你有实力,但比你差的人都升了,你的师弟都年薪50万了,你还是找不到机会.为什么你离高端机会总是差一步呢?其实你离成功就差一次机会,一个适合你的高端职位的信息! 招聘网站不靠谱:三大网站都是低端职位为主,某聘网都是假职位,小网站都是过期很久的职位都挂着,而且都是几百人去竞争一个职位! 猎头不靠谱:现在什么样子的90后小妹妹会打电话都是个猎头,完全不懂行,就知道个title匹配,匹配着换不升职还有什么意思呢! 内部推荐不靠谱:99%就是本来已经内定的职位,让你来当个分母,从上地两个小时跑到CBD,1…

系统架构师: 1.硕士及以上学历,博士有项目成果者优先: 2.五年以上工作经验,三年以上互联网经验,一年以上大型软件项目总体设计.分析.架构经验,有移动互联网或云计算虚拟化系统设计开发经验者优先: 3.具有丰富的大型分布式系统的架构经验,在大数据处理.高并发.高性能支持等方面有扎实的设计经验和处理能力 4.精通掌握主流软件设计思想和设计模式.编程技术知识扎实,熟悉IO,多线程,异步处理,网络编程等基础框架和常用中间件产品,熟悉缓存,消息,搜索等机制 5.熟悉分布式.延展性.可扩性架构设计,具备大…

爬虫,就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序,当然,这样的说法不够专业,更专业的描写叙述就是.抓取特定站点网页的HTML数据.只是因为一个站点的网页非常多,而我们又不可能事先知道全部网页的URL地址,所以,怎样保证我们抓取到了站点的全部HTML页面就是一个有待考究的问题了. 一般的方法是,定义一个入口页面.然后一般一个页面会有其它页面的URL,于是从当前页面获取到这些URL增加到爬虫的抓取队列中.然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作.事实上说来就跟深度遍历或广度遍历一样. Scrapy是一个…

前言 晚上逛论坛看到一篇对从事HTML5前端开发的文章写的非常不错,和目前的市场形势差不多,然后我在其基础上给大家进行加工总结一下分享给大家.今天我们谈论的话题是<<为什么从事HTML5前端开发越来越火,工资高,并且还涨的快>>,针对这个问题进行分析分析.  俗话说的好:"没有调查,就没有发言权",同样在市场浪潮中,同样如果没有实际调查,不要轻易发表言论,误导他人.  现在主要从下面几个方面给大家进行总结和分析呢? 目录 HTML5前端开发的薪资 市场的供求关系…

简单的scrapy实战:爬取腾讯招聘北京地区的相关招聘信息 简单的scrapy实战:爬取腾讯招聘北京地区的相关招聘信息 系统环境:Fedora22(昨天已安装scrapy环境) 爬取的开始URL:http://hr.tencent.com/position.php?lid=2156 target:爬取职位名称.职位类别.人数.地点.发布时间 如下 ①创建项目 scrapy startproject hrtencent 然后cd hrtencent ②修改items.py # -*- coding…

序言:应朋友要求随手写了一下移动端 css实现自适应正圆 ( 宽高随着手机屏幕宽度自适应 ) ,以备后用 LESS代码: .adaptive-circle { margin: 50px auto 0; width: 80%; height:; padding-top: 80%; border-radius: 100%; border: 1px solid #000; box-sizing: border-box; // for .layout { height: 100%; } position…

招聘信息:某知名电商公司诚招: 无线产品研发总监 60-100W 招聘人数:1名 岗位描述: 熟悉互联网产品业务流程,完成产品功能的概念设计个原型展示: 进行市场调查和分析,相关用户研究和信息整理,提出产品方向建议和运营思路: 收集日常用户需求,完成产品设计文档,功能定义,UI交互设计等详细设计文档: 与多部门协作,保证产品从概念设计到开发到上线的如期完成: 跟踪产品线的数据,分析产品达标情况,并续改进产品. 任职资格: 全日制统招本科及以上学历: 8年以上工作经验,5年以上移动应用实际开发经验…

要获取什么样的数据? 我们要获取的数据,是指那些公开的,可以轻易地获取地数据.如果你有完整的数据集,肯定是极好的,但一般都很难通过还算正当的方式轻易获取.单就本系列文章要研究的实时招聘信息来讲,能获取最近一个月的相关信息,已是足矣. 如何获取数据? 爬虫,也是可以的,作为一个备选方案.但是,我注意到拉勾网本身的数据,是通过ajax请求更新的,所以批量获取变得更加简单.基于ajax请求来获取数据,方式有很多,这里我演示其中的自认为较为简单通用的一种: 使用 curl 模拟 ajax 请求获取数据.…

一.数据分析截图 本例实验,使用Weka 3.7对腾讯招聘官网中网页上所罗列的招聘信息,如:其中的职位名称.链接.职位类别.人数.地点和发布时间等信息进行数据分析,详见如下图:   图1-1 Weka 3.7分析界面 图1-2  职位数据ZeroR分析界面 图1-3 数据聚类分析界面 图1-4  数据Visualize分析界面 二.数据分析结论 由图2-1可知,随着应聘人数的不断增加,其职位的需求便越少,同时,发布应聘岗位信息的企业主要来自,如:深圳.上海和北京等一线城市.这或许也在说明,一线城…

概述 前一篇文章,已经介绍了BMR的基础用法,再结合Spark和Scala的文档,我想应该是可以开始你的数据分析之路的.这一篇文章,着重进行一些简单的思路上的引导和分析.如果你分析招聘数据时,卡在了某个环节,可以试着阅读本文. 在继续下面的各种分析前,请确保已经读完了本系列文章的第三篇,并正确配置了BMR,同时导入了需要的真实招聘数据. 如果用传统编程语言工具? 假设我们从数据的采集,存储到数据的读取与使用,都是使用传统的语言工具,比如nodejs. 我们如果想知道到底有不同的薪水段有多少招聘职…