首先从某个数据库中加载数据，然后进行预处理，包括标签编码和特征缩放。接着，定义了一个简单的前馈神经网络模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型。最后，评估了模型在测试集上的性能，并将训练好的模型参数保存在当前目录下的。整个神经网络的构建和训练过程都是基于PyTorch框架进行的，运行代码，得到的模型的参数会保存到文件。本文使用PyTorch框架来构建一个神经网络，该网络能够对数据进行分

定义一个名为# 构建请求头',# 用data进行分页爬取data = {'pn': i,'kd': '数据分析'# 请求网页time.sleep(3) # 休息一下# json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python字段的数据类型# 获取15条数据# 获取每条招聘岗位里面的详细信息position_name = i['positionName'] # 职位名称company