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微信小程序开发的10个注意事项,赶紧收藏!

2020年12月26日 11:07

现如今,微信小程序特别火,很多朋友都想开发一个微信小程序,小编作为一名从事互联网平台开发10多年的从业者,给想开发微信小程序的朋友们整理下开发的注意事项,希望对大家有所帮助。

一、微信小程序怎么申请?免费的吗?


微信小程序申请是和微信公众号申请是一样的道理,都是在微信公众号平台进行申请,目前个人申请微信小程序个人申请微信公众号的订阅号都是免费的,但会有一些功能上的限制。一般企业或个体工商户申请的小程序是需要认证才能开通里面的一些功能组件,费用是腾讯收取的300元一年。

二、个人能做微信小程序吗?

首先可以明确的是,个人是允许做小程序的。但要注意,个人是不允许做任何带有企业性质的小程序。如带有支付,而且即便做了,你依然也无法通过微信小程序的上架审核。


三、企业申请认证小程序要准备哪些资料?

首先,企业在申请认证小程序时,要准备营业执照副本的扫描件法人身份证的正反面扫描件。如果是公司,还需要开通企业网银

注意:小程序上架审核时,除了营业执照外,还需要对应的相关资质

举例来说,如果您是做餐饮或者卖农特产品,还需要食品经营许可证。如果您是多用户商家入驻平台,需要办理经营性的EDI证

目前来说,很多朋友都想做多用户商家入驻,但很难办下来EDI证。所以这个一定要注意。

                                                            小程序开发可联系微信

四、公众号和小程序是什么关系?

微信公众号分订阅号和服务号,企业在认证完成后,微信公众号平台可以生成一个二维码。当用户扫描这个二维码,就可以关注这个公众号了。后期我们通过公众号推送一些文章,用户就可以接收查看到这篇文章。

不难看出,公众号可以帮助我们储存粉丝

微信小程序则是一种应用,企业认证完成以后,微信小程序平台也会生成一个太阳码【太阳码和二维码类似】。这个时候我们需要找开发服务商开发一个小程序源代码上传到微信认证小程序的这个容器中,用户扫一扫,就可以直接看到这个上传的小程序,即可完成交易了。

用户微信扫一扫就打开小程序,打开非常方便,但用户下次想再打开我们的小程序就有点困难,不容易找到。

所以,一般我们建议朋友们用微信公众号+小程序的方式去操作。公众号储存粉丝用户,小程序用来变现

五、微商城和小程序有冲突吗?有什么区别?

首先,微商城和小程序都可以在微信公众号里面进行关联。但本质上的微商城,大家可以理解成是一个手机购物商城的网站,只是应用了许多微信公众号里面很多的接口而已。而小程序则是微信里面的一种应用,是必须要在微信里面才能打开。

所以说,微商城和小程序本质上是没有冲突的。同等功能的情况下,小程序的开发费用会大于微商城的开发费用。

其次,微商城和小程序还有如下的三点区别

1>入口区别

微商城和小程序除了都可以通过公众号进入外,小程序的入口更多如微信下拉,附近的小程序;

2>体验与传播区别

微商城说白了是手机商城网站,小程序则更像是APP的一种应用,体验好且更易于分享传播;

3>审核区别

微商城一般只需要有备案号即可,小程序除了备案号,上架前微信官方还需要审核对应的资质,如卖食品需要食品经营许可证等

六、什么是模板小程序?与定制有什么区别?

所谓模板小程序,通俗点理解,就是服务商开发一个类似淘宝的平台,让你在他这个平台开个店。你可以自己装修店铺,也可以让客人在你这上面购买商品。

定制来小程序,则是根据您的想法,让技术人员比如UI设计师,前端工程师,后台程序员一点一点按照您的功能要求开发出来。

七、定制开发一个小程序要多少钱?

小程序可以开发很多类型的平台,例如可以做一个类似58的同城信息发布平台,也可以做一个外卖平台,还可以做多商家入驻类型的小程序等等。

那不同类型的小程序,其实功能需求都是不一样的,所以说这个没办法给大家一个标准答案。


八、客人在小程序里面付款后,钱到哪个地方去了?要缴税吗?

首先我们定制开发的小程序,是需要申请微信支付接口的,那这个微信支付接口绑定的就是您企业的对公账户,所以如果客人在您定制开发的小程序里面付款,钱是进到您的对公账户里面的。

两点注意:

1>一般情况下钱是T+1到的你对公账户;

2>支付接口的扣点是千分之六,客人付款1000元,您实际到账是994元;

其次,这个只有定制开发才会钱直接进入到您的对公账户所有模板类均不是

最后要缴税吗?肯定要缴税。目前小规模公司的额度是10万一个月,30W一个季度以内不用缴税,所以创业的朋友应该不用担心了。

九、小程序开发哪家比较好?找谁去开发?

现在小程序势头强劲,互联网上有很多家小程序的服务商。但小编想说的是,大部分的小程序服务商都是在卖模板,只需要给你开通个账号和密码,你就可以使用就行了。

定制开发看上去成本比较高,但实际上真正提供定制开发的公司并不多。为什么?因为要养这些高薪技术开发人员,万一业务不稳定,可能会瞬间倒闭,经营压力比较大。

十、小程序开发完以后怎么推广?怎么运营呢?

小程序开发完以后,剩下就是要运营推广了。不同的小程序类型有不同的运营推广方法,下面老张以电商小程序为例,说下具体实施步骤

1>建立用户连接

小程序本质上来说,是一个流量变现的工具,但不能储存流量。通俗理解,用户不需要下载只需扫一扫就可以打开您的小程序,但同时也很容易走丢。所以我们在让用户使用我们的小程序时,最好先让用户关注我们的公众号。

我们只需要在公众号里面嵌入小程序,用户下次通过我们的公众号就可以再次打开我们的小程序。我们称呼这个过程为建立用户连接。


2>刺激用户参与

用户除了关注我们的公众号和小程序外,还会关注其他的公众号。那么我们再建立用户连接后,还要想办法刺激用户参与一次我们的小程序,体验下我们的购物流程,商品以及服务。

方法如下:

优惠券

新用户首次登录,赠送10元无门槛优惠券,只需要满10.1元即可使用,我们在商品里面划分一些低门槛的商品便于用户体验;

限时促销

设置一些引流的商品,进行低价限时促销,可能没有利润,但至少让用户体验购买了一次。

当然类似的方法有很多,可以根据您的行业和具体商品来策划;

3>用户运营裂变

当我们的小程序有大量用户在使用时,我们就要考虑到裂变这个思路去做用户运营。裂变的思路有两方面,一方面是老用户帮助我们介绍新用户,可以省钱;另一方面是老用户帮助我们介绍新用户可以赚钱。至于是省钱还是赚钱,要看您卖的是什么商品,比如说您卖商超用品,采用省钱模式即可;如果是卖奢侈品,可以采用赚钱模式。

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矩阵和两个分解出的矩阵之间的近似误差最小。Ye等人提出了一种用于社区发现的深度NMF模型,其中深度学习架构可以促进NMF学习原始网络结构和社区结构之间的层次化映射。在某些情况下,社区发现的工作需要与对带有属性的内容的语义理解同时进行。为此,研究人员以一种带属性的图的形式表征网络,这种图同时包含了网络结构和节点的属性。Li等人特别针对带属性图的社区发现任务提出了一种嵌入方法,它将带有属性的社区发现看做一个NMF优化问题。为了使算法收敛,他们设计了一套可计算的迭代更新规则。基于深度稀疏滤波的社区发现邻接矩阵反映出了网络的稀疏性。嵌入对输入的成对关系进行编码,从而避免在稀疏矩阵上进行搜索。稀疏滤波(SF)是一种有效的深度特征学习算法,它只用到了一个超参数,但可以处理高维输入。SF的关键模块是针对L2正则化后的特征的稀疏性设计的简单代价函数。对于网络(尤其是在大型网络中)的社区发现,Xie等人基于深度稀疏滤波提出了一种高效的网络表征方法。他们通过一种无监督的深度学习算法划分网络,从而提取网络特征。基于社区嵌入的社区发现传统意义上,图嵌入重点关注单个的节点。Cavallari等人研究了另一种重要的、但是鲜有人探索过的图嵌入情况,他们重点关注对社区的嵌入。他们认为这种新的重要策略有益于社区发现任务。具体而言,社区嵌入的目标是在低维空间中学习一种社区的节点分布。我们可以通过过渡性(transitional)的图嵌入方法使用这种新的节点分布,从而很好地保留网络结构,这反过来可以提升社区发现的性能。此外,Tu等人提出了一种新的图嵌入模型,它同时探测每个节点的社区分布,并且学习节点和社区的嵌入。网络中的社区实际上反映了同一个社区中相似的观点、行为等高阶近似信息。Zhang等人提出了一种保留社区信息的社交网络嵌入方法来学习网络表征。他们提出的这种方法在社区检测任务中体现出了性能的优越性。4.3基于图神经网络的社区发现近年来,图神经网络(GNN)的迅猛发展表明了图挖掘和深度学习技术融合的趋势。基于GNN的社区发现被用于利用图神经网络对网络上的复杂关系进行建模,并捕获这种关系。例如,Chen等人提出的有监督社区发现GNN引入了一种非回溯的运算符,来定义边的邻接性。这种方法可以提升学习性能。对于GNN来说,运算符的选择非常方便。图卷积网络(GCN)是基于CNN研发的,它继承了快速学习的能力。面对图输入数据,GCN展现出了非常好的性能。GCN带来的巨大提升在于整合了考虑网络中实体概率分布的概率模型。例如,Jin等人通过马尔科夫随机场解决了包含语义信息的带属性网络中的半监督社区发现问题。Shchur和Gunnemann将「伯努利-泊松」概率模型整合到GCN中,用于重叠社区发现问题。通过这种方法,卷积层可以识别复杂的网络模式。五、挑战和机遇近年来(尤其是近5年来),用于社区发现的深度学习技术迅速发展。由于对现实世界具有重大的影响,这一领域持续受到研究人员的关注。尽管取得了令人欣喜的成果,在将深度学习应用于社区发现的领域中,仍然有一些挑战有待被更好地解决。下面,本文将总结这些挑战和机遇。挑战1:社区数未知长久以来,由于社区数未知而引发的挑战始终没有得到很好的解决。在机器学习领域中,社区发现经常被表示为一种无监督聚类任务。总现实世界的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。因此,我们很难获取有关社区数的先验知识。此外,大多数现有的深度学习社区发现方法(尤其是深度图嵌入),通过评估潜在特征空间中的节点相似度获取分类节点。然而,在后续的聚类算法中,聚类的目标数量仍然需要被事先定义。机遇:对于这一挑战,一个直接的解决方案是通过分析网络拓扑确定社区的数量,并将其整合到深度学习模型中。Bhatia和Rani等人遵循这一思想,采用基于随机游走的定制化PageRank算法,通过将图重构到一种线性的形式进行社区发现,并通过模块化的优化方法来应用调优。但是这些方法并不能保证网络中的每个节点可以被分配到特定的社区中。因此,我们需要为社区发现任务涉及新的模型,从而避免在分配社区的过程中漏掉某些节点。挑战2:网络层次网络层次反映了分层的网络结构,它将位于独立的层上的多个群组连接了起来,从而形成一个更加复杂的网络。而每一层都专注于特定的功能。对于多层网络,用于社区发现的深度学习技术必须实现对于两种层次上的表征的提取。而且他们将面临多层网络固有的挑战,这包括不同的关系类型以及不同层中不同的稀疏程度。机遇:为了区分不同种类的连接,Song和Thiagarajan提出了一种具有特殊子图设计的多层DeepWalk模型,从而保存了层次化的结构。但是他们并没有同时优化可以用于所有层的公用表征以及保留了特定层网络结构的局部表征。他们的目的是利用不同层之间的依赖,而实际上这种依赖关系经常被破坏。此外,对于新的设计来说,还应该考虑与层数增加有关的可伸缩性问题。因此,在研发用于具有网络层次的社区发现的深度学习方法的问题上,我们还有很长的路要走。挑战3:网络异质性网络的异质性指的是网络中实体类型的显著差异,而各种各样的节点集合和它们之间复杂的联系形成了异质网络。因此,我们应该通过不同于同质网络的方式研究异质网络中的社区发现。在应用和研发深度学习模型和算法时,应该解决异质网络实体上的概率分布的差异。机遇:大多数之前的深度学习方法并不是基于网络异质性研发的。Change等人设计了一种非线性嵌入函数,它被用于捕获异质组件之间的交互。因此,未来在异质网络上至少存在两个方面的研究机遇:(1)异质网络表征的深度图嵌入学习模型以及相关的支撑算法;(2)采用新型训练过程的特定深度学习模型,旨在学习隐藏层中的异构图属性。挑战4:边上带符号的信息许多现实世界中的网络具有边上的符号信息(即正关系或负关系)。在有符号网络的环境下,用于社区发现的深度学习方法面临的挑战是:通过不同的符号信息表示的节点之间的联系应该以不同的方式对待。机遇:一种可能的解决方案是,通过设计一种随机游走过程引入正关系边和负关系边。Hu等人遵循这一思路,基于词嵌入技术研发了一种稀疏图嵌入模型。但是,他们的方法在一些小型的真实世界中的有符号网络中的性能要差于作为对比基线的谱方法。另一种的可能的解决方案是重建一个有符号网络的邻接矩阵表征。然而,这又面临着另外一个问题:现实世界中的绝大部分邻接连接是正关系。Shen和Chung施加了更大的惩罚,使他们的栈式自编码器模型更加关注重建稀缺的负边而不是丰富的正边。然而,在大多数情况下,我们并不能获取关于大量节点的社区分配信息。因此,在有符号网络中,社区发现的高效的无监督方法仍然有待探索。挑战5:社区嵌入社区嵌入是一个新兴的研究领域,这种方法将对社区而不是每个独立的节点进行嵌入。社区嵌入重点关注对社区进行感知的高阶近似而不是在节点邻居之间的1阶或2阶近似。未来,社区嵌入研究面临的挑战有:(1)高昂的计算开销;(2)节点和社区结构之间的关系评估;(3)应用深度学习模型时发生的其它问题,例如社区之间的分部漂移。机遇:设想有一种智能的方法通过自动选择针对节点和/或社区的表征模块来支撑社区嵌入。为此,Philip等人建议从以下研究目标入手:(1)如何将社区嵌入整合到一个深度学习模型中?(2)如何为了「计算地更快」这样的目标直接嵌入社区结构?(3)如何优化整合好的深度社区发现学习模型中的超参数?挑战6:网络的动态性网络的动态性主要包含两种情况:网络拓扑的变化,以及在固定拓扑上的属性的变化。拓扑的变化会引起社区的演化。例如,添加或删除一个节点会影响全局的网络连接,因此它也会改变社区结构。对于静态网络来说,深度网络社区发现学习模型在面对每个网络的快照时,需要重新训练,这里面包含一些重复的工作。对于静态网络中的时序属性,技术上的挑战在于对于流数据的深度特征提取,这些流数据的概率分布和属性随时都会变化,它们引入图数据作为深度学习模型输入的另一部分。机遇:针对时间和空间维度上的动态特性,人们还没有研发用于社区发现的深度学习模型。未来的研究方向包括:(1)发现并识别社区间的空间变化;(2)学习深度模式,它同时对时序特征和社区结构信息进行嵌入;(3)为社区发现任务研发一种统一的深度学习方法,它可以同时处理空间和时间特征。挑战7:大规模网络大规模网络指的是拥有数以百万计的节点和边、大规模结构化模式以及高度动态性的大型网络。因此,大规模网络有其固有的规模特性(例如,社交网络中与规模无关的特性,节点度的米率分布特性),这些特性会影响社区发现任务中的聚类系数。此外,通过分解后的有关高维邻接关系的近似度度量,研究人员将分布式计算应用于可扩展的学习,同时他们也面临着鲁棒的学习控制和协作计算的问题。不断变化的网络拓扑进一步增加了近似度估计的难度。总而言之,大规模网络中的社区发现设计上述所有提到的挑战,以及可扩展学习方面的挑战。机遇:大规模网络(例如,Facebook和Twitter)不仅提出了挑战,也催生了设计更先进的深度学习方法的机遇。为了充分利用大规模网络中的丰富信息,社区上的聚类任务更需要具有较低的计算复杂度并具有灵活性的新型无监督算法。深度学习中用到的关键数据降维方法(即矩阵低秩近似)并不适用于大规模网络,它在分布式计算场景下的计算开销也是很高昂的。因此,人们急需新型的深度学习框架、模型和算法。研发应用于大规模网络的深度学习方法需要通过精度和速度来评估,这种评估方式可能是最大的挑战。六、结语如今,我们生活在各种各样的网络中。发现这些网络的内在功能和特征有助于我们全面地理解周围的环境(尤其是在社交网络中)。社区还原了描述社会现象的复杂关系。传统的社区发现方法曾经依赖的是统计推断和机器学习(谱聚类)。然而,深度学习的发展极大地提升了社区发现方法的计算性能,用于社区发现的深度学习方法近五年来被广泛地研究。在这篇综述文章中,Philip等人全方位地回顾了模型和算法研发方面相应的技术趋势,并针对基于深度学习领域社区发现进展做了详细的阐述。最为重要的是,这篇综述还指出了将深度学习用于社区发现任务时存在的七个重大挑战,这在一定程度上将为下一代社区发现研究指明方向。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

2020年05月22日 11:50

确认眼神,是对的房子

“我房租可是都交给你了,房子还有问题,你不弄谁弄”。。。。这些话语似乎在租赁关系中经常听见,似乎租客与房东之间有着仇恨,又似乎房东是上辈子欠了租客的,这辈子来还。在身边我们能经常听到房东和租客之间摩擦所产生的隔阂。面对租客,这其实也是房东最大的烦恼。然而,在租客网上,貌似房东与租客之间的关系出现了微妙的转变。刚毕业的小丽目前在一家餐饮公司做个小文员,拿着一个月只有2500的工资,想租一个价格能在承受范围之内的房子。作为刚踏入社会的小白的她,对于房产这块完全是空白,在烈火炎炎的夏日,她找了一家又一家,一次又一次,每次不是中介就是假房源,又或者到了地方发现和网上看到的完全不一样。她连续找了很长时间,到最后已经到了绝望的边际。在此时,同事给她介绍了租客网,她在租客网的平台上仅仅用了一上午的时间就锁定了自己要的理想房源,并在网上实时查看房源,下午现场进行考场,当场就以500元每月的房租定了下来。在住的期间,房东还经常过来给小丽送点儿自己家种的菜和吃的,让小丽在他乡体会到了一种家的温暖。小丽自己说:“确认过眼神,房东其实才是对的人。感谢租客网这个平台,让我遇到了这么好的房东。”其实也有很多像小丽这样的刚毕业出来的学生,在找房子的同时对房东秉着非常不信任的态度,这也是房东在租房期间遇到的重要问题之一。为什么刚毕业的小丽在租客网上可以找到符合自己的房子并且对房东给予高度的评价呢?原来,租客网是一家制度化、平台化、规范化与标准化的互联网租赁平台,在平台上,房东可以发布属于自己的房源信息,并且房客可以随时查看房屋情况;其次,租客网的安全性能系统的完善,使房东与房客信息真实并有效。然后,在租客网上房东可以将房子挂在上面,进行预约出租,以便快速出租,减少房屋的空置期,这也是租客网的最大的优势之一。最后,租客网作为大型租赁平台,秉着考虑为租客与与房东之间的双面效益,在房东发布房屋时,租客网对每一间房子都是有实时拍摄的,保障房源的真实性与可靠性,同时也加快了房屋的出租速度。租客网不仅仅保护的是租客的利益,同时也在最大程度上保护着房东的利益。让房东租的放心租的省心是租客网最重要的原则。确认过眼神,房东是对的人。现如今像小丽这样的房客对房东的高度评价的现象越来越普遍,海量的租客也让大量的房东看到了租客网的价值和作用。在租客网上出租房子可放心出租,租客网让您轻松面对房客,和房客建立美好友谊。

2020年04月21日 12:02

租客网:租房 6 年,我整理了这份「租房指南」

房,恐怕是这个时代最魔幻的「商品」。上到祖辈下到孙辈,每个人在谈及这个商品时几乎都能滔滔不绝讲出一大堆自己的见解和理论,对于大部分人而言,买房是人生第一大事没有之一。然而普通的毕业生或是入职年限不长的职业者,在面对买房问题时依旧颇有困难。在购买第一套房之前,或是有能力在就职地购房前,「租房」成为一项较为经济且合理的选择。但是租房里的泥潭并不浅,对于没有经验的租客来说往往难以寻到自己满意的租房,甚至遭遇骗局,损失惨重。本文将为有租房需求的读者提供一些实用的租房经验,避免雷区,尽量找到自己满意的租房。一、通勤时间我曾租房住在城区一环附近(老旧小区较便宜),但是工作地点却在城郊软件开发集中地,每日上下班单程大约需要1.5小时,包括公共交通、步行以及无法避免的上下班高峰堵塞(挤地铁、公交)的时间,每天路程大约花费近3小时,非常难受。3小时时间可以做什么?可以买菜做饭不用点外卖,可以夏天游泳冬天跑步锻炼身体,可以享受一部电影,可以写一篇稿子,可以约三五好友聚会。这样想来很不划算,同时由于睡眠不足精神状况越来越差,于是在租约到期后我急忙搬到了公司附近20分钟步程的地方,虽然房租涨了一点,但是得到的身体、心情的益处不可言喻。所以,租房一定要租在工作地点附近,或稍远但有直达地铁的位置,如果开车出行则要考虑交通堵塞情况。一般来说保证自己上下班单程时间在20分钟左右,这样你会拥有不少可消遣的私人时间,如果超过1小时,工作与生活质量都会随之下降。二、周边环境在保证住房小区安全的前提下,关于租在哪除了时间还有另一个需要考量的因素:环境。通常来说视野环境不是特别重要,租客需要考虑的是小区附近是否有短时间内还不能竣工的建筑、是否有厂房、是否有不限通行的道路。这三点造成的主要问题是:噪音。虽然不少地区已经对于建筑、厂房噪音有了限制,但是也无法保证它不会在你想要休息的时候突然开始动工,而对于大型货车夜间无限制的街道一定要远离,否则睡眠情况稍差的人夜晚会很难保证足够的睡眠。其次有需要的租客再考虑所租地附近的生活、娱乐设施,比如超市、商业区、健身房、酒吧等等,以及小区的绿化、公共设施等。环境问题比较主观,每位租客都有不同的需求,但是噪音这一点请务必考虑在内。三、租房渠道在确定了大概的租房位置后,租客便可以着手寻找附近的房源,通常有三种方式可以选择。较大型的租房中介:如链家、安居客等,一般来说房源与户型同参考照片相差不大,同时中介方也会提供完善的租前(帮助寻找合适房源)与租后(家具家电有问题)服务,不容易遇到黑中介或者骗局情况。但是中介费用相当较高,通常是一个月租金,且由租客承担。分类信息网站:如58同城、赶集网等,这类网站上可以找到不少的租房信息,但是由于监管力度不强,容易出现虚假信息和骗局,需要租客自行沉着判断。另外一点是这类网站不提供租前服务,大部分需要租客自行寻找和实地查看房源,比较费神费时。线下寻找:这是一种比较不方便的寻租方式,通常适用于老旧小区。租客到已确定的位置附近,查看小区公示栏或咨询门卫,一般情况下会有人带你看房。这种方式虽然费时,但是信息准确且所需支付的佣金较低。还有一种渠道是类似优客逸家这样直接提供住房服务的租房公司,但是我自己体验过他们的服务,网络上也有不少对于此类公司的评价,暂不推荐。我个人建议选择第一种,即通过联系较大型的租房中介来解决租房问题。租客联系租房中介,详细说明自己的租房需求后,中介会根据你的需求在寻找到合适房源之后与租客沟通,如果租客满意再协商实地看房时间,整个流程不会浪费租客太多的工作与休息时间,同时避开了大量的深坑以及可能出现的骗局。且由于中介公司介入,提供一定的租房保障,在签署租房协议时更为安全,而中介费用是在租客与房东协议签署完毕之后支付,所以租客不用担心中介费用可能出现的损失,相较而言这种方式更为合理实用。当然如果租客打算通过其它渠道寻找房源,请务必避开与你所见户型价格极不相符的房源,同时在签署协议时务必仔细查看房东的相关证件以及手续文件。四、整租合租这是几乎所有租客都不得不面临的一个问题:整租还是合租?讨论这个问题主要是避开与不太熟悉的人住在同一个屋檐下,彼此无法迁就与体谅。整租费用相对较高,但是能够获得更多的私人空间,对个人时间、作息以及生活质量都会有不俗的提升。合租平摊费用,相对划算,但是由于多人合住会引起各种不便。根据我的经验来说,推荐大家选择整租(当然对于大部分毕业生来说较难承担高昂费用),或是与朋友合租,注意是朋友而不是同事。可能大部分读者都会认为与同事合租是最佳选择,其实并不是,同事之间单薄的表面关系仅仅能维持你们在工作场合的社交,一旦住在同一间房子里,彼此之间的生活习惯、生活态度可能会截然不同,稍有不慎会直接影响你们在工作上的关系。整租虽然价位比较高,但是后续有很多可操作空间,如果你的收入能够承受,那么自己住一定是最舒适的选择。如果你觉得单人成本太高,可以自己征集合租室友,在豆瓣或者其它社交平台发布讯息,自己选择志同道合的居住伙伴。以上信息在退租时也会进行同样的检查,注意在租房期间安全使用电器及设备,保持完好。同时尽量保持房间清洁,很多房东会在退房时要求检查房间清洁卫生状况。七、写在最后租房是这个时代大部分年轻人都无可避免的一种生存方式,如何挑到宜居的租处,在较好的环境下工作、学习、提升自己才是最重要的事。去年我也买了房,可是现在依旧选择租房生活,一是离工作地点较近,二是可以随意迁动,毕竟世界这么大,何必拘泥于一处,不是吗?*本文适用于经济情况普通的毕业生或职业者,毕竟关于「房」的大部分问题都可以用金钱解决。*本文未提及维权事项,因为我没有遇到过相关情况,租房这么多年,与大部分房东好聚好散,如果有这方面的顾虑与需求,请咨询相关维权部门。

2020年04月09日 14:13