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简历分析工具源代码.rar

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简介:
这是一个包含简历分析工具源代码的压缩文件。该工具旨在帮助用户解析和评估求职者的简历内容,提高招聘效率和准确性。 利用爬虫原理开发的简历分析工具旨在帮助人力资源HR减轻处理和筛选简历的工作负担。该工具主要运用了Pyqt5、Python、requests、BeautifulSoup和xml等技术,并将解析出的简历信息格式化存储到Excel中。

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客服
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  • .rar
    优质
    这是一个包含简历分析工具源代码的压缩文件。该工具旨在帮助用户解析和评估求职者的简历内容,提高招聘效率和准确性。 利用爬虫原理开发的简历分析工具旨在帮助人力资源HR减轻处理和筛选简历的工作负担。该工具主要运用了Pyqt5、Python、requests、BeautifulSoup和xml等技术,并将解析出的简历信息格式化存储到Excel中。
  • ResumeParser:-信息抽取
    优质
    ResumeParser是一款简洁实用的信息抽取工具,专注于自动解析和提取简历中的关键信息。本项目提供详细的源代码,便于用户学习与二次开发。 简历解析器是一个简单的工具,用于从简历或求职信中提取相关信息。 安装方法: 通过pip命令进行安装:`pip install pyresparser` 图形用户界面(GUI)使用指南: 1. 安装Django环境。 2. 运行以下命令以设置和启动项目: ``` python resume_parser/manage.py makemigrations python resume_parser/manage.py migrate python resume_parser/manage.py runserver ``` 3. 在浏览器中访问`127.0.0.1`查看GUI界面。 在Docker环境中运行应用: 安装docker-compose后,执行以下命令建立镜像和启动服务: ``` # 从项目根目录开始执行 docker-compose build # 启动容器和服务 docker-compose up -d ```
  • 单的语法.rar
    优质
    这是一款用于编程和软件开发的简单语法分析工具。它可以帮助用户快速地检查代码中的语法错误,并提供修改建议,提高编码效率与质量。该资源适用于多种编程语言,是初学者及专业人士的理想选择。 Java代码实现的简易规则语法分析器包含递归实现、LL和LR三部分代码以及可执行jar包。
  • AVS
    优质
    这段简介可以这样写:“AVS码流分析工具源代码”是一款开源软件,用于解析和分析基于中国音视频编码标准AVS的各种媒体文件。该工具能够帮助开发者深入理解AVS码流结构,并进行相关的研究与开发工作。 由于AVS是国内视频标准,在网络上几乎找不到针对它的分析工具。因此,我基于rm52k_r2参考软件使用VS2012 MFC编写了一个AVS码流分析工具,并上传了源代码,希望能帮助到有需要的人。
  • 监控(SourceMonitor)
    优质
    SourceMonitor是一款开源软件,用于分析和监测程序源代码的质量与复杂度,帮助开发者提升编码效率及维护性。 完成之后,该项目将从Azure以及稍后在GitHub的存储库中检索使用的 .Net 框架。接下来,我将重点关注“愿望清单”中列出的二手包。 配置: - 去做 心愿单: - Github 客户端 - 检索使用过的 NuGet 软件包 - 检索使用过的 NPM 软件包
  • HTML解(网页
    优质
    简介:HTML解析工具是一款用于分析和提取网页源代码信息的专业软件或服务,帮助用户轻松获取所需数据。 使用HTML解析器分析网页源代码,并分门别类地列出脚本段落件、超链接等内容,有助于有效防止恶意代码。
  • H.264 1.1(
    优质
    H.264码流分析工具1.1版本提供了全面解析H.264视频编码格式的功能,此源代码适用于开发者深入研究和二次开发。 我开发了一个H.264码流分析工具,能够解析每个NAL单元的信息,并支持中文和英文双语界面。该工具可以处理未经封装的H.264裸流作为输入数据。整个项目是使用Visual Studio 2010和MFC框架完成的。
  • 免费开的AAC(含程序和).rar
    优质
    这是一个提供免费且开源的软件资源包,专门用于解析AAC音频编码的数据流。此RAR文件内含有运行程序及其全部源代码,便于用户深度学习与二次开发。 免费开源的AAC码流分析器包含程序和源代码。RAR文件名:免费开源AAC码流分析器[程序+源代码].rar
  • treeplotter.py
    优质
    TreePlotter.py是一款专为Python开发者设计的代码分析工具,它能够帮助用户直观地以树状图形式展示复杂的程序结构,便于理解与调试。 《Machine Learning In Action》中的treeplotter模块是一个用于生成决策树图形的工具。通过对源代码进行优化和重构,可以提高其可读性和扩展性,使其更易于理解和使用。重写版本可能包括改进的数据结构设计、增强的功能以及更好的错误处理机制等。 此外,在使用过程中,如果遇到任何问题或需要进一步的技术支持,可以通过邮件或者社区论坛寻求帮助。同时也可以关注作者的博客和GitHub页面以获取更多关于此项目的更新信息和技术分享。