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AWS SQS作业处理程序 使用Terraform在AWS上部署无服务器作业处理程序的参考项目 过度设计的待办事项应用 :grinning_face_with_sweat: 前提条件 确保已安装 ， 并配置了default AWS CLI配置文件（请参阅文档） terraform -help # prints Terraform options which aws # prints /usr/local/bin/aws aws --version # prints aws-cli/2.0.36 Python/3.7.4 Darwin/18.7.0 botocore/2.0.0 aws configure # configure your AWS CLI profile 配置 创建一个以存储Terraform状态。 在01-main.tf填充存储桶名称 创建另一个S3存储桶以存储Lambda函数构建构件： aws s3api create

詹金斯-乔布斯 基于自动化Jenkins工作和视图 建筑 在本地运行./gradlew clean test以测试您的更改。 该测试套件将确保作业定义能够为Jenkins生成预期的配置XML。 执照 此代码是根据Apache 2.0许可获得许可的开源软件。

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cron_jobs_interface_emulation：模拟crontab作业功能的脚本，允许添加，删除，删除和编辑一个或多个crontab作业

三、 项目思路 1. 爬取一定时间内的（如最近1个月的）前程无忧岗位数据（例如青岛所有岗位的url为：https://jobs.51job.com/qingdao-snq/），部分数据可以直接在搜索结果中获取，部分数据需要进入到岗位页面中获取。 2. 将爬取的数据保存为本地文本文件（若学生掌握数据库相关知识则可以保存在数据库中）。 3. 基于爬取的数据可以形成多种数据分析结果，例如：行业薪资、地区薪资、地区与行业分布关系、行业学历需求情况等。 4. “职位信息”字段可使用jieba分词库进行分词，基于分词结果可生成“词云”等成果物。 5. 基于分词结果使用gensim模块训练词向量（涉及大量数据清洗工作）。 6. 基于每个“职位信息”文本的词向量构建基于“职位信息”的职位特征（建议使用均值即可）。 7. 将数据划分为训练集和测试集。使用训练集，基于scikit-learn中的朴素贝叶斯接口训练文本分类模型（建议使用多项式贝叶斯模型），使用测试集测试分类结果准确程度。