4) 提供了大量的自动配置：Spring Boot提供了大量的默认自动配置，来简化项目的开发，开发人员也通过配置文件修改默认配置。

每个网页都属于某一类网页标签，例如“培训”“竞赛”“项目”等，用户对于某个网页的访问可以转化为用户对某类标签的访问记录。

它通过一系列的标签来描述网页内容的结构和意义，使浏览器能够以特定的方式呈现网页。HTML文档是由HTML元素构成的，元素由开始标签、结束标签、属性和元素内容四部分组成。  

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握文本处理的相关方法、text CNN的多标签文本分类模型的原理和模型评价的相关方法，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

（3）数据变换：删除无效列，将待测标签转化为布尔值，对特征进行最大最小标准化，分离标签与特征。      （4）模型构建：根据挖掘目标，选用不同的数据挖掘模型，并进行模型进行验证。     

二、技术点       .wav格式数据加载和展现；获取不同文件夹的数据和标签；MFCC特征提取；HMM模型。  

  在这个信息高速发展的时代，人才市场网络化的产生，使得网络招聘越来越成为如今社会的主流趋势，它以招聘范围广、方便迅速、不受时空限制等区别于传统招聘的优势成为越来越多求职者和企业单位青睐的招聘渠道，在人力资源招募与配置方面中起着至关重要的作用。同时，随着互联网、云计算和大数据产业的兴起，面对海量的网络数据，数据分析、数据挖掘等相应行业也正快速发展。   网络招聘信息反映着各行各业的发展现状，各地区发展水平，不同职业类型对人才基本条件、能力和素质的要求，以及对新兴行业的发展动向都有着最及时有效的传达。因此，对网络招聘信息进行分析研究，了解不同职业领域的需求特点，挖掘兴起的数据类行业相应的人才需求现状及发展趋势，为广大求职者提供正确的就业指导有着重要意义。   本案例将使用非结构化数据“职位描述.csv”，结合分词、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)等文本挖掘技术，采用Spark ML中的LDA（Latent Dirichlet allocation）聚类算法，对招聘信息进行职业类型的划分。

本课程是图书《Python数据分析与挖掘实战》的配套学习视频，课程内容共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11章）：基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境，Python数据挖掘的编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇内容包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐以及基于开源平台实现的信用卡高风险客户识别案例。 ‖ 教材特色 本书内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（高级）证书的考核标准。 本书以应用为导向，注重启发式教学，将理论与实践相结合。 本书是“以纸质教材为核心、以互联网+为载体”的新形态教材，配套数字资源，引领教材与课程教学改革，打造了“一书、一课、一空间”混合式教学新生态，体现先进职业教育理念。 ‖ 配套资源 配套数字资源包括： 正文数据和代码 习题数据和答案 实训数据 PPT课件 教学大纲 教学进度表 教案 如需图书相关资料，可前往校企共建云教材网站（https://book.tipdm.org/），搜索书名《Python数据分析与挖掘实战》进行查看与下载！网站还提供了样书申请、批量订购、联合编写等服务。

而标签分析法是技术分析中极为重要的分支。一般来说，每个技术指标都是从一个特定的角度对市场进行观察，反映了市场某一方面深层的内涵。

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