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一、项目简介 该系统是一个 企业级前后端分离后端管理系统。 技术栈主要使用thymeleaf、 layUI、 jQuery、 axios、 spring boot、 shiro、 redis、 jwt、 mybatis、 mysql、 阿里云centos系统 等等。 项目开发模式采用前后端分离， 采用前后端分离，内置了许多管理系统常用功能，通过一些脚本、封装帮助开发人员快速开发管理系统，集中精力处理业务逻辑。 感谢开源社区，感谢各种技术栈团队提供优秀的开源项目！ 二、文档开发流程 项目的开发路线(流程) 在docs目录下的 description.md 文档 三、 系统功能 用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。 部门管理：配置系统组织机构（公司、部门、小组），树结构展现。 菜单管理：配置系统菜单，操作权限，按钮权限标识等。 角色管理：角色菜单权限分配、设置角色按机构进行

公司名称标准化 使用自然语言处理来标准化公司名称

员工对公司的评价 抓取 Indeed 获取与给定关键字匹配的所有近期职位列表，然后抓取 Indeed 和 Glassdoor 对提供职位的公司的评论。 绘制评级，并在评论上使用主题建模来了解员工如何看待他们的公司。 可视化主题。 由 Henri Dwyer 用 Python 编写。 入门 两个 ipython 笔记本展示了如何使用该库来抓取和绘制评级。 在本地运行它们或查看它们托管： 主题建模 对于主题建模，您可以使用分层狄利克雷过程。 我用 C++ 修改了 Chong Wang 和 David Blei 编写的库： 这个 ipython 笔记本展示了如何准备用于 HDP 库的数据，以及如何从结果中探索主题。 进一步阅读 一个例子：

商务英语写作 company profiles公司介绍PPT课件.pptx

上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等） 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是

天眼查、企查查 公司信息爬虫 使用说明 设置数据源 MysqlConfig = { 'develop': { 'host': '192.168.1.103', 'port': 3306, 'db': 'enterprise', 'username': 'root', 'password': 'root@123' } } 执行db/data.sql生成数据结构 配置IP代理config/settings # 全局代理控制 GLOBAL_PROXY = True PROXY_POOL_URL = "http://localhost:5010" 设置爬取关键字qichacha&tianyancha keys = ['Google'] # 设置爬取列表 crawler.load_keys(keys) c

码云上的文本分析-Listed-company-news-crawl-and-text-analysis-master.zip

连接状态获取RSSI信号质量 工程的数据文件

原创解决方案文档，如有雷同肯定是被盗版了