地图找房功能使用点聚合来实现的。官网示例如下：https://lbs.qq.com/javascript_v2/sample/overlay-markercluster.html
在移动互联网的发展下，线上找房平台逐渐成为消费者找房的主平台，传统房产中介门店的业务市场正在遭受互联网房产中介的侵蚀，传统房地产中介行业势必要加速线上转型的速度，融入更多的业务创新手段来挖掘更多客户，促进成交。每个人都想在短期内找到自己喜欢的又便宜的房子，因此而诞生的租房小程序就因为符合现代人的需求从而很快适应了潮流，也很快得到了人们的喜爱和关注！那么这个小程序开发需要哪些功能呢？
数字经济窗口下，线上线下正在加速融合，地理位置信息成为两者的交汇点和粘合剂，各行业纷纷将位置服务纳入新标配。位置服务正在成为互联网融合实体产业的连接器，也成为传统产业升级的驱动器。 在腾讯产业互联网迈入第三个年头，腾讯位置服务在其中也扮演着重要角色。依托庞大的数据生态和丰富的服务能力，腾讯位置服务正在走入越来越多企业客户的视野。 贯通下单到配送全流程，助力打造高效物流 物流配送可以说是体现位置服务能力的典型场景。2009年，一单网上购物的配送时间是三到五天，而现在，物流配送时间缩减到了两至
專 欄 ❈ Garfield_Liang，Python中文社区专栏作者。 简书地址：http://www.jianshu.com/u/cac1d39abfa9 ❈ 嗯，这一篇文章更多是想分享一下我的网页分析方法。玩爬虫也快有一年了，基本代码熟悉之后，我感觉写一个爬虫最有意思的莫过于研究其网页背后的加载过程了，也就是分析过程，对性能没有特殊要求的情况下，编程一般是小事。 以深圳地区的X房网为例吧。XX房网的主页非常简洁，输入相应的地区就可以找到对应的二手房或者一手房。这一篇文章主要就给大家介绍我在做XX房网
作为当代年轻人，“买房”是压在我们头上的几座大山之一，但是大部分人还是没有经验的，再加上鱼龙混杂的房产中介，买房的时候很容易被割韭菜。本文讲讲如何结合GIS找到一个离地铁近、价格又比较美丽的二手房。
看看链家的地图找房功能，其实比较简单，主要包涵： 1）基于行政区划的统计展示； 2）分级别展示，逐级钻取。
大学虚度光阴几年，就连玩都感觉玩腻了，当时再过一年就毕业了，心中满是愧疚和无奈，想着我的大学竟然没有干成任何一件让我满意的事情，如果就这样毕业了，太多遗憾和没意思。在数学系整天面对着各种数学证明公式，却实在是提不起兴趣，当我以为我的大学生涯就这样结束时，转机突来。
现在很多找房软件都提供便捷的功能，输入公司地址，就可以查询30分钟以内通勤的房源。比如某如：
作者：赵一鸣 摘自：微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿，大数据文摘一向以发布干货文章著称，也欢迎大家投稿，投稿邮箱：tg@bigdatadigest.cn 下午，有一位学姐在微信上找我，“看到你微信公共号发的分析房价的文章了，挺有意思的，能不能帮我在北京选一套婚房啊？”学姐求我，焉有不应！于是我们约了晚上在北邮校园的零壹咖啡见面。 学姐一身漂亮的装束，香水扑鼻，是实验室比我大两级的女神，追求者众，据说只找BAT的高富帅。毕业三年，就准备买婚房了。 我开始询问她对婚房具体需求，同时为了保证准确，我重新抓取
一年时间，贝壳找房已覆盖98个城市，入驻的新经纪品牌160个，为超过20万名经纪人提供服务，链接门店2.1万个。
说到使用Python来进行地图的可视化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文小编就对Pyecharts可实现的地图可视化进行一番探究，看看其出来的效果如何
这几年，随着互联网的发展，大数据的概念和作用逐渐深入人心，不仅仅在于具有导向性的作用，更在于数据变得越来越可控，获取越来越便捷。但是呢，我个人是比较排斥类似于全国性、行业性之类的大数据，还是比较喜欢与我们直接相关的小数据。就像今天要说的租房市场。 朋友小A刚刚来东亚文化之都的刺桐古城发展，首先要解决的就是住的问题，但是对于这座城市非常陌生，每次出去找房子都是蒙蒙的，无头苍蝇一样很难找到自己想要的。于是，找到了和蔼可亲的在下、本人，也就是我，本着渴望世界和平的人道主义精神，我就用数据对这个租房市场做了一次简
2017 年不知不觉就走到了最后一个季度，回头看看总有种虚度光阴的感觉。想要把浪费掉的时间补回来？这 4 款小程序，或许能让你充满动力。
编辑导语 TuSDK更新至2.4.5，推出视频直播功能;讯众云通信平台正式开放，提供丰富的通信API;云适配自主创新浏览器Enterplorer，荣获工信部“优秀产品奖”;高德地图首发室内地图API，可显示详细的室内信息;智齿科技携手无忧我房VR+AI新品亮相GTC. TuSDK更新至2.4.5，推出视频直播功能 最近一个多月，TuSDK的iOS和Android版本都进行了不少的优化和修复工作，新版本更快更稳定。重点是，基于强大的技术积累，TuSDK推出了视频直播解决方案，其中包括录制
最近呢，对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析，对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解，最终得到一个很实在的结论：奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的，是真的；关于具体分析内容请看下文
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因此，我们经常会看到研究者们动不动就祭出一张全国地图，给每个城市进行评级，充满了指点江山的气魄。比如下图（来源：网络）：
HousingMaps把鸟瞰图和当地房地产数据相结合显示，效果非常吸引人，而且是免费的服务。这家公司同时向个人用户和商业用户提供卫星地图和鸟瞰图。他另一向别具特色的服务是Property Analyst ，主要为专业人士提供服务。全球华人房地产门户搜房网也密切关注这个领域，近期由租房二手房集团推出了 http://pinggu.soufun.com 搜房评估。
2021年的贝壳找房充满变数，先是被指垄断，而后又失去了精神支柱一般的创始人左晖。在接二连三的打击中，贝壳发布了2021年上半年及第二季度财报，毫不意外贝壳找房业绩整体表现差强人意。
配电房管理工作一直是供电系统运行管理可靠性的薄弱环节之一，一些配电房开关跳闸和配电房环境过热影响设备运行、配电房水浸导致设备损坏、配电房设备被盗等，既容易毁坏设备，也容易影响正常用电情况。传统监管方式是通过工作人员巡检，时效性差而且费时费工，既不能及时反映真实情况，也不能及时解决问题。而且，有些配电房通常分布零散，相隔距离较远，所处地理环境比较复杂，也不利于人工对其进行管理维护。
最近看到一句话，感觉很扎心，这句话是”任何一个男孩子小时候的梦想，绝对不是买套房“。
惠新宸加入链家已经快三个年头，在码农界声望颇高，被人视为“亚洲第一程序员”的他，有一个亲切的称呼“鸟哥”。刚担任链家技术副总裁时，惠新宸曾被询问过“鸟哥”名号的由来，他害羞的笑着说：“曾经年少多愁善感的时候，QQ昵称叫作雪候鸟，是熊天平的一首歌的歌名，后来就被大家简称为鸟哥了。”
上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表，今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。
Define an object that encapsulates how a set of objects interact.Mediator promotes loose coupling by keeping objects from referring to each other explicitly,and it lets you vary their interaction independently.
不同于以往通过心理诱骗暗示或欺诈手段社会工程学举例，本次为大家介绍一种特殊的结合刑侦推理及利用技术手段实现的社会工程学实例，可以把它归类为特殊层面的信息收集手段——通过照片确定发拍照人所在的位置，这种社工手段严格来说也算定位技术。
回顾国内房产交易赛道近十余年的发展，资本红利催生了贝壳找房、安居客、天猫好房等等颇具规模和实力的二手房交易平台。与此同时，互联网、人工智能等技术在房产交易市场上广泛应用，技术的升级加速了房产交易市场的进化。
年初上海的房价一夜沸腾,到处都是月上涨百万的房子和日跳价十万的交易,以及人满为患的房地产交易中心。上月某日我打开滴滴快车,刚输入虹口,居然发现自动补出“虹口区房地产交易中心”, 而且排名第一......
---- 新智元报道 编辑：David 桃子 【新智元导读】阿里达摩院新布局下，两位AI大牛加入，是否代表阿里将发力智能城市和人机交互？ 据雷锋网独家消息， 原贝壳技术副总裁兼首席科学家叶杰平，前京东数科 AI 实验室首席科学家薄列峰加入阿里达摩院，分别担任达摩院城市大脑实验室和XR实验室（X Lab）负责人。 达摩院城市大脑实验室的原负责人华先胜在今年5月份离职阿里，XR实验室（X Lab）原负责人谭平也在今年8月离职。 目前，达摩院官网关于这两个实验室的研究团队成员暂未更新。 叶杰平：机器
目前全国各地的学生们都迎来了暑假，看着朋友圈00后们开心的秀着自己的假期，小编心里一万个羡慕啊！
2018年8月初，有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说，一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室，预期租金7500元/月，结果被二方中介互相抬价，硬生生抬到了10800。
10月18日，房天下(NYSE:SFUN)的股价在1美元到2美元之间震荡了一下，终于还是以2.01美元收盘，考虑到其上市之初42.5美元的发行价，这样的落差看起来很大。
从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。 数据分析采用ipython notebook和pandas 可视化使用了matplotlib和seaborn. 热力图使用了百度地图API， 按经纬度0.01度为一个子区域，计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。 这些数据是笔者
1月9日，一年一度的微信公开课如期而至。这两天小编的朋友圈已经被有关微信的各种消息刷屏。在这个令众多开发者和商户期待的重要日子里，小编可以很自豪的说，腾讯位置服务没有缺席！ 就在同一天，我们在微信开放社区推出的服务平台中上架了一系列API接口，成为首批入驻服务平台的服务商，并且迄今为止提供了数量最多的接口能力，帮助小程序开发者以最便捷的方式，快速接入地图能力。 在公开课上，微信小程序负责人多次提到一句话：要帮助商家打造属于自己的商业闭环。而在一个完整的商业闭环中，没有位置服务的参与简直是不可想象的。电商行
导语 | 搜索和推荐是用户获取信息的两种主要方式，在贝壳也是帮助客户找到房子的主要手段，那么二者都有哪些相似和不同之处？是否可以使用同一套架构来实现？统一架构之后又能带来哪些收益呢？本文是对贝壳搜索推荐部平台架构负责人——高攀在云+社区沙龙online的分享整理，希望与大家一同交流。
如今，人们对于体育健身以及健康个性化生活的需求与日俱增，健身作为一项缓解工作和学业压力的运动，健身房正好贴合了当代人的需求，因此健身房也成为了人们余暇时间的好去处。因此，开发一款属于健身房预约的小程序这时候正好可以派上用场。可以预防人员多难造成用户等待时间过长，还可以帮助健身房进行高效的用户管理。
3月9日下午，CSA云安全联盟大中华区在线上组织召开了2021 CSA成果发布&云颁奖典礼。由于疫情影响，原定于9日在上海举办的第六届云安全联盟大中华区大会将延期举行。
近日，房产在线交易平台贝壳公司发布2020年第四季度及全年财报。财报显示，贝壳2020年第四季度营收227亿元，同比增长57.6%。调整后净利润则为20亿元，同比增长4424.8%；2020全年实现营收705亿元人民币，同比增长53.2%，调整后净利润则57亿元，同比增长245.4%。
3月4日，贝壳找房官方确认公司已经于2019年11月完成D+轮融资，参与方包括软银、腾讯、高瓴、红杉。整个D+轮的15亿美元融资由软银领投，另外5亿由高瓴资本、腾讯控股、红杉资本出资。
近日，Facebook公布了新型冠状病毒的疫情影响，发言人表示：因高需求，Oculus Quest在某些地区已经脱销，而新型冠状病毒疫情也影响了生产效率。因此，本周开始停止接受Quest的新订单。此外，Facebook正在密切关注疫情、采取预防措施，以保证我们员工、生产合作伙伴、客户的安全，并尽快恢复生产能力。
在今天这个大数据无处不在的时代，如何高效精确地对海量数据进行处理和分析，是摆在各行业头部企业与软件开发团队面前的重大挑战。传统的结构化、半结构化数据领域有着较为成熟的解决方案和技术，相关数据尚可轻松应对；但在图片、视频、语音为代表的非结构化数据领域，业内曾长时间缺乏高效的处理和分类算法技术，给这些领域的搜索业务实践带来了巨大的困难。
互联网技术最大的好处之一，就是可以更好地促进社会资源利用。基于这一点，才有了2008年之后电商的加速崛起，以及几年前“共享经济”的爆火。
相信很多人在日常生活中都用到过京东、同程旅行、贝壳找房、每日优鲜等热门APP或者微信小程序，在这背后，腾讯位置服务凭借精准的定位技术和丰富的接口服务，一直在为这些热门应用提供专业的地图能力支持。目前，腾讯位置服务已经成为各大行业应用首选的“标配”服务，被广泛应用在吃住行游购娱等各个场景中，为便利人们生活发挥着重要作用。 腾讯位置服务根据不同的场景需求，能够为合作客户提供包括逆地址解析、地址解析、地点搜索、关键词输入提示、路线规划（驾车/步行/骑行）、距离矩阵、海外位置服务等能力接口。开发者通过直接
Root 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在旧金山，现在找租房可以不用再等房产中介带上门介绍了。 在App上选好心水的房子，随时过去。输入大门的密码，一开门，就有AI机器人在门口迎接
声明：本文作者刘力云，贝壳找房实时计算负责人。本文来自 2019 年 9 月 21 日 Flink Meetup 北京站贝壳找房 刘立云 的分享，所有内容版权归其个人及 Flink 中文社区所有。
5月20日，自如正式推出国际租房平台“自如比邻ZABIT”，首批在中国香港、英国上线2万余间房源，第一步专注于为中国留学生提供在外留学租房服务。
近些年，北上广深等地租房族越来越多，但是大家也受到异地租房如何快速签约、租房合同怎么签才合法、租房合同签署后出现纠纷如何维权等问题的困扰。于是，不少租赁平台推出了电子签约，从找房到签约到支付全程线上搞定，极大提高了租赁合同签约的效率，充分保障了租赁双方合法权益，受到众多租赁平台和租房族的欢迎。
朱门酒肉臭，路有冻死骨。贫富的两极分化如今已成全球顽疾，连盛产“中产”的美国的状况也越趋严重。一家美国地理信息公司为此专门绘制了美国几个大城市的“贫富分布地图”，结果发现：原来，美国大城市里的不同区域，贫和富是如此惊人地“泾渭分明”。
- 问题 - 1、拆迁户有房分了，按面积找最接近的房型 - pq解 - 1、给房型表加1列：Table.AddColumn 2、计算得到房型表每一面积与拆迁面积差值的绝对值 3、用Table.Min函数取出绝对值最小的一个 - 进一步 - 1、求一下差异，看回迁房比原住房大了或小了多少？ 2、再加个判断，看是赚了还是亏了？ - 疑问 - 当今房价1平方米就好几万， 如果得到的面积赚了，会怎样？ 如果得到的面积亏了，又怎样？
PPV课大数据 第一步：精准定位。 确定找房地点，精确到小区。每个小区在任意时间，至少有三五间空房待租。大的小区，有几十间。完全不要担心没房。如果没有，基本是因为数据挖掘的能力不足。五环之内，如果两个
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