猎上网

本项目仿照猎聘网,旨在为企业提供高端人才推荐,为猎头行业提供全面人才库,为求职者提供职位筛选。网页设计包含首页、登录模块,支持响应式布局,确保在PC端和移动端的良好体验。

作者:余华&龙金海
班级:J05
项目展示:
随着目前市场对高端人才的需求越来越多,更多的企业雇主把目光投向猎头市场;该项目前端是以猎聘网为模仿对象,旨在为企业提供高端人才推荐,为猎头行业提供更加全面的人才库,为人才提供更多的职位筛选。
整个网页设计包括首页、HR登录、猎头登录和求职者登录部分组成,实现不同身份的用户登录具有不同的操作。
应用技术:
1、响应式布局:由于现在移动智能设备的普及,更多的人把浏览工具从pc电脑转移到了手机上,因此前端对手机的支持显得尤为重要,因此,该项目采用响应式布局。使得页面不管是在PC端还是移动端都能正常打开,不影响视觉效果。
2、用到css3+html5的布局技术,应用jQuery和bootstrap框架,根据设备屏幕宽度展现不同的效果。
收获:
通过本次网页设计, 还是学习到了很多东西。能够灵活运用自己学习的知识,制作一个近乎可以上线的网页,自己的收获也挺多的,在这个过程中最大的亮点和难点就是响应式布局。
通过这次的网页制作,加深了对HTML和CSS3的理解。在制作网页的过程中,在设计响应式布局部分遇到大量的问题,尤其是针对移动端的适配,经过不断的尝试和修改,学习和使用了媒体查询以及大量查看框架文档方法,加深了对响应式布局的理解,并突破了自己遇到的前端开发的技术难点,得到了自己非常满意效果。
登录页:宽屏
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求职者登录——宽屏,适应PC端
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求职者登录——移动端
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主页—PC端
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轮播特效
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蒙层特效

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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