python+django/flask基于机器学习的就业岗位推荐系统
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
随着网络科学技术不断的发展和普及化，用户在寻找适合自己的信息管理系统时面临着越来越大的挑战。因此，本文介绍了一套基于机器学习的就业岗位推荐系统，在技术实现方面，本系统采用Python、HTML、CSS、JS以及MySQL数据库编程，使用django框架实现前后端的连接和交互功能。用户需要先注册账号，然后才能登录系统并使用功能。本文还对就业岗位推荐系统的研究现状和意义进行了详细介绍。随着大数据和人工智能技术的不断发展，信息管理系统正逐渐成为网络应用中越来越重要的部分。
语言：Python
框架：django/flask
软件版本：python3.7.7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
前端框架:vue.js
通过比较两个不同因素的框架，可以看出Flask和Django不能被标记为单一功能中的最佳框架。当Django在快速发展的大型项目中看起来更好并且提供更多功能时，Flask似乎更容易上手。这两个框架对于开发Web应用程序都非常有用，应根据当前的需求和项目的规模来选择它们。
最新python的web框架django/flask都可以开发.基于B/S模式,前端技术:nodejs+vue+Elementui+html+css
,前后端分离就是将一个单体应用拆分成两个独立的应用：前端应用和后端应用，以JSON格式进行数据交互.充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护等特点
本文提出的就业岗位推荐系统将为用户提供更加高效和准确的信息智能化服务，满足用户的需求。总之，本文旨在介绍一套具有实际应用意义基于机器学习的的就业岗位推荐系统，针对传统管理方式进行了重要改进。通过对系统的实现和应用，本文展示了高效、准确的就业岗位推荐系统应该具备的特点和功能，为就业岗位推荐系统的研究和应用提供了有益的参考。
