广大城房价

一、广大城房价

在这个广大的城市中，房价一直是人们关注的焦点。尤其是近年来，随着城市化进程的加快，广大城市的房价持续上涨，让许多人担忧和困扰。

1. 广大城市房价问题的背景

广大城市房价问题的背景非常复杂。一方面，随着城市的发展和人口的增加，对住房的需求量与日俱增。另一方面，土地资源有限，房地产开发受到了一定的限制。这使得房价成为了供需关系紧张的矛盾点。

2. 广大城市房价上涨的原因

广大城市房价上涨的原因有多方面的因素。首先，供需关系的失衡是导致房价上涨的重要原因之一。需求旺盛的情况下，开发商往往会提高房价以获取更高的利润。其次，土地成本的上升也是房价上涨的原因之一。随着城市规划的改变和土地供给的减少，土地的稀缺性使得土地成本上涨，推动了房价的上涨。

3. 广大城市房价上涨的影响

广大城市房价上涨对社会、经济和个人的影响是多方面的。首先，房价上涨使得购房成本增加，给中低收入人群造成了较大的经济负担。其次，房价上涨还会导致社会资源的不均衡分配，加剧了社会的贫富差距，增加了社会的不稳定因素。此外，房价上涨还会对经济发展产生一定的阻碍，降低了消费能力和投资活力。

4. 解决广大城市房价问题的建议

为了解决广大城市房价问题，我们需要采取一系列的措施。首先，政府应加大土地供应，提高土地的利用效率，降低土地成本，从根本上缓解供需矛盾。其次，政府还应制定合理的房地产政策，引导房地产市场健康发展，打击投机行为。此外，还可以通过加大住房供给、建设公共租赁房等方式，提供稳定的住房保障。

5. 结语

广大城市房价问题是一个复杂的社会经济问题，需要政府、市民和社会各界的共同努力。通过加大土地供应，制定合理政策以及提供住房保障，我们相信广大城市房价问题一定能够得到有效解决，为社会的和谐稳定做出贡献。

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二、广大医院石林

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广大医院石林：改善医疗服务的最佳选择

在中国日益繁忙的都市生活中，我们经常忽视对健康的关注。然而，保持良好的身体状况是我们追求幸福和成功的重要基础。为了满足广大人民群众对医疗服务的需求，广大医院石林应运而生。广大医院石林—打造身体健康的最佳选择。

为什么选择广大医院石林？

广大医院石林是一家多学科综合性医院，拥有先进的设备和技术，提供全面、高效、安全的医疗服务。以下是选择广大医院石林的几个重要原因：

1. 卓越的专业团队：广大医院石林拥有一支由经验丰富的医生和专家组成的专业团队。他们在各个领域拥有过硬的专业知识，并不断更新和拓展他们的技能，以满足不断变化的医疗需求。
2. 先进的设备和技术：广大医院石林注重技术创新和设备更新，投资引进了大量先进的医疗设备。这些设备不仅提高了医疗诊断的准确性和治疗的效果，同时也使病人得到更为舒适和安全的治疗体验。
3. 全面的专科服务：广大医院石林提供从预防保健到诊断治疗的全面专科服务。无论是常见病还是罕见病，无论是内科、外科、妇产科还是儿科，医院的专科医生都能够提供精准的诊断和治疗方案。

广大医院石林的医疗服务

广大医院石林提供了丰富多样的医疗服务，涵盖了各个领域的疾病诊断和治疗。以下是医院提供的一些主要医疗服务：

内科

• 心脏病学
• 呼吸系统疾病
• 消化系统疾病
• 神经系统疾病
• 内分泌疾病

外科

• 普通外科
• 神经外科
• 心胸外科
• 整形外科
• 骨科

妇产科

• 妇科常见病
• 孕产期保健
• 不孕不育
• 妇科肿瘤

儿科

• 新生儿疾病
• 儿童常见病
• 儿童免疫接种
• 发育异常

广大医院石林通过合理的科室设置和专业的医疗团队，为患者提供高质量的医疗服务，确保每一位病患都能得到精准的诊断和最有效的治疗。

广大医院石林的发展与创新

广大医院石林一直致力于医疗服务的不断发展和创新。医院积极引进国际先进的医疗技术和管理经验，不断提升自身的医疗水平。同时，医院也鼓励医生和员工参与学术交流和科研活动，推动医疗领域的创新与进步。广大医院石林坚信，只有不断进步和创新，才能为病患提供更好的医疗服务。

如何预约广大医院石林的医疗服务

预约广大医院石林的医疗服务非常简便。您可以通过以下几种方式进行预约：

1. 电话预约：拨打广大医院石林的预约热线，提供您的个人信息和就诊需求，工作人员会给您安排合适的时间和科室。
2. 在线预约：访问广大医院石林的官方网站，填写预约表格并提交您的个人信息和就诊需求，医院会在第一时间与您联系。
3. 现场预约：您也可以直接到广大医院石林的前台咨询窗口进行现场预约，工作人员会给您提供详细的预约信息。

无论您选择哪种方式进行预约，广大医院石林都会为您提供及时、便捷的就诊服务，确保您得到最好的医疗体验。

作为改善医疗服务的最佳选择，广大医院石林以其卓越的医疗团队、先进的设备和全面的专科服务，为广大人民群众提供高质量的医疗服务。无论您面临何种健康问题，广大医院石林都会竭诚为您提供全面、高效、安全的医疗保健。预约广大医院石林，关注您的健康，让身体更加健康！

三、广大的笔顺？

广的笔顺名称:点、横、撇

大的笔顺名称:横、撇、捺

广大是汉语词语，指宽阔而弘大。

广大可做动词，可做形容词。广义表示事物的一种属性，狭义表示范围大。

引证详解:

指面积、空间宽广、宽阔。《礼记·曲礼上》：“地广大，荒而不治，此亦士之辱也。”《楚辞·招魂》：“彷徉无所倚，广大无所极些。”《史记·大宛列传》：“见 汉 之广大，倾骇之。”宋 秦观《醉乡好》词：“醉乡广大人间小。” 巴金 《家》十五：然而在这个公馆的围墙外面，在广大的世界中又怎样呢？

宽广高大。《礼记·中庸》：“今夫山，一卷石之多，及其广大，草木生之，禽兽居之，宝藏兴焉。”宋 司马光《乞罢将官状》：“各修筑所治之城，州城稍高，县城次之，不必广大。”

四、广大词语接龙？

庆大，大方，方便，便宜，宜家，家庭，庭院，院办，办理，理论，论功，功劳，劳动，动作，作为，为民，民众，众望，望风，风雨，雨顺，顺风，风调，调和，和气，气冲，冲天，天伦，伦理，理想，想办，办法，法务，务农，农民，民安，安全，全家，家庭，庭长，长存，存亡，亡命，命令，令牌，牌照，照顾，顾盼，盼望，望外

五、数据倾斜原理及解决？

数据倾斜的原因：在进行shuffle的时候，必须 将各个节点上相同的 key 拉取到某个节点上的一个 task 来进行处理 ，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个 key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只 会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。

解决方案：

第一点：直接过滤掉那些引起倾斜的Key。这种方法很简单，既然你倾斜，那我不用你就完事。比如说，总共有100万个key。只有2 个key，是数据量达到10 万的。其他所有的key，对应的数量都是几十，这样join后会引起倾斜。这个时候，自 己可以去取舍，如果业务和需求可以理解和接受的话，在从hive 表查询源数据的时候，直接在sql 中 用 where 条件，过滤掉某几个 key 。那么这几个 原先有大量数据，会导致数据倾斜的key，被过滤掉之后，那么在的spark作业中，自然就不会发生数据倾斜了。

第二点：Hive ETL做处理

通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join，然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了，而是预处 理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时，还是会出现数据倾斜，导致Hive ETL的速度很慢。我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中。

第三点：提高shuffle的操作并行度在对RDD执行shuffle算子时，给shuffle算子传入一个参数，比如reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task 的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等。

六、大数据原理及应用？

大数据原理是指利用分布式存储和处理技术，对海量、多样的数据进行采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和知识。

在应用方面，大数据可用于金融风控、电商推荐系统、医疗健康管理、智慧城市等领域。通过对大数据的深度分析和挖掘，可以帮助企业优化运营、提高决策效率，为用户提供更加智能和个性化的服务，推动社会和经济的发展。因此，大数据原理和应用对于推动科技进步和社会发展具有重要意义。

七、装裱常用名称及数据？

1、命纸：绢本书画装裱后紧贴绢背的一层纸，对保护画面有密切关系，犹如书画的性命一样重要，因而称为"命纸"。书画年代久远需要重新装裱时，除非已经破损过度，一般尽可能要求保存命纸，以免画面损伤，现在也叫"画心托纸"。

2、二层：揭下的托纸，有时稍加匀填，即能谓其真画者，叫“二层”，又叫“魂于”，因其是画心二层，是命纸画的灵魂。也叫“混子”，是以假乱真的意思。在收购书画时，有可能通到这种情况，应特别注意。

3、让局：就是画心四边和裱边之间留有一分宽的空隙。谓之“让局”。

4、覆背：就是画幅背后整个的裱纸。

5、隔界：就是在条幅的上下或者手卷的前后，裱工加上一条不同颜色的绫或绢叫“隔界”成叫“隔水”。

6、诗堂：就是直幅画心上端，挂上一块纸方叫“诗堂”。一因器心短，经过衬托后比较得体；二是为了题诗赞画，所以叫“诗堂”，有人亦称“玉池”。

7、画杆：就是卷画用的圆木杆，画上端较细的叫“天杆”，下端较粗的叫“地杆”。

8、轴头：就是在地杆两端按的轴头，轴头多数是用红木、紫檀、牛角、象牙制品，轴头不仅增加画轴的美观，而且展卷灵活。

9、绊：在画幅背后地杆两边有两条绫或绢，如葫芦或云头样式的厢边叫“绊”。是为了保护画杆不致下落而设的。

10、包首：就是在画上首袖裱纸背后加架裱一段绢或缅绫。卷好后能包住画轴之首，故叫"包首"。国画画轴，手卷卷起来包裹在外面的部分。一般画轴的包首采用耿绢;手卷的包首用华锦。包首可起到保护画轴、画卷的作用，并增加外表的美观。包首用绢的颜色与画轴绫绢颜色应该统一或稍微淡些;长度一般比画轴阔2-3分，高度是6-8寸。

11、画签：在包首上端天杆粘有一段纸条叫“画签”。它是题写作者姓名和画的内容以及收藏者的姓名、年、月。

12、曲圈：就是画的天杆上灯的铜鼻，用它拴丝，以便悬挂。

13、扎带：就是丝中间的绢带，用来捆札画轴的。

14、燕带：燕带，也叫做惊燕带，是垂直在画幅天杆上的两条带子，也称绶带。惊燕带的长度应和天头高度相等，宽度为天头宽度的3%，假如以66厘米宽的画幅为例，以2厘米宽的惊燕带为宜。粘贴惊燕带的正确位置，是天头宽度三等分的内口，下端由天头与隔界镶缝缩进0.2厘米为宣。

八、西甲特性及大数据？

西甲和英超到底谁才是第一联赛？这个问题讨论了好久。但是在过去的十年，西甲毫无疑问是要超过英超的，两个联赛在欧冠和欧联中才能有交集，看这几年的欧冠欧联成绩，西甲是绝对的霸主。

球员个人荣誉上，西甲球员也是远超英超球员，金球、欧足联最佳球员、欧洲金靴这些荣誉都是。《6大数据证明：近10年西甲才是第一联赛！英超连欧联杯都拿不到》

1、过去10年的金球奖和世界足球先生，得奖的全部都是西甲球员

2、过去9座欧联杯，西甲球队赢得了6座，马竞和塞维利亚各获得3座

3、皇马和巴萨瓜分了过去4年的世俱杯冠军

4、过去10次欧洲超级杯，西甲赢得了9次

5、过去10年的欧洲金靴奖，全部归属西甲球员

6、过去8年的欧足联最佳球员，西甲球员赢得了7次

支持西甲是第一联赛的球迷热议：英超也就拿商业价值说事，其它真的都比不上西甲！“都觉的英超综合实力强，但是真要西甲英超积分榜排着都打一场，我觉得西甲会赢！”英超这么强，连欧联杯都拿不了？体育竞技难道不是拿成绩说话的？难道看谁踢得球在空中飞的久就是第一联赛？英超是商业开发的好，但是竞技上肯定是西甲，欧冠和欧盟杯垄断了还有什么可说。你看你怎么定义第一联赛了，从整体考虑的话，确实英超是，竞争激烈，口味足，商业性强………论成绩西甲毫无疑问第一，英超是商业价值第一，其他的联赛自己窝里玩吧！

九、abs塑料参数及数据？

1、常规性能参数

塑料ABS无毒、无味，外观呈象牙色半透明，或透明颗粒或粉状。密度为1.05~1.18g/㎝3,收缩率为0.4%~0.9%,弹性模量值为2Gpa,泊松比值为0.394，吸湿性<1%，熔融温度217~237℃，热分解温度>250℃。

2、物料性能参数

ABS塑料综合性能较好,冲击强度较高,化学稳定性,电性能良好；与372有机玻璃的熔接性良好,制成双色塑件,且可表面镀铬,喷漆处理；有高抗冲、高耐热、阻燃、增强、透明等级别。流动性比HIPS差一点，比PMMA、PC等好，柔韧性好；适于制作一般机械零件,减磨耐磨零件,传动零件和电讯零件。

3、力学性能参数

塑料ABS有优良的力学性能，其冲击强度极好，可以在极低的温度下使用；塑料ABS的耐磨性优良，尺寸稳定性好，又具有耐油性，可用于中等载荷和低转速下的轴承。ABS的耐蠕变性比PSF及PC大，但比PA及POM小。

4、热学性能参数

塑料ABS的热变形温度为93~118℃，制品经退火处理后还可提高10℃左右。ABS在-40℃时仍能表现出一定的韧性，可在-40~100℃的温度范围内使用。

5、电学性能参数

塑料ABS的电绝缘性较好，并且几乎不受温度、湿度和频率的影响，可在大多数环境下使用。

6、环境性能参数

塑料ABS不受水、无机盐、碱及多种酸的影响，但可溶于酮类、醛类及氯代烃中，受冰乙酸、植物油等侵蚀会产生应力开裂。ABS的耐候性差，在紫外光的作用下易产生降解；于户外半年后，冲击强度下降一半。

十、如何获取各行业数据及数据分析呢？

想学习数据分析或者想转行到数据行业的相关人员，首先就会遇到该如何找到自己想要的数据去尝试做一些数据分析，毕竟作为个人用户，不在企业工作，很难拿到比如说，阿里订单数据、腾讯的用户数据等等，而自己模拟出来的数据，毕竟和真实的行业数据还是有非常大的差异的。那么有没有什么办法，也能够拿到和企业一样内部数据呢？作为来数据行业工作多年的从业者，想给有这样一些想法的新人一些建议。下面主要从这几个方面来阐述下：1.各行业数据的获取渠道2.利用获取到的数据进行数据分析各行业数据的获取渠道阿里天池网址：https://tianchi.aliyun.com/dataset/阿里天池上，里面非常丰富的电商数据，是基于阿里巴巴的电商购物数据进行脱敏或者去掉一些敏感信息之后公开出来给大家使用的。下面是阿里天池的链接，里面包含订单、广告、视频相关的数据。也就是涉及到阿里巴巴旗下淘宝天猫、阿里妈妈、优酷大文娱相关业务的数据，都有公开，只需要注册阿里云账号，即可免费下载

艾瑞咨询网址：https://www.iresearch.com.cn/report.shtml艾瑞咨询作为专业的咨询机构，里面有非常多的咨询报告，能够供我们进行查看和浏览，比如说想快速了解一个电商行业的发展，里面涵盖非常多的电商领域的报告，比如这几年比较火的直播电商等等

QuestMobile网址：https://www.questmobile.com.cn/research/reportsQuestMobile作为国内移动端app分析行业的先锋，在数据领域出的报告也是非常专业，比如说移动app月活、日活等指标，一度成为行业标杆。除了上述一些机构提供的数据，当然如果大家想获取一些互联网上自己想要的数据也可以通过爬虫的方式来爬取一些数据作为个人使用爬虫爬取B站用户数据，对用户进行分析，下面是源代码主要针对爬取b站的用户数据https://github.com/airingursb/bilibili-user总共爬取了b站用户数据2000w行，包含：用户id、昵称、性别、头像、等级、粉丝数、地址等信息我们能看到这个代码主要是用Python来实现的，包含数据爬取、数据解析、数据入库的过程，如果我们也想爬取一些其他网站的数据，我们就得掌握爬虫的一些基础知识了，同时也得掌握python这门语言。如果大家也想自己爬取数据的话，可以学一学python。知乎知学堂推出的python教程，能够帮助我们快速入门python，下面是课程链接，只需要0.1元即可，建议大家可以去看一看了解一下。只有掌握了python基础，才能更好地去爬取我们想要的数据。

利用获取到的数据进行数据分析上面讲述了获取数据的渠道，包括从公开的数据网站上下载数据以及自己写代码爬取数据，我们有了这些数据之后又能做哪些分析呢？比如说：利用我们刚爬取到的b站的用户数据，我们可以结合tableau进行一些可视化的展示但是实际上2000w行数据全部都能用吗？其实我们发现数据里面有非常多的脏数据，比如：性别在男、女、未知之外的数据、年龄超过100岁或者小于0岁的，还有一些注册地址数据其他很小的地方(非国内)、注册时间超过13位的数据也是不合理的，因此我们先将这部分有问题的数据进行一些处理，处理完之后才能使用，这就涉及到数据整个流程。第一步：数据采集以及获取，也就是上面讲到的爬虫第二步：对数据进行一些粗略的统计，看看每个字段的分布情况，比如说有没有一些数据不合理的情况，时间字段超过13位等第三步：对于上述有问题的数据做一些筛选处理，最终得到我们想要的数据，这样的数据才是最终可用的数据。下面是我们利用Tableau结合处理完的数据来做一些可视化的分析b站用户性别数据：

能看到性别数据其实是接近1：1的，但是也有80%的人不愿意公开性别。年龄数据分布情况

从这个图能看到b站主要是90-00后用户为主，而70后用户非常少，说明b站的用户群体比较偏年轻化，主要是大学生和中学生，小学生以及老年用户比较少。用户地区分布情况：主要集中广东、浙江、上海、江苏等经济较为发达的沿海区域

通过以上分析，我们可以得出如下结论：1.B站用户整体偏年轻化，主要是大学生比较多，这和b站官方公布的数据也非常吻合，而且网上也经常说很多大学生在b站上学习，比如何同学这种从大学就开始的百大up主2.B站用户主要集中在一些较为发展的沿海区域或者一二线城市，也经常能看到一些一线工作的白领在上面做一些日常生活的vlog3.最后也就是比较隐晦的一点就是很多B站up主不太愿意公开自己性别情况所以如果大家也用利用上面获取到的数据来进行一些数据分析话，比如说：阿里天池的电商数据，来看看电商的用户分析情况，也可以得出用户购物时间普遍在早上11点半，下午3-4点，晚上9-10点，而这三个时间段刚好是早上上了一段时间的班比较累，下午上了一段是时间的班需要休息一下，晚上下班了需要购物缓解一下工作压力。只有掌握了大量用户的行为数据，通过数据分析以及可视化的方式才能从数据中发现这样一个规律，如果只是单单拿到数据是很难发现这样一个规律的。因此大家在拿到数据之后，不仅要会对数据进行处理，包括处理数据中的脏数据和无效数据，得到最终可以使用的数据；同时还要学习一些数据分析和可视化相关的知识，这样才能从大量的数据中发现一些规律，而不至于迷失在大量的数据中。如果想学习和了解数据分析的一些理论和实践，大家可以学习一下知乎知学堂出的数据分析课程，里面有非常详细的关于数据分析的理论和实践课程，来帮忙大家掌握和学习数据分析，从大量的数据中掌握数据的实际规律。

总结文中从数据的获取方式，包括：公开的数据集和网站，以及自己通过学习python来爬取一些在线网站的数据。有了基础数据之后，首先需要对数据进行处理，剔除一些脏数据，最终得到可用的数据。拿到可用的数据之后，再结合数据分析和可视化工具来可视化的分析和展示我们处理完的数据。最后再通过分析可视化图表，来发现这些数据存在的规律，即透过数据来看事实本质。