Advertisement

岗位与人员匹配程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
岗位与人员匹配程序是一款智能化的人力资源管理系统，旨在通过算法分析和数据匹配，帮助企业高效地找到最适合岗位需求的员工，优化招聘流程。 使用Delphi 2007结合Access数据库可以开发一个适合中小企业的人员与岗位匹配系统。这样的解决方案能够有效帮助企业管理人力资源，实现员工与职位的精准对接。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 岗位与人员匹配程序
    优质
    岗位与人员匹配程序是一款智能化的人力资源管理系统，旨在通过算法分析和数据匹配，帮助企业高效地找到最适合岗位需求的员工，优化招聘流程。 使用Delphi 2007结合Access数据库可以开发一个适合中小企业的人员与岗位匹配系统。这样的解决方案能够有效帮助企业管理人力资源，实现员工与职位的精准对接。
     
  • Java程序员实习岗位
    优质
    该职位为Java程序员实习生提供了一个加入充满活力的技术团队的机会，主要负责软件开发和维护工作。要求掌握基本的Java编程技能及良好的学习能力。 总共有三份文档：专业实习体会、专业实践周志和社会实践、实习、调查报告。
     
  • 定位匹配场程序.rar
    优质
    定位匹配场程序是一款用于雷达信号处理领域的软件工具，专门设计来计算和分析不同环境下的雷达回波信号，帮助研究人员优化雷达系统的性能。 此程序是根据点源声场的远场解表达式编写的匹配场定位程序，包括Bartlett处理器和最小方差处理器，并且每一步都有详细的解释。
     
  • 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。
     
  • 烽火通信程序员岗位招聘笔试题目
    优质
    本资料集聚焦于烽火通信公司针对程序员岗位所设计的招聘笔试题。涵盖编程基础、算法分析及软件开发相关知识，旨在考察应聘者的专业技能与逻辑思维能力。 内含烽火通信程序员招聘笔试题，请正在找工作或即将找工作的同志参考。
     
  • 一个用于随机分配岗位的小程序
    优质
    这是一款简单易用的小程序，旨在帮助用户轻松实现岗位的随机分配，提高团队合作和活动组织中的公平性和趣味性。 随机分配岗位的一个小程序。
     
  • 匹配场定位程序及经典MATLAB实现
    优质
    本项目介绍了一种匹配场定位算法，并提供了详细的MATLAB代码实现。通过理论分析与实际应用相结合的方式，深入探讨了信号处理技术在目标定位中的应用。 基于简正波模型的理论计算匹配场定位程序。
     
  • 手机使用行为的行人和岗位员工数据集
    优质
    本数据集包含手机使用行为在行人及岗位员工中的详细记录，旨在研究屏幕依赖对不同职业人群安全与效率的影响。 行人及岗位员工玩手机数据集包含8201张图片以及xml和txt格式的标注文件。
     
  • 2022年12月19日 讯飞人岗匹配Top3方案总结.pdf
    优质
    这份PDF文档汇集了科大讯飞在2022年12月针对人岗匹配问题提出的三种顶级解决方案，旨在帮助企业实现人力资源的优化配置。 Kaggle教程涵盖了方案分析、竞赛资料以及竞赛方案参考等内容。这些资源旨在帮助参赛者更好地理解比赛规则，并提供有效的策略来提高他们的表现。无论是新手还是有经验的选手，都可以通过学习相关教程和案例研究来提升自己的技能水平，在比赛中取得更好的成绩。
     
  • 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。