基于JAVA的员工管理系统设计与实现-计算机科学与技术毕业论文工作记录.doc

狂神的视频中使用的是假数据实现系统，按照系统要求，我重新使用mybatis进行实现，整个系统与狂神的需求无误，且运行正常，欢迎小伙伴下载学习！

C++ MFC员工管理软件源代码，（vs 2017 免费版）。注释很清楚，适合初学者。软件还不是很完善，请见谅

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# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum

决策树（Decision Tree）是一种在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，因此得名决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 决策树的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面： 金融风险评估：决策树可以用于预测客户借款违约概率，帮助银行更好地管理风险。通过客户的历史数据构建决策树，可以根据客户的财务状况、征信记录、职业等信息来预测违约概率。 医疗诊断：医生可以通过病人的症状、体征、病史等信息构建决策树，根据不同的症状和体征来推断病情和诊断结果，从而帮助医生快速、准确地判断病情。 营销策略制定：企业可以通过客户的喜好、购买记录、行为偏好等信息构建决策树，根据不同的特征来推断客户需求和市场走势，从而制定更有效的营销策略。 网络安全：决策树可以用于网络安全领域，帮助企业防范网络攻击、识别网络威胁。通过网络流量、文件属性、用户行为等信息构建决策树，可以判断是否有异常行为和攻击威胁。

员工管理系统，实现增删查改，根据武沛齐课程敲下来的

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在知识经济时代,知识型员工的人力资本价值日益凸显,知识型员工敬业度已经成为衡量企业人力资源管理效能的重要指标。通过对知识型员工敬业度结构及影响因素的分析,提出了员工特征、组织特征、工作特征、员工—组织/工作匹配程度的四维度结构,并以模糊层次分析法为基础构建知识型员工敬业度评价指标体系。研究结果表明,企业可以从薪酬、组织对员工的支持、工作环境和资源、信息反馈等方面的激励来提高知识型员工敬业度,为企业有效提升知识型员工敬业度提供了依据。

员工管理系统 解析MySQL数据库以动态显示，更改和呈现员工数据的node.js应用程序。 视频演示： : 自述文件演示： 应用说明： 这是一个node.js应用程序，允许用户更改和编辑员工信息，而无需知道MySQL命令。 方法： 此node.js应用程序依赖于3个关键节点程序包：inquirer，mySQL和console.table。 结合这3个软件包，我们能够在git bash终端中动态呈现一个显示不同员工信息的表，以允许用户将更改输入到MySQL数据库，而无需打开MySQL Workbench进行更改。 用户手册： 如果您在自己的计算机上本地使用此应用程序： 请GIT将此存储库本地克隆到您的计算机 在您的计算机上本地安装node.js 打开git bash终端并输入命令“ npm install”以安装必要的节点依赖项 打开MySQL Workbench并确保您在loc