选，不断缩小备选地段，这样下一阶段的实地淘房源、约中介看房、询价等工作就能节省更多的时间和精力，针对性也会更强。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&6、选出满意地段的优势小区&/b&&/h2&&p&重点在各大中介和网站上寻找指定小区的房源。搜索各大中介网站上中介经理挂上去的房源信息，初步可以判断出该小区该户型的市场报价，初步能判断出这个小区在你的总预算与购房需求等限制条件下，能否淘到满意的房源。&/p&&p&这一阶段初步的淘房源，不需要现场找中介去看房，因为还没有到时候，现在实地看房效果不大。尽管初步的网上寻找很多都是假消息和过期房源，但是总价大致还是能反映出来这个条件的房源在这个小区的价格，能帮助你不断缩小备选地段和小区的范围。&/p&&p&通过上一轮在高德地图中的逐步筛选，列举出能买得起的各个地段，通过对比优劣势选项，评估购房需求的满意度，基本上可以筛选出需要重点考虑的。&/p&&p&几种常见的方法是“按图搜房”。我使用的方法是：高德地图+Google卫星地图+百度街景。&/p&&p&我觉得用好这三大法宝，前期的评估地段和评估小区，根本就不需要实地到现场去看房选房。&/p&&p&高德地图特色是数据准确，放大地图能查看小区不同幢楼房的排列与楼编号，能判断出建筑高低与建筑密度，能直观判读出各种街区分割、公交地铁站点、商场医院学校等，城中村老破小等房屋位置、空间状况，数据相当准确。其他地图就没有这么细节的数据。&/p&&p&Google卫星地图的特色是卫星图更新最近，大约是半年前的卫星图，放大后非常清晰准确，能看到小区、街区、公路等实际影像，能判断小区的体量、楼幢数、公园河流等地段与小区周边的重要选项情况。&/p&&p&百度街景的特色是能定位到大部分的市区街道，360度查看街道照片，这样就能更加细致的判断小区的外立面新旧、街道市容市貌、小区建筑品质等细节，基本代替了自己实地到现场观察周边环境的工作，相当省力，根本不需要自己现场去考察。&/p&&p&按照我的经验，到一个地段去淘房看房是一件很辛苦的事情，耗时耗力，一天看不了几个小区，一天下来还没有什么实质性的收获，期间中介经纪人轮番推荐，忽悠来忽悠去，把你自己都搞晕。利用好这三种地图，基本一台电脑就能完成前期的地段评估和小区评估，各种优劣势的选项对比，马上就能生成。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&7、全面询价，对比该小区内在挂房源的性价比&/b&&/h2&&p&经过以上几步的寻找和优劣势对比，逐步缩小地段和选项，几轮对比评估后基本就能选最具购买的前三个地段。&/p&&p&这个时候，就要开始具体淘房源了，在这之前的约中介看房意义不大，不要花太多精力，到了这个阶段，才是花功夫的时候。&/p&&p&例如在这备选的最优三个地段中，我们要想要列举出符合购房需求的小区，要从寻找地段不断缩小的寻找小区，毕竟一个地段，优质的小区就那么几个，分别列举出来做对比。&/p&&p&明确了目标小区后，就需要在中介网站或APP中淘房源，比户型，询报价，我的经验是在房天下、我爱我家、豪世华邦、Q房网的手机或网页端来搜索房源。那如何找到某个小区的性价比最优房源呢？就是在不同中介平台对比询价。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&8、分辨真假房源，找出急售房源&/b&&/h2&&p&首先需要我们先搞清楚网上这些中介APP和搜房子的网站上公布房源的行业规则，才能找到方法，占据主动权。&/p&&p&在不动产买卖市场中，中介网站上公布的房源有很多是假消息、失效消息、垃圾信息，我们需要通过不同途径来筛选出对自己有用又真实有价值的房源信息，从而找到性价比最高的房源。&/p&&p&常见的搜房子的网站有：房天下、安居客、透明售房网，外加各大中介机构自己的官方搜房网站。&/p&&p&房天下和安居客网站上大多是独立经纪人发布挂上去的房源信息，随意性加大，真假难辨，像我爱我家这样的中介结构自己的网站上挂出来的房源，自己家员工挂上去的房源，基本都是真实的，但是这些中介网站上的房源因为是网站平台向发布的经纪人收取推广费用的，这些经纪人为了引流量往往会发布某小区的虚假或失效房源，标价调低、标题注明房东急售等标题党，吸引浏览者电话联系他们，对于这些经纪人来说，有人约他们看房才是王道，所以这些中介网站上就是变着戏法吸引你电话联系他看房。等你仔细询问这套房源时，他就会说房东涨价了或房子刚刚成交了，借机向你推荐该小区或旁边小区此类的房源，先联系上你再说，对于中介来说这个叫做客户精确定位。&/p&&p&不过你不要怕，这这事情你知道怎么回事就行了，不能蒙在鼓里，这种粗放的询价，准确性不高，但是基本上能判断出该小区同等条件的户型大致的报价，对比各APP上的目标小区同等条件小区的报价，这个工作还是要做的。&/p&&p&那么真实的房源在哪里呢？在中介门店的客户端数据库里面！&/p&&p&像我爱我家这样的大中介，APP上的房源基本是真实的，但是并不全面，因为最新的房源信息、性价比最高的优质房源，往往还没有来得及被搬上APP，就在门店消化掉了。&/p&&p&所以到这个阶段，当完成各项评估基本能确定选哪几个地段，需要对比哪几个小区的时候，就要到小区周边的中介门店去淘房源了，中介网站的房源真真假假查来查去已经意义不大。&/p&&p&我们需要走访小区附近的所有大中介，因为房东自己想卖房，挂出房源消息的方法千差万别，有些房东图省事，就在小区边找个大中介登记一下房源，其他家中介都不知道情报。&/p&&p&所以作为购房者，到这个阶段就要走访周边所有的大中介门店，找中介经纪人面谈提出自己的购房预算与需求选项，让他在门店系统的后台里帮你筛选相应的房源，不同大中介的门店后台有个资源信息数据库，这里在挂的房源通过中介标准、回访、日志记录等手段能迅速分辨出各个房源的特点，这些才是第一手房源信息，基本涵盖了该小区所有在售房源信息，通过按照挂价等选项排序可以不断缩小在售房源信息。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&9、约经纪人看房&/b&&/h2&&p&经过这几轮的淘房源与询价，几家中介公司门店房源一对比，很快就能锁定符合你预算和需求选项的性价比最优房源。&/p&&p&对户型、总价、朝向、阳台窗户等选型比较满意的话，下面就是约经纪人现场看房。房东委托有钥匙的可以当成看房，有租客或者房东自住的需要让中介约时间看房，到了这个阶段必须要现场实地去看房。&/p&&p&看房的过程中你要带好纸和笔，做好笔记，不能走马观花。房号、朝向、阳台、卧室数量、几梯几户、户型、楼层、总价等信息都要简单记录一下，方便后续与其他房源仔细对比。&/p&&p&需要注意观察的是：电梯口楼道间的外立面、客厅是否带阳台、客厅卧室朝向、卫生将墙角是否有漏水水渍……&/p&&p&电梯口楼道间的外立面状况能反映出小区整体品质，卫生将墙角墙面乳胶漆是否发泡能判断出防水及建筑质量，这几个细节很重要，有问题的话小区品质要减分。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&10、对比真实房源性价比&/b&&/h2&&p&备选地段的这几个小区，按照同等方法，在几个大中介的数据库中筛选房源后，经过几个经纪人带看，基本能确认该地段同等条件下，能选择的户型、面积等状况。&/p&&p&对看房记录下来的细节选项进行对比和进一步筛选，基本就能排列出几个最优的可购买房源，作为重点考察的对象。这个房源通过不同中介的带看房，能确定房源真实性，并且自己门店的后天数据库中，还记录着每次中介经纪人联系房东时的沟通情况，这个数据库日志，中介不会主动告诉你，你要在他门店电脑前查询的时候就问他，要求能看到。&/p&&p&这个沟通日志在确认购买这套房源之前，非常重要，直接能判断出很多背后信息，比如房东首次挂价是多少钱？中途有没有涨价或降价？期间该中介有带过多少客户去看过房，客户看过房后是否有意购买？每次联系房东的时候，房东报价态度如何，是否诚心出售该房源？还是飘飘浮浮只是挂价试试，经常不接电话找借口不出售……&/p&&p&这些信息直接决定了你要不要下手推进下一步，是否找房东面谈来确认购买这套房源。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&11、锁定房源&/b&&/h2&&p&如果经过这些不同门店的信息筛选，预算和条件都能满意，询价对比后性价比确实最优，跟你家人沟通确认后就可以决定下手购买了。&/p&&p&需要注意的是，这个时候就不是找中介帮你联系房东了，正常情况下，中介观察你对这套房源很满意，会极力推荐你赶紧约谈房东确定购买者房源，中介会安排你跟房东见面面谈。......&/p&&p&(.......此处略去很多字......)（如需咨询，私信联系）&/p&&p&毕竟在这场信息不对等的交易服务过程中，你没有占据主动权，后面的收费项目你要是想签下合同，就要付更高的中介费了。&/p&&p&市场上的中介费是买卖双方各1-1.5%，也就是总价的2-3%，200万的总价就要收4-6万，还不包括的房屋评估费和按揭贷款服务费。&/p&&p&如果你这个时候见过几轮的评估后，锁定了这套房源，&/p&&p&(.......此处略去很多字......)（如需咨询，私信联系）&/p&&p&能省掉3万以上这么多钱，当然要自己动动脑子找找办法。&/p&&p&……&/p&&p&&b&或者找我帮忙，我来想办法帮你拿到主动权，把中介费压到最低。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&12、约 约 约&/b&&/h2&&p&该章节事关房东、中介、购房者三方力量博弈，占据谈判主动权关系到是否能拿下高性价比房源，以及是否能把中介费压价到1万左右。&/p&&p&整个交易环节，最值钱的是情报，中介利用了买卖双方的信息不对等情况双方通吃，而你就要通过各种方法和手段，拿到关键信息、在中介免费服务内容中找到付费服务才能发现的情报，从而占据谈判主动权，压低各种之间费用。&/p&&p&方法有很多，是我个人经验和思考花费了很多精力，如需实际操作参与找房、询价、评估、过户等环节，请私信联系我提供相关服务。&/p&&p&既能帮助你找到升值空间大的地段，又能帮你省去好几万的中介服务费和其他名目的过户费。此处略去一万字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&方法有很多种：① 此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&②此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&③此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&④真不行，小区里面……此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&总之方法很多……此处略去好多字……（如有需要，私信联系）。&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&.&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&13、确定房价&/b&&/h2&&p&此处略去好多字……（如有需要，私信联系）&/p&&p&条件允许的情况下，通过与房东谈判，确定房屋总价等细节。例如首付比例、是否能接受公积金贷款（公积金贷款放款慢，有些房东急于置换房屋，不愿等这么久）等，基本确定交易要求等细节。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&14、中介费等过户费用砍价&/b&&/h2&&p&房东这边联系好了，通过面谈或电话联系，基本谈妥了总价等付款、过户细节，下一步你就要自己找个中介帮你过户了。&/p&&p&此处略去一万字……（如需咨询，私信联系）&/p&&p&……&/p&&p&中介开始一般会报个高价，还是行业报价打过折的，但是你别管，因为买房双方你都安排好了，后面交易过户的事情，只是中介公司走流程的问题了，没有什么难度，所以尽管压价。&/p&&p&直接压价到1.5万（不到总价的1%）包含房屋评估费和按揭代办费等费用，全包价，包过户。&/p&&p&谈不妥就换个中介门店继续找人问，多问几个经纪人，如果问了好几个没有人办理，就可以适当提高一下价格来问。总会找到有人愿意来做。&/p&&p&我之前166万找了个小中介砍价8000元全包过户，但后来觉得还是大中介比较放心，就选择10000元全包找大中介经纪人帮忙过户。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&15、签三方协议&/b&&/h2&&p&过户的中介经纪人确定了，就可以联系房东约时间约定点一起过去签三方协议准备过户了。&/p&&p&期间变数很多，你要做好心理准备，如果房东突然变卦，他回家商量了一下觉得价格低了，就会跟你要求涨价，或者直接不急着出售持观望态度再等等再出售，那我告诉你，恭喜你，你中招了，你又要向后倒退几个步骤。&/p&&p&在之前的备选小区中，找其他的最优房源了，再把实地看房和联系反动等步骤再来一遍，不要气馁，这些返工重来都是业内很常见的，谁遇到睡倒霉，只能反复重来。所以说选一套称心如意的房屋过程很坎坷。&/p&&p&如果房东如约来签约，那就最好。&/p&&p&很多时候房东会拖延观望，看有没有出家更高的人来买房，或者在等其他购房者的报价消息。这种若即若离的状态才最危险，又不能签下合同，又耽误你去找其他房源。处理不当就会房子没有买到手，时间拖了很久，之前备选的其他房源反而都被买走了，又要重新看房。很是危险，没有经验的话，可以让我帮忙把关。&/p&&p&这个时候就不能让房东拖延，因为夜长梦多，需要尽快签约。如果房东借口说上班忙或人在异地过来不方便，没关系，只要他愿意签约，那你就约上中介经纪人，带上标准化的中介三方协议，直接到房东家里去找他签约。&/p&&p&三方协议是不限时间不限地点签约，但是最好中介经纪人要在场，填写格式要规范，改动地方要按手印的。协议内容选项要详实并齐全，防止以后房东变卦，咬文嚼字推翻协议内容。真实环境下，条件不允许的时候，也可以三方协议买家和中介的内容填好后，寄到房东家里去，他自己填好后再寄过来。&/p&&p&但是！！！按照我家2次买房过户并把关买卖流程的经验来说，很多房东都是坐地起价，观望多个购房者的报价，拖延时间签三方。&/p&&p&你要是锁定了这套房源，评估了性价比很高，那就不要嫌麻烦，不要怕带中介跨地区到房东家里去签三方协议浪费车费几百元钱，因为夜长梦多，一直拖延只会更被动，到时候反动反悔了，哭都来不及。&/p&&p&&b&在这里要说一下三方协议的作用&/b&。&/p&&p&三方协议是房屋买卖双方与中介服务公司三方一签约的一份和合同，这个合同是以中介公司的名义，对买卖双方的交易细节大致的做一个说明。其实这三方协议不是正式的买卖合同，签三方的时候还没有到付首付的时候，所以首付没有全部到账也没有关系。&/p&&p&所白了其实没有什么屁用，买卖双方违约了没有办法相互制约。为了增加协议约束力，一般房东的房产证原件要押在中介门店保管，买家要支付一笔5-10万定金给中介门店，这样双方都有东西押在中介，就都有制约了。房东违约的话要想拿回房产证，就要双倍押金赔偿，买家违约的话，押金就不退了。&/p&&p&三方协议的作用，就是如果买卖双方反悔变卦又不赔偿，闹到法院后，至少有个白纸黑字的成文的协议可以依据。&/p&&p&三方协议签字画押，产证留押后，事情就成了一半。&/p&&p&有时候房价一天一个价，有其他购房者愿意支付违约金还加价购买房东的房子，房东要么跟你涨价，要么反悔不卖给你了，都时有发生，所以建议付押金是付多一点，来个10万元押金。特殊情况下，房东要求涨价你也要涨一点钱给房东，因为即使一番折腾后，房东赔付了违约金给你，你加上这个违约金在这个小区也买不到同等条件的房子了，不信你再翻翻你之前统计的房源，有时候不服不行。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&16、买方购房资格材料审核&/b&&/h2&&p&三方协议签约后，房东产证和买家的押金都押在中介门店，为了防止不良房东一房多卖或者房屋有抵押、债务等纠纷，中介收到产证后会在门店的工作电脑上在线后台查询该房产证编号的不良信誉及债务等记录，中介门店都会有从政府部门申请来到内部查询加密狗，能访问一个查询系统。查询结果没有问题了，才能开启交易过户流程。&/p&&p&同时，中介门店会在线把这套房产登记到制定的政府房产服务网站，相当于一个公示作用，防止在等待过户的这个间隙期，房屋又被拿去抵押或出售。确保买卖双方的权益。 &/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&17、买房购房资格审核&/b&&/h2&&p&三方签约后，这还需要对买房者的个人信息进行查询，核对购房者是否满足杭州购房资格，央行的征信记录报告等购房条件，你需要把你的户口本、身份证等原件复印件交到中介，让经纪人代办审核。三方协议签完了，就是要加快把这几项审核流程完成掉。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&18、买方申请银行按揭贷款及折扣&/b&&/h2&&p&部分银行申请购房按揭资格是在网签之前，例如花旗、汇丰等银行。大部分的国有银行都是在网签之后申请。&/p&&p&至于哪些银行还接受购房按揭贷款申请？哪些银行由95折利率优惠？哪些银行是基准利率或有上浮？这些情况各家银行都有不同，一般中介经纪人有他们合作的银行，会帮你推荐最便宜的利率。也可以你自己在高德地图上搜索各大银行的门店，找到门店号码，直接电话联系门店客户，问询是否能办理按揭贷款，或者在有些小区业主群里面问别人购房的时候都是找那家门店贷款。找人问，多花精力少花钱。&/p&&p&其中有个情况就是利率确定和放款时间的问题需要注意。&/p&&p&现在央行利率收紧，上浮10个百分点，几百万的房子就是至少要多出一二十万，所以确定贷款利率是依照与银行门店正式签购房按揭贷款合同为准，审核前后的口头约定，是有变化的，可能会有政策变化导致利率涨了而多花钱。所以一旦你与房东在线网签后，就加快与银行经理约时间，到他门店去签约房屋按揭贷款合同。防止后续政策有变，利率上浮，损失巨大。&/p&&p&至于放款时间，作为购房者不用担心，有些中介经理说到年底了，银行没有额度了，放款很慢……，仿佛很多困难一样，其实你听到后不用担心。因为放款时间不会影响你网签后办理交易过户发新的产证本子这些流程，你照样能走流程很快拿到房产证，影响的是原房东卖房后收到尾款的时间，如果原房东急着依靠这笔尾款去置换买其他地方的房子，那就会受到影响，银行一直拖着不把尾款打给原房东。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&19、约房东网签&/b&&/h2&&p&过户的准备工作都做好了，下面就是约房东到中介的总部去过户。&/p&&p&即使在这个时候，照样有房东反悔的情况。&/p&&p&如果房东反悔不卖了，或要求加价，你可以选择用三方协议中的条款，按押金比例来要求违约方赔偿，或者讨价还价给房东加一笔钱要求继续过户。具体哪种方法能少花钱买到满意的房子，你自己琢磨。你的目的不是拿到房东的违约金，而是现在谈妥的总预算，怎么能在这个小区周边买到条件最好的房子，你头脑要清醒。&/p&&p&有时候即使你拿到了房东的三方协议违约金，加上这个钱，你也在周边买不到条件相当的房屋了，所以你还不如加价给房东吧，这个不服不行。&/p&&p&前面说过：三方协定可以不限时间不限地点签约，三方协议不是正式的合同，必须双方有产证和现金抵押才能有制约力。而这个阶段办理的在线网签环节就是正式的法律合同了。&/p&&p&网签是中介协调下，在政府房管局的网站上登记打印出正式的房屋买卖合同后签约，合同有固定的格式和选项，填写修改核对完成，在线登记到房管局的网站，双方需要分别设置密码保护，受到法律保护，如有条款需要修改，买卖双方必须都要输入密码确认才行。&/p&&p&在线网签一般必须到中介的总部去办理，一般门店没有权限，所以约好房东签约网签，要通知中介经理也要到场办理流程手续。&/p&&p&网签完成后，买卖双方如果单方面有人反悔，需要支付房屋合同总价的20%作为赔偿才能解约。这个费用就很高了，一般网签完成了，基本就稳了。这么高的违约金，房东一般是不会变卦的了。&/p&&p&所以房子买到手必须以网签为准。网签合同中会写清楚具体的过户及支付房款的时间节点，房屋总价、车位等信息。&/p&&p&所以你在看房阶段如果有很满意的房子，可以尽管约房东，忽悠他去签约，首付款还没有凑齐，没有到账也没有关系，因为网签当天是不用支付首付款、税费等花费的。&/p&&p&网签是对房屋属性进行申明，并对房屋买卖过程中付款、过户、交接等关键节点约定时间节点的法律合同。杭州市二手房过户有很规范的合同范本，里面需要填写的内容都是以选项形式出现，都是很规范的。&/p&&p&网签的同时，中介经理会提供给你一个监管账户和交易资金支付管理流程等。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&20、买方付首付&/b&&/h2&&p&网签结束后，就是按照网签中的买卖双方约定并登记的过户、付款等流程分步执行。&/p&&p&网签的时候中介会同时提供一个中介公司开具的某合作银行的监管账户给你，你的首付款、后续的税费、中介服务费等各项费用，都是转入这个银行的监管账户中去。&/p&&p&这个银行监管账户，就是为了确保你的过户中各个环节的资金安全，防止发生：中介经理卷款跑路或者房东拿到你的首付款后不过户等资金异常情况。你的所有资金会流到指定的税务部门、中介公司、房东原房屋的贷款银行等机构，中间不会有个人参与现金流程，都是机构对机构的要求，确保大额资金的交易安全。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&21、房东还清他的按揭贷款&/b&&/h2&&p&首付款到账后，中介会联系房东，让他先还清他之前买这套房子的时候，向某银行申请的购房贷款。大多时候房东手上资金是还不完他之前贷款的剩余款项，而中介就要动用你刚刚向监管账号中转入的首付款，帮助房东去还清他原先的贷款。&/p&&p&为了防止中介经理或房东经手你的首付款时，携款潜逃，中介公司的财务会通知监管银行开具一张银行汇票，这个汇票是以房东实名制开具的，中介经理会拿着这个汇票到房东原先的贷款银行门店去，跟随房东当场办理还清原银行的贷款余额。&/p&&p&大部分银行会在几个工作日内在银行系统中登记房东之前的银行按揭已经还清，具备下一步进行过户的条件。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&22、缴纳税费&/b&&/h2&&p&等到房东还清原银行的按揭贷款，并且银行后台登记注销该房产的贷款记录，没有了债务记录，这个套房子就可以再房管局进行过户手续了。&/p&&p&过户之前买家需要向监管账户中缴纳结清各种税费，比如个人所得税、契税、营业税等各种税费，银行回执单或截图发给中介经理，提醒加快各税务部门窗口办理缴费结清。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&23、买家办理按揭贷款合同&/b&&/h2&&p&首付款转入监管账户后，把银行的回执单或手机银行的截图发给中介核对。你就可以约你申请的购房按揭贷款银行的客户经理，约好时间到他的门店去签约办理贷款合同了。也就是到这个申请银行去办理一张专门用于还款的银行卡，核对签字按揭贷款合同等。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&24、市民中心过户，签物业交割单&/b&&/h2&&p&税费、银行按揭贷款等手续办理完成后，税费转入指定的监管账户后，中介带}
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