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人岗匹配数据集、测试集及说明（基于智联招聘）

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简介：
本数据集和测试集来源于智联招聘网站，旨在研究与实现人岗精准匹配算法。包含求职者简历信息及岗位要求等关键数据，附有详细文档指导使用。 推荐模型与推荐算法在天池大数据阿里云智联的人岗匹配数据集中得到了应用。该数据集包括训练集、测试集以及详细的说明书字符，为相关研究提供了丰富的资源。

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  • 人岗匹配数据集、测试集及说明（基于智联招聘）
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    本数据集和测试集来源于智联招聘网站，旨在研究与实现人岗精准匹配算法。包含求职者简历信息及岗位要求等关键数据，附有详细文档指导使用。 推荐模型与推荐算法在天池大数据阿里云智联的人岗匹配数据集中得到了应用。该数据集包括训练集、测试集以及详细的说明书字符，为相关研究提供了丰富的资源。
     
  • 智联招聘的人岗智能匹配数据集
    优质
    本数据集由智联招聘提供，包含丰富的企业和职位信息，旨在通过人岗智能匹配提升求职效率与准确性，助力人力资源领域的研究与发展。
     
  • 人岗匹配智能数据，含测试集、训练集及字段详解
    优质
    本项目聚焦于构建高效的人才与岗位匹配系统，通过详尽的数据集（包括测试集和训练集）进行精准分析，并深入解析各字段含义，以实现智能化人力资源管理。 岗位需求包括职位描述及相关要求；求职者提供个人信息及职业经历；行为信息涉及应聘者的行动和策略。
     
  • 人岗匹配智能数据分析：测试集、训练集及字段详解
    优质
    本文章详细介绍人岗匹配中的智能数据分析技术，涵盖测试集与训练集的应用及其关键字段解析，助力人力资源优化配置。 岗位信息、求职信息以及行为信息。（上传的test文件缺少一部分数据，在另一个同名资源中补充了相关内容）。
     
  • 智联招聘数据爬取
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    本项目旨在通过编程技术从智联招聘网站上收集职位信息数据，为职业研究和求职分析提供支持。请注意，进行此类活动需遵守相关法律法规及网站使用条款。 一个使用Selenium的智联招聘爬虫程序可以直接运行（需要安装相关库），该程序能抓取数据并将分类后的结果保存到Excel文件中。
     
  • 智联招聘数据爬取
    优质
    本项目旨在利用Python编写代码，从智联招聘网站上爬取相关行业职位信息的数据，以分析当前就业市场的趋势和需求。 最新版本的智联招聘爬虫可以根据工作关键字以及选择的城市来爬取招聘信息。
     
  • 计算机人才招聘数据集.zip
    优质
    本数据集包含了企业的计算机岗位招聘信息，涵盖职位要求、技能标签、薪资待遇等详细信息，旨在为研究和开发智能简历筛选系统提供支持。 计算机类人才招聘信息数据集.zip
     
  • Middlebury 双目立体匹配测试数据集
    优质
    Middlebury 数据集是国际上公认的评估 stereo matching（双目视觉深度估计）算法性能的金标准。它提供了高质量的图像对和精确的 ground truth 深度图，促进了计算机视觉领域的发展。 双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets包括了2003年、2005年和2006年的三部分数据集。2001年和2014年的数据集下载失败，现分享给大家。
     
  • 离岗人员检测数据集_datasets.zip
    优质
    本数据集包含离岗员工的相关信息和行为特征，旨在通过机器学习模型预测员工离职的可能性，帮助企业优化人力资源管理策略。 在智能监控与人工智能领域内，“人员离岗检测数据集”是一个重要的组成部分，在工业生产、安防监控及公共安全等领域有着广泛的应用价值。这类数据集通常包括用于训练和测试模型的大量图片或视频资料。 1. **图像数据**：这些由静态或移动摄像头捕捉的照片，记录了工作人员在岗位上的正常状态、即将离岗的行为模式以及已经离开后的场景。为了提升模型的泛化能力，需要包含各种光照条件下的不同角度与姿势的数据集。 2. **视频数据**：这类动态影像文件提供了连续帧序列中的人员活动情况，有助于分析动作的时间特征及变化趋势。 3. **标注信息**：这些包括了对应于图片或视频中人员位置的坐标、行为类别标签和离岗事件发生时间等关键信息。对于监督学习模型而言，准确且详细的标注数据是必不可少的学习依据。 4. **附加元数据**：可能涵盖环境条件、摄像头参数及采集日期与时间等相关背景资料。 处理此类数据集时常用的技术方法包括： - 图像处理技术（如边缘检测和特征提取）用于获取离岗行为的显著特点； - 计算机视觉算法（例如深度学习模型中的卷积神经网络CNN），能够从复杂场景中自动识别人员位置与动态模式； - 数据增强及预处理步骤，通过旋转、缩放等操作以提高训练数据集的质量和多样性。 评估离岗检测系统的性能常用准确率、召回率以及F1分数作为指标。 在实际应用层面，“人员离岗检测”技术有助于工厂管理者及时发现并解决潜在的安全隐患；同时，在公共安全领域，交通警察可以借助这些工具更快速地识别异常行为以防止犯罪事件的发生。通过深入分析和学习“人员离岗数据集”，我们能够开发出更为精准且高效的监控系统，从而提高工作效率与保障社会治安稳定。