买整栋楼需要注意什么吗知乎文章

专业新媒体运营推广——跟随大平台节奏

电话+V：192606-48052，欢迎咨询买整栋楼需要注意什么吗知乎文章，[专业新媒体运营推广]，[各种商圈业内交流]，[抖音运营推广课程]，[微信运营推广课程]，[小红书运营推广课程]，[让你站在风口忘记焦虑]

一、总层高26层，前后无遮挡，买哪些楼层最好，考虑家里有小孩和老人的家庭居...

以下回答参考知乎上一位答友，非常全面详细，推荐给您。

首先你得考虑以下几个问题：

一、家庭成员的情况

在选楼层时，首先要考虑家庭成员的情况。如果家里有老人，就不宜选过高的楼层。现在的住宅，大多有落地窗或者飘窗的设计，部分老人如果通过窗子往下望，容易产生眩晕的感觉。如果家中有小孩，那么落地窗或者飘窗上需要加装护栏，也影响了美观度。

二、噪音

噪音污染成为影响人们正常生活的最重要的污染源之一。对于那些临近主干道或者地下车库出入口的楼栋来说，在选择楼层时要注意规避噪音污染。按照噪音的传播特性以及有无遮挡物的情况，楼栋接受噪音的情况如下：中间楼层噪音最大，低楼层和高楼层接收到的噪音反而小。

三、采光

买房时，都希望买到阳光明媚，从早到晚都能晒到阳光的房子。虽然现实中这样的房子不多，但是肯定接受光照的时间越长越好。按照目前高层建筑的楼间距来看，冬天正午，10层以下一般会存在挡光的现象，如果对光线有特殊要求的购房者，建议不要买10层以下的房子。

四、安全性

前段时间杭州绿城项目纵火事件闹得沸沸扬扬，人们在谴责当事人的同时，也开始关注高层建筑的安全性问题。楼层过高，一旦发生火灾，面临施救困难的问题。因此，在购买高楼层的房子时，一是要跟开发商确认安防措施，另外也要注意做好防火措施。

五、买房成本

大家都知道，楼层跟房价有着密切的关系，同一栋楼，楼层越高，房子的单价也就越高。在买房成本居高不下的情况，同一栋楼同一户型的房子，总价就可能相差几万甚至几十万。因此，买房时必须要考虑成本问题。

再来看看各个楼层的具体情况：

1-4层：

对于33层的建筑来说，这个楼层的好处就是价格低，如果有什么意外，是逃生的佳楼层。如果是一层，有些项目还会赠送地下室或者停车位，夏天比较舒服。

这一楼层的缺点也是对应的，潮湿、私密性差、采光不好、积尘大、蚊虫多等都是问题。33层的建筑，1-4层采光可能是大的问题。

5-7层

这几个楼层的优点也是价格相对较低，比较适合中老年人居住。

缺点是光照和景观在楼层中处于中下水平，安全性一般。

8-10层

这几个楼层相对于地面高度在24-30米左右，高度是比较合适的，光照也不必担心。缺点是视野一般。

10-12层

这几个楼层也是很适合居住的，光照和风景都不错。缺点是这个高度的空气质量相对其他楼层来说相对较差。

13-23层

13-23层是抢手的楼层，一般认为这些楼层的采光上佳，光照充足，视野开阔，噪音很小。

缺点则是停水停电风险，再就是这些楼层的价格是整栋楼中偏贵的。

24-30层

这些楼层的好处是高度够，观景效果上佳、晚上安静、私密性很好，几乎不会有蚊虫困扰。

缺点是风比较大，高层的空气噪音也是需要注意的。老人和儿童对高楼层是敏感的，不建议购买这些楼层给老人和儿童居住。

31-33层

这几个楼层的好处是楼层高，景观佳，私密性好，没有蚊虫困扰。

二、买房只看户型图，交房一定会后悔

按照道理来说，很多人去售楼处买房，看完沙盘后的第一反应，往往就是

户型图拿出来我看看吧

100平方米的户型，做了三开间朝南三个房间，两个卫生间，哇，还做了双阳台设计，这个户型不错，先赞一个，可以买

于是，对户型评价一番，再去样板间转转，很多人也就以为自己充分了解了这个楼盘了，于是，交定金付首付走人

等到两年后交付，眼前的场景可能会让很多人傻了眼，于是，走上了漫漫的维权路

我先给大家看一个户型图，大家来感受下这个户型怎么样

如果单看这张户型图，可以说这个户型还是相当不错的，户型方正、不仅有两个阳台，还有四个飘窗，采光非常好；而且做到了南北通透、动静分离

但是，请注意，除了看户型图外，我们还要学会看楼层平面图，我再强调下，大家一定不要单独的看户型图，而是要把户型图放到楼层平面图中，统一来看，一定要看清楚所买的户型在楼层中所处的具体方位怎么样

比如刚才那个还不错的户型，如果是放在平面图中来看的话，会发现自己的主卧竟然跟隔壁邻居的卧室隔窗相望，很显然，这样的户型，整体的隐私性就会差很多，很可能会导致你连窗帘都不敢拉

还有类似的情况，比如单看这个户型图，好像看起来是南北通透的户型，但如果把这个户型放到楼层平面图来看的话

你会很意外的发现，这个外面竟然还有条连廊，人来人往可以把你家的情况看的一清二楚

当然，还有这样的阳台与阳台之间是隔壁相望的，可能当时设计的时候就是为了让邻里之间可以更方便的沟通交流吧

当然，除了阳台和隔壁相望的设计外，还有一种是这样的，从整个楼层平面图中来看，邻居间的卫生间也是隔窗相望的，洗澡的声音隔壁都能听的很清楚

还有这样的，通过楼层平面图，你会发现可能整个阳台都是没有什么采光的，因为光线基本都被遮挡住了

所以，我们经常说，买房不能只看户型图

最根本的原因是户型图所代表的只是室内的微观层面，而你自己的实际居住感受，不仅仅取决于室内的微观，还取决于室外的环境究竟怎么样，有没有什么因素会影响到室内的环境

我再重复下，买房除了看户型图，更重要的是，一定要看楼层平面图，千万别忽略

当然，这也仅仅是第一步，如果户型图和平面图都没有什么问题，我们还得学会看沙盘图

看沙盘图有两个最重要的观测点，一是看所买的楼栋与周边道路和其他资源的关联，二是看附近有没有什么不利的因素

比如有些房子看着是在一个小区，但如果真正走到地铁站，第一栋楼因为距离大门口比较近，所以可能出门十分钟就到了，还有些楼栋可能比较靠后，再加上小区比较大，可能出门到地铁站需要二十多分钟

还有些房子单看里面很干净，单看楼栋也不错，是10层左右的花园洋房，实际楼下就是整个小区最大的垃圾站，一到夏天就恶臭熏天

还有些楼栋前面是小区的公共活动空间，低楼层的客户不仅没有隐私感，甚至每天都要忍受大爷大妈的广场舞

这些可能大家都知道，应该也都能看的到，我再说几个大家买房很容易忽略的细节

一是楼间距的确认，楼间距关系到买所买房子的采光和相邻楼栋之间的隐私性，非常重要，但往往销售为了避免相关的不利，可能会说的比较模糊

没关系，你也可以自己通过沙盘进行辨认

每一个沙盘都会有自己的比例尺，计算公式是实际距离＝图上距离／比例尺，比如沙盘上楼间距是4厘米，比例尺是1：3000，那么实际的楼间距就是0．04＊3000＝120米

二是一定要问清楚透明的方块建筑，究竟是什么

相信很多人去看沙盘的时候，一定会看到沙盘图上都有许多透明的方块建筑，这其实是开发商的一点小心思，为了让楼栋看起来不是那么的密集

拜托大家，一定一定要问清楚这些透明的方块建筑究竟是什么，因为这些对你未来的居住环境，都会产生或多或少的影响

一般来说，这些透明的建筑，有的是售罄的楼栋，有的是未来待开的楼栋，但是也有可能是垃圾站、变电站等，这些都是未知变量

三是一定要看楼栋的前后左右，到底有哪些不利因素

需要提醒的是，开发商的每套房源，其实都是有自己的定价逻辑的，大家一定要注意那些所谓的特价房源和低价房源，基本都是因为某些特定的原因导致了房价低于小区均价

比如靠近内部垃圾站、变电站、小区汽车出入口等，买房时一定要看清楚

一般来说，正规的开发商都会在售楼处张贴不利因素的提示，对于这些明确告知的不利因素，大家可千万别忽略

还有一点想提醒大家买房时要格外留意的，是关于非标户型

什么是非标户型，比如整栋楼都是98平方或120平方的，但有2-3套房是80平方或140平方的，这往往就是非标户型，数量很少，与其他户型不太一样

非标户型往往存在于楼栋的一楼或是顶楼，还有些非标户型室内会有管道、设备消防通道等，这些其实都是需要问清楚的

一般来说，非标户型我们是不建议购买的，给大家举几个例子

比如位于二楼的非标户型往往套内会比较畸形，因为一楼二楼是挑高入户大堂，需要二楼的房子让渡出部分建筑空间

还有些二楼三楼的非标户型，单看户型图，真的看起来很棒是不是

但等到实际交付的时候，却发现多了一个横梁，影响采光影响美观，估计买这房子的业主会悔到肠子都青了

而顶楼次顶楼的非标层往往会有很多的柱子，就是原先是有两扇大窗户朝南，但是非标准层很可能就会多出两根立柱，这样你家就会变成四扇小窗户，这就会导致整体的房间会变得很暗

当然，还有些少量的非标户型，是可以买入的

最典型的就是整个小区都是140㎡左右的大户型，然后有几套是70多平的小户型，关键是，这还是学区房，小户型偏少会导致这样类型的房源相对稀缺，因此形成不错的溢价率

所以，给大家举了这么多例子，相信大家应该也能明白了

在当下这个时代，买房不能仅仅只看户型图，户型图只能说明室内的情况，而对于一个真正的买房决策者来说，考虑的不仅仅是室内，更多的还有室外环节

毕竟，室外环境+室内户型，才构成了最真实的居住环境，缺一不可，大家不能只重视一个维度

鸣谢：文中图片部分素材来源于《住范儿》知乎频道

利用GPU加速在OrangePi5上跑LLMs：人工智能爱好者High翻了！

作者：智能3C发烧友

本期文章将会给人工智能爱好者们带来超级震撼！

最近知乎上的一篇文章《利用GPU加速，在OrangePi上跑LLMs》引起了我们的注意，这篇文章主要展示了GPU加速的LLM在嵌入式设备上以合适的速度顺利运行。具体来说，是在OrangePi5（8G）上，作者通过机器学习编译（MLC）技术，实现了Llama2-7b以2.5toks/sec的速度运行，RedPajama-3b以5toks/sec运行。此外，还在16GB版本的OrangePi5上以1.5tok/sec的速度运行Llama-213b模型。

下面我们看看他们是如何做到的：

背景

开放语言模型的进步已经催生了跨问题回答、翻译和创意任务的创新。虽然当前的解决方案需要高端的桌面GPU甚至服务器级别的GPU来实现满意的性能。但为了使LLM日常使用，我们想了解我们如何在廉价的嵌入式设备上部署它们。

许多嵌入式设备配备了移动GPU（例如MaliGPU）可以用来加速LLM的运行速度。在这篇文章中，我们选择了OrangePi5，这是一个基于RK3588的开发板，与RaspberryPi相似，但也配备了更强大的Mali-G610GPU。这篇文章总结了我们首次尝试利用机器学习编译，并为该设备提供了开箱即用的GPU加速。

面向MaliGPU的机器学习编译

机器学习编译（MLC）是一种新兴技术，它自动编译和优化机器学习工作负载，并将编译后的工作负载部署到广泛的后端。在写作时，基于ApacheTVMUnity，MLC支持的平台包括浏览器（WebGPU，WASM）、NVIDIAGPU（CUDA）、AMDGPU（ROCm，Vulkan）、IntelGPU（Vulkan）、iOS和MacBooks（Metal）、Android（OpenCL）以及MaliGPU（本文）。

基于通用机器学习编译实现Mali代码生成

MLC是建立在ApacheTVMUnity之上的，这是一个用于在不同硬件和后端上编译机器学习模型的通用软件栈。为了将LLM编译到MaliGPU上，我们复用了所有现有的编译流程，没有进行任何代码优化。更具体地说，我们成功地部署了Llama-2和RedPajama模型，采取了以下步骤：

·复用了模型优化步骤，包括量化、融合、布局优化等；

·复用了在TVMTensorIR中的定义的通用GPU内核优化空间，并将其重新运用在到MaliGPU；

·复用了基于TVM的OpenCL代码生成后端，并将其重新运用在到MaliGPU；

·复用了现有的用户界面，包括PythonAPI、CLI和RESTAPI。

运行方法

本节提供了一个分步运行指南，以便您可以在自己的OrangePi设备上尝试它。这里我们使用RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1-q4f16_1作为运行示例。您可以用Llama-2-7b-chat-hf-q4f16_1或Llama-2-13b-chat-hf-q4f16_1（需要16GB的板）来替换它。

准备工作

请首先按照这里的指示，为RK3588板设置OpenCL驱动程序。然后从源代码克隆MLC-LLM，并下载权重和预构建的库。

#clonemlc-llmfromGitHub

gitclone--recursivehttps://github.com/mlc-ai/mlc-llm.gitcdmlc-llm

#Downloadprebuiltweightsandlibs

gitlfsinstall

mkdir-pdist/prebuiltcddist/prebuilt

gitclonehttps://github.com/mlc-ai/binary-mlc-llm-libs.gitlib

gitclonehttps://huggingface.co/mlc-ai/mlc-chat-RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1-q4f16_1

cd../../..

使用CLI

从源代码编译mlc_llm_cli

cdmlc-llm/

#createbuilddirectory

mkdir-pbuildcdbuild

#generatebuildconfiguration

python3../cmake/gen_cmake_config.py

#buildmlc_chat_cli

cmake..cmake--build.--parallel$(nproc)cd..

验证是否编译成功

#expectedtoseemlc_chat_cli，libmlc_llm.soandlibtvm_runtime.so

ls-l./build/

#expectedtoseehelpmessage

./build/mlc_chat_cli--help

使用mlc_llm_cli运行LLM

./build/mlc_chat_cli--local-idRedPajama-INCITE-Chat-3B-v1-q4f16_1–devicemali

CLI运行截图

使用PythonAPI

编译TVMruntime（无需编译完整TVM编译器）

#clonefromGitHub

gitclone--recursivehttps://github.com/mlc-ai/relax.gittvm_unitycdtvm_unity/

#createbuilddirectory

mkdir-pbuildcdbuild

#generatebuildconfiguration

cp../cmake/config.cmake.echo"set(CMAKE_BUILD_TYPERelWithDebInfo)nset(USE_OPENCLON)">>config.cmake

#buildmlc_chat_cli

cmake..cmake--build.--targetruntime--parallel$(nproc)cd../..

设置PYTHONPATH（可按需添加到bashrc或zshrc）

exportTVM_HOME=$(pwd)/tvm_unity

exportMLC_LLM_HOME=$(pwd)/mlc-llm

exportPYTHONPATH=$TVM_HOME/python:$MLC_LLM_HOME/python:${PYTHONPATH}

运行下列Python脚本

frommlc_chatimportChatModule

frommlc_chat.callbackimportStreamToStdout

cm=ChatModule(model="RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1-q4f16_1")

#Generatearesponseforagivenprompt

output=cm.generate(

prompt="Whatisthemeaningoflife?"，

progress_callback=StreamToStdout(callback_interval=2)，)

#Printprefillanddecodeperformancestatistics

print(f"Statistics:{cm.stats()}n")

评论区Hihg翻了！

这篇文章同时发表HackerNews。在人工智能评论区，大家的讨论热闹非凡，令人目不暇接。他们热烈地讨论OrangePi5的硬件选项和可扩展性，感叹如此强大的模型，如此实惠的价格，将改变游戏规则，认为这一突破将为预算有限的人工智能爱好者带来了新的可能性。

“这一功能强大的工具使得在OrangePi5等设备上充分发挥人工智能的潜力变得前所未有的简单。对于开发者和业余爱好者来说，这都是一个改变游戏规则的工具。”

“通过GPU加速语言模型编译，OrangePi5已被证明是一款经济实惠的人工智能利器。这款设备拥有令人惊叹的速度，能以极低的成本运行高性能模型，正在彻底改变人工智能领域。”

我们欣喜地可以看到，OrangePi5正在以其强大的人工智能能力让越来越多的人工智能爱好者加入到创新、创意的世界，不断进行新的实践和探索。

查看文章精彩评论，请前往什么值得买进行阅读互动

【WINDRISES NEWMEDIA PROMOTION】尊享直接对接老板

电话+V：192606-48052

专注于新媒体运营推广配套流程服务方案。为企业及个人客户提供高性价比的运营方案，解决小微企业和个人创业难题