很high，2个职位的选择

最新推荐文章于 2025-06-28 23:02:38 发布
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在不满意当前职位待遇的情况下，作者幸运地找到了一家名气相当、薪资满意的公司，并决定离开之前的雇主。
前面的职位待遇不理想，本人运气好，又找了个名气和它相当的，目前来看薪水还比较满意。
别了，XXxx，对不起，你很强势，我也只好拒绝。
iteye_19221
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51job爬取职位搜索下面的2000条职位信息
Strive_0902的博客
02-22 2万+
打了这么久的酱油，终于自己独立完成了网站信息的爬取，记录一下。 要求： https://search.51job.com/list/020000%252C00,000000,0000,00,9,99,%2B,2,1.html?lang=c&stype=1&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=...
大数据实战项目-招聘网站职位分析
wujddjdjndn的博客
06-11 2377
本项目是以国内某互联网招聘网站全国范围内的大数据相关招聘信息作为基础信息，其招聘信息能较大程度地反映出市场对大数据相关职位的需求情况及能力要求，利用这些招聘信息数据通过大数据分析平台重点分析一下几点：分析大数据职位的区域分布情况分析大数据职位薪资区间分布情况分析大数据职位相关公司的福利情况分析大数据职位相关公司技能要求情况。
基于Pandas和FineBI的昆明职位数据分析与可视化实现（二）- 职位数据清洗与预处理
zcs2312852665的博客
06-28 1248
本文针对昆明职位数据集进行数据清洗与分析，包含17731条招聘数据。首先处理缺失值：对少量缺失的教育程度字段直接删除；融资状态按行业分组填充众数；公司规模采用全局众数填充；技能要求标注为"无明确技能要求"。其次检查重复值，发现数据无完全重复记录。最后标准化薪资数据，将不同时间单位统一转换为月薪(K)格式，处理特殊符号和"面议"情况。通过系统清洗，数据集质量显著提升，为后续职位分析奠定基础。
大数据项目实战-招聘网站职位分析
m0_58774926的博客
02-06 6208
本项目是通过hadoop生态系统基于大数据离线处理技术完成的。利用HDFS存储数据、MapReduce做批量计算，将计算完成的数据存储在Hive数据仓库中。
matlab中双向选择类问题处理,基于遗传算法的师生双向选择问题的研究(附matlab程序)...
weixin_35276012的博客
03-23 575
摘 要本次毕业设计的题目是应用遗传算法设计出一种解决师生双向选择问题的方法，自20世纪为提高毕业设计质量，培养合格的高素质人才，加强毕业设计的指导和管理工作，严格按照一名学生只能选择一位指导老师，每个学生可以根据自己所学的专业知识、感兴趣的学习研究方向、对老师教学方式的偏爱去选择自己的指导老师。老师可以根据平时对该生的了解、课余时间的交流、学生自荐选择所想要指导的学生。这一举措受到了老师和学生的...
【Python基础】职位薪资分析
你一定能够成为你想要去成为的人。
02-08 1679
需求：在jupyter下对职位信息进行可视化分析；1）薪资分析2）不同城市薪资分布3）N薪分布4）工作年限与薪资1）不同城市职位数量2）公司融资情况3）不同行业公司数量4）工作经验分析5）职位标签：词云制作。
Glassdoor上的2K +数据分析师职位被分析
weixin_26752765的博客
09-05 3306
We live in the era of data. More and more businesses realize the potential to create value out of data. The advancements in technology offer highly efficient tools to both collect and analyze data whi...
一个大牛的经历
惊风无尘的专栏
09-08 3639
1、简介 毕业答辩搞定，总算可以闲一段时间，把这段求职经历写出来，也作为之前三个半月的求职的回顾。 首先说说我拿到的offer情况： 微软，3面->终面，搞定 百度，3面->终面，口头offer 搜狗，2面，悲剧 腾讯，1面，悲剧 布丁移动，3面，搞定 涂鸦游戏，3面，搞定 友盟，3面->CEO面，搞定 雅虎，4面->终面，搞定 微策略，2面，悲剧 人民搜索，3面->终面，搞
oracle选择结构和循环结构
qq_62687015的博客
11-30 1028
在PL/SQL程序中引入了控制结构，包括选择结构，循环结构和跳转结构。
python自制一款职位分析器，一键生成岗位分析报告
hhladminhhl的博客
06-28 8225
前言 为什么要进行职位分析？职位分析是人力资源开发和管理的基础与核心，是企业人力资源规划、招聘、培训、薪酬制定、绩效评估、考核激励等各项人力资源管理工作的依据。其次我们可以根据不同岗位的职位分析，可视化展示各岗位的数据分析报告。 之前网上也有不少关于行业的分析数据，今天我们就根据不同岗位，公司类型规模，学历要求，薪资分布等来进行分析，把职位分析功能集合封装起来，做成一个小工具分享给大家吧。 首先我们先来看看分析展示的效果： 下面，我们开始介绍这个小工具的制作过程。 1. 核心功能设计 总体来说，我们的这款
import re import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel('boss岗位.xlsx') # 定义函数将薪资转换为月薪 def convert_salary(salary): # 检查是否为“数字-数字K”或“数字-数字K·数字薪”格式 match_k = re.match(r'(\d+)-(\d+)K(\·\d+薪)?', salary) if match_k: low = int(match_k.group(1)) high = int(match_k.group(2)) return (low + high) / 2 * 1000 # 检查是否为“数字-数字元/天”格式 match_daily = re.match(r'(\d+)-(\d+)元/天', salary) if match_daily: low = int(match_daily.group(1)) high = int(match_daily.group(2)) return (low + high) / 2 * 21 # 每月按21个工作日计算 # 检查是否为“数字-数字元/小时”格式 match_hourly = re.match(r'(\d+)-(\d+)元/小时', salary) if match_hourly: low = int(match_hourly.group(1)) high = int(match_hourly.group(2)) return (low + high) / 2 * 8 * 21 # 每天按8小时，每月按21个工作日计算 return np.nan # 应用函数进行转换 df['月薪'] = df['薪资'].apply(convert_salary) # 使用箱线图识别异常值 Q1 = df['月薪'].quantile(0.25) Q3 = df['月薪'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR # 剔除月薪小于等于2k或大于等于100k以及在箱线图异常范围外的样本 df = df[((df['月薪'] >= 2000) & (df['月薪'] <= 100000)) & (df['月薪'] >= lower_bound) & (df['月薪'] <= upper_bound)] print('处理后的数据集基本信息：') df.info() 此代码中为何没有出现箱线图，帮我修改使其能将箱线图呈现出来
06-21
如果用户的数据中职位名称是原始的，我们需要先提取出职位类型（如“数据分析师”、“数据挖掘工程师”、“算法工程师”），那么我们可以先创建一个新列“职位类型”，然后根据职位名称中的关键字进行分配。...
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
（142页PPT）大型集团数字化转型智能制造SAP企业信息化ERP整体规划方案.pptx
12-03
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基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6Superman6_SmartSchool_15176_1764665787679.zip
12-03
6Superman6_SmartSchool_15176_1764665787679.zip
Flask微电影网站项目是一个基于Python的Flask框架开发的在线微电影分享与观看平台_该项目专注于提供用户友好的界面和流畅的观影体验_支持用户注册登录_个人资料管理_微电影.zip
12-03
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Msmsun_ElectricPaymentSystem_5848_1764668326680.zip
12-03
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基于SpringCloudAlibaba与大数据技术栈的电影推荐系统重构项目源码及完整资料
12-03
本资源包含一套基于Spring Cloud Alibaba、Hadoop、Spark及Flink技术栈构建的电影推荐系统重构项目完整资料。项目代码结构清晰，文档齐全，已通过严格测试，各项功能运行稳定可靠。 该项目在学术评审中表现优异，获得了导师的高度认可，答辩评分达到95分。资源包内所有代码均经过充分验证，确保功能完备后方才发布，使用者可放心部署与调试。 本系统适用于计算机科学及相关领域（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的在校师生、研究人员以及行业开发者参考学习。项目既可作为毕业设计、课程实践、课题研究的实现案例，也适合用于项目初期技术方案演示，或作为初学者进阶学习的实践素材。 对于具备一定技术基础的开发者，可在现有代码框架上进行功能扩展与定制化修改，以满足特定业务需求；项目也可直接应用于毕业设计、课程作业或实际研发场景中。欢迎获取使用，期待通过技术交流共同提升。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（136页PPT）某大型产业城智慧园区建设方案.pptx
12-03
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4399游戏开发工程师笔试选择题
02-18
编译过程大致分为词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、优化处理和目标代码生成六个阶段[^2]。 2. **数据结构与算法复杂度** 对于给定的数据集合{8, 7, 2, 5, 3, 1}，如果采用快速排序方法对其进行升序...
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