Навигатор база недвижимости: R2-navigator ru — База данных недвижимости Навигатор

«Мы рады объявить об альянсе с Wolters Kluwer, чтобы предложить их клиентам беспрепятственный доступ к мощным судебным данным и аналитике Docket Navigator», — сказал генеральный директор Docket Navigator Дэррил Тоуэлл.

Доступ к Docket Navigator предоставляется на трех платформах Cheetah ™, включая IP Cheetah ™, WK Trademark Navigator и Antitrust & Competition Cheetah ™.Пользователи получат доступ к ряду мощных исследовательских возможностей, в том числе:

• Беспрецедентный экспертный контроль: юридические редакторы Docket Navigator в США вручную обрабатывают данные судебных разбирательств, записывая до 29 различных типов данных для каждого судебного документа и до 19 различных типов данных для каждого дела. Результатом является самая подробная, наиболее точная и самая полная доступная база данных по судебным спорам.
• Stellar Analytics: База данных исследований платформы, специальные отчеты и расширенная аналитика помогают пользователям принимать более информированные решения на основе данных и помогают избежать дорогостоящих судебных ошибок.
• Мощные решения: Чтобы расширить участие пользователей в эволюции перспективных юридических фирм, Wolters Kluwer предоставляет доступ к данным и аналитике Docket Navigator в тандеме с собственными решениями Wolters Kluwer для рабочих процессов и ведущим в отрасли контентом для повышения эффективности и рентабельность.
• Своевременность : Пользователи могут оставаться в курсе менее чем за пять минут в день, используя отчеты по электронной почте и настраиваемые оповещения, чтобы держать пользователя в курсе. Уведомления о новых делах — это быстрый и удобный способ узнать о новых делах.

Чтобы узнать больше о решениях Wolters Kluwer в области интеллектуальной собственности и антимонопольного законодательства и Docket Navigator, посетите: WoltersKluwerLR.com/Cheetah и Docketnavigator.com

О компании Wolters Kluwer Legal & Regulatory U.S.

Wolters Kluwer Legal & Regulatory U.S. является частью Wolters Kluwer N.V. (AEX: WKL), мирового лидера в области профессиональной информации, программных решений и услуг для здравоохранения; налоговый и бухгалтерский учет; корпоративное управление, риски и комплаенс; и правовой и регулирующий секторы. Мы помогаем нашим клиентам принимать важные решения каждый день, предоставляя экспертные решения, сочетающие глубокие знания предметной области с передовыми технологиями и услугами.

Wolters Kluwer за 2018 год составил 4,3 миллиарда евро. Группа обслуживает клиентов более чем в 180 странах, ведет операции более чем в 40 странах и насчитывает около 19 000 сотрудников по всему миру. Штаб-квартира компании находится в Альфен-ан-ден-Рейн, Нидерланды.

акций Wolters Kluwer котируются на Euronext Amsterdam (WKL) и включены в индексы AEX и Euronext 100. У Wolters Kluwer есть спонсируемая программа американских депозитарных расписок (АДР) 1-го уровня. АДР торгуются на внебиржевом рынке США (WTKWY).

Для получения дополнительной информации о Wolters Kluwer Legal & Regulatory U.S. посетите www.WoltersKluwerLR.com , подпишитесь на нас на Facebook , Twitter и LinkedIn .

LinkedIn Sales Navigator для корпоративных инвесторов в недвижимость — Внештатная работа в лидогенерации — Более 30 часов в неделю — Менее 1 месяца

О РОЛИ
У нас есть немедленная вакансия для опытного эксперта по навигатору продаж LinkedIn для привлечения потенциальных клиентов в финансирование отрасли недвижимости, чтобы он присоединился к нашей растущей команде в Испании.Эта должность — индивидуальный участник удаленной команды на основе проекта.

Мы ищем поддержку у опытного генератора лидов LinkedIn, чтобы определить как холодных, так и горячих лидов высококвалифицированных лидов. Наши идеальные потенциальные клиенты — это инвесторы (корпоративные инвесторы, фонды недвижимости, семейные офисы и фирмы венчурного капитала), которые заинтересованы вкладывать средства в проекты коммерческой и жилой недвижимости в быстрорастущих европейских регионах роскоши.

Наш идеальный кандидат — целеустремленный человек с подтвержденным опытом работы в навигаторе продаж LinkedIn и разработкой базы данных инвесторов.Наши специалисты по продажам свяжутся со всеми потенциальными клиентами напрямую.

Предпочтение отдается кандидатам с опытом привлечения потенциальных клиентов, особенно в фондах недвижимости.

КЛЮЧЕВЫЕ ОБЯЗАННОСТИ
— Лид-генератор LinkedIn Sales Navigator будет проводить управляемую генерацию лидов для выявления квалифицированных инвесторов для инвестирования в проекты элитной недвижимости.
— Активный поиск потенциальных клиентов в LinkedIn и других доступных ресурсах и базах данных в Интернете.
— Определите потенциальных клиентов, представляющих интерес.
— Точность важнее количества, особенно когда мы получаем доступ к нашей базе данных.Мы все заинтересованы в квалифицированных лидах.
— Лиды будут помещены в наши воронки, чтобы обеспечить встречу по телефону или видео в нашей воронке продаж. Цель состоит в том, чтобы инвестор подписался на одну из наших инвестиционных возможностей.

КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ
— Предыдущий опыт работы с инвесторами в недвижимость в офисе или самостоятельно.
— Должен быть знаком с процессом генерации лидов в LinkedIn и структурированным сбором базы данных.
— Специализируется на навигаторе продаж LinkedIn.
— Опыт работы в сфере недвижимости.
— Свободное владение английским языком.

SOFT SKILLS
— Самостоятельный старт и командный игрок
— Способность следовать требованиям проекта
— Активное общение
— Знание английского языка
— Надежное интернет-соединение

КАК ПОДАТЬ ЗАЯВКУ
Ответьте на заданные вопросы, отправьте * свое портфолио ваш подтвержденный послужной список в области маркетинговых исследований и привлечения потенциальных клиентов в сфере недвижимости.

* Не подавайте заявку, если у вас нет опыта работы в сфере маркетинговых исследований, надежного подключения к Интернету, свободного владения английским языком.

DBeaver 7.2 | Сообщество DBeaver

Основные изменения по сравнению с 7.1:

• Добавлен упрощенный вид структуры базы данных
• Инструменты обслуживания базы данных теперь могут быть сохранены как задачи
• В навигатор базы данных добавлена ​​статистика размеров таблиц и схем.
• Добавлен импорт из нескольких файлов CSV.Файлы можно импортировать в новые или существующие таблицы
• Исправлено множество проблем с зависанием пользовательского интерфейса при отключении или отмене запроса.
• Отрисовка навигатора базы данных переработана.
• Исправлен ряд проблем с горячими клавишами
• Улучшена интеграция с Git: теперь мы показываем статус файла в представлении Project Explorer.
• Добавлены новые драйверы базы данных: YugabyteDB и SQreamDB

Изменения по сравнению с 7.1.5:

• Исправлена ​​проблема с загрузкой списка БД (PostgreSQL, Redshift, MySQL, Oracle, SQL Server)
• Редактор метаданных: улучшена визуализация формы редактирования свойств (неприменимые поля скрыты)
• Улучшена производительность чтения статистики таблиц.
• Просмотрщик данных:
  • Исправлен порядок столбцов (для пользовательских запросов SQL)
  • Преобразование UUID: добавлена ​​поддержка версии 2
• Имя базы данных по умолчанию и имя пользователя по умолчанию были добавлены для многих драйверов баз данных
• Экспорт данных: исправлена ​​поддержка форматирования пользовательского типа данных
• PostgreSQL:
  • Исправлена ​​выборка курсора
  • Встроенный клиент обновлен до версии 12
  • Поддержка OID таблицы была исправлена ​​(PG 12)
  • Доработан парсер PgPass (добавлена ​​поддержка экранированных символов)
• Oracle:
  • Исправлен редактор комментариев материализованного вида.
  • Исправлено чтение определения представления (для пользователей, не являющихся администраторами баз данных)
  • При чтении таблицы теперь используются представления DBA (необязательно)
  • Исправлено чтение метаданных ресурсов профиля
• MariaDB / MySQL: исправлено разрешение столбцов таблицы
• CockroachDB: исправлена ​​проблема с подключением
• Greenplum:
  • Исправлен поиск метаданных (для процедур)
  • Исправлено чтение метаданных таблицы
• Улучшена поддержка темных тем (папки вкладок, панели инструментов)
• Большое количество мелких исправлений пользовательского интерфейса.

Политика конфиденциальности и файлов cookie

База данных для атомов — документация ASE

ASE имеет собственную базу данных, которую можно использовать для хранения и извлечения атомов и связанные данные в компактном и удобном виде.

Существует инструмент командной строки под названием ase db, который можно используется для запроса и управления базами данных, а также для интерфейса Python.

Сначала мы подключаем () к базе данных:

 >>> из ase.db import connect
>>> db = connect ('abc.db')
 

или

 >>> import ase.db
>>> db = ase.db.connect ('abc.db')
 

Давайте сделаем расчет для молекулы водорода и запишем некоторые результаты в база данных:

 >>> из ase import Atoms
>>> из ase.calculators.emt import EMT
>>> h3 = Атомы ('h3', [(0, 0, 0), (0, 0, 0.7)])
>>> h3.calc = EMT ()
>>> h3.get_forces ()
массив ([[0., 0., -9.803],
       [0., 0., 9.803]])
 

Записать строку в базу данных с парой ключ-значение ( 'Relaxed' , False ):

 >>> db.write (h3, relaxed = False)
1
 

Метод write () возвращает целочисленный идентификатор.

Сделайте еще один расчет и запишите результат:

 >>> из ase.optimize import BFGS
>>> BFGS (h3) .run (fmax = 0,01)
BFGS: 0 12:49:25 1.419427 9.8029
BFGS: 1 12:49:25 1.070582 0.0853
BFGS: 2 12:49:25 1.070544 0,0236
BFGS: 3 12:49:25 1.070541 0,0001
>>> db.write (h3, Relaxed = True)
2
 

Перебрать выбранные строки с помощью метода select () :

 >>> для строки в db.select (relaxed = True):
... print (row.forces [0, 2], row.relaxed)
-9.802
29 Ложь
-9.2526347333e-05 Верно
 

Метод select () будет генерировать объекты Row что можно перебрать.

Записать энергию изолированного атома водорода в базу данных:

 >>> h = Атомы ('H')
>>> ч.расч = EMT ()
>>> h.get_potential_energy ()
3,21
>>> db.write (h)
3
 

Выберите одну строку с помощью метода get () :

 >>> row = db.get (Relaxed = 1, Calculator = 'emt')
>>> для ключа в строке:
... print ('{0:22}: {1}'. format (ключ, строка [ключ]))
pbc: [Ложь Ложь Ложь]
расслаблено: Верно
Calculator_parameters: {}
пользователь: jensj
mtime: 15.3439399027
калькулятор: emt
ctime: 15.3439399027
должности: [[...]]
id: 2
ячейка: [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]
силы: [[...]]
энергия: 1.07054126233
уникальный_id: bce90ff3ea7661690b54f9794c1d7ef6
числа: [1 1]
 

Рассчитайте энергию атомизации и update () строку в база данных:

 >>> e2 = row.energy
>>> e1 = db.get (H = 1) .energy
>>> ae = 2 * e1 - e2
>>> print (ae)
5.34945873767
>>> id = db.get (расслабленный = 1) .id
>>> db.update (id, atomization_energy = ae)
1
 

Удалить одну строку:

 >>> del db [db.get (Relaxed = 0) .id]
 

или используйте метод delete () для удаления нескольких строк.

Описание строки

Первые 9 ключей (от «id» до «позиции») присутствуют всегда — остальные может быть там:

Добавить дополнительные данные

Когда вы записываете строку в базу данных с помощью метода write () , вы можете добавлять пары «ключ-значение», где значения могут быть строки, числа с плавающей запятой, целые числа и логические значения:

 >>> дб.напишите (атомы, функционал = 'LDA', расстояние = 7.2)
 

Более сложные данные можно записать так:

 >>> db.write (atom, ..., data = {'parent': [7, 34, 14], 'stuff': ...})
 

, доступ к которому осуществляется так:

 >>> строка = db.get (...)
>>> row.data.parents
[7, 34, 14]
 

Объекты-строки

Есть три способа добраться до столбцов ряда:

1. как атрибуты ( row.key )

2. индексация ( строка ['ключ'] )

3. метод get () ( row.get ('ключ') )

Первые два завершатся ошибкой, если нет ключевого столбца , тогда как последний будет просто верните Нет в этом случае. Используйте row.get ('key', ...) для использования другое значение по умолчанию.

класс ase.db.row. AtomsRow ( dct ) [источник]

получить ( ключ , по умолчанию = нет ) [источник]

Возвращаемое значение ключа, если он присутствует, или значение по умолчанию, если нет.

свойство key_value_pairs

Вернуть dict пар ключ-значение.

count_atoms () [источник]

Подсчитайте атомы.

Вернуть dict, отображающие строки химических символов на количество атомов.

свойство ограничения

Список ограничений.

недвижимость данные

Данные дикт.

недвижимость натомов

Число атомов.

недвижимость формула

Строка химической формулы.

недвижимость символов

Список химических символов.

недвижимость fmax

Максимальная атомная сила.

свойство constrained_forces

Силы после применения ограничений.

недвижимость smax

Компонент тензора максимального напряжения.

недвижимость масса

Масса общая.

недвижимость объем

Объем элементарной ячейки.

недвижимость плата

Итого.

toatoms ( attach_calculator = False , add_additional_information = False ) [источник]

Создать объект Atoms.

Эффективная запись и обновление многих строк

Если вы сделаете это:

 db = подключить ('mols.db')
для моль в молекулах:
    db.write (моль, ...)
 

база данных будет следить за тем, чтобы каждая молекула была записана в постоянный starage (обычно на жестком диске), прежде чем он перейдет к следующей молекуле. Этот может быть довольно медленным. Чтобы ускорить это, вы можете записать все молекулы в разовая транзакция вроде этого:

 с подключением (mols.db ') как db:
    для моль в молекулах:
        db.write (моль, ...)
 

Когда цикл for завершен, база данных зафиксирует (или откатится, если произошла ошибка) транзакция.

Точно так же, если вы хотите update () много строк, вы должны за одну транзакцию:

 с db:
    для идентификатора в ...:
        db.update (id, foo = 'бар')
 

Запись строк параллельно

Допустим, вы хотите запустить серию заданий и сохранить вычисления в одном база данных:

 для имени в many_molecules:
    моль = читать (имя)
    Calcul_something (моль)
    дб.написать (моль, имя = имя)
 

С четырьмя дополнительными строками (см. Метод reserve () ):

 для имени в many_molecules:
    id = db.reserve (имя = имя)
    если id равен None:
        Продолжать
    моль = читать (имя)
    Calcul_something (моль)
    db.write (mol, id = id, name = name)
 

вы сможете запускать несколько заданий параллельно, не беспокоясь о двух Джобс пытается произвести тот же расчет. Метод резервирования () запишет пустую строку с ключом name и вернет идентификатор этой строки.Другие вакансии, пытающиеся сделать такое же резервирование, потерпят неудачу. Пока рабочие места работает, вы можете следить за текущими (зарезервированными) вычислениями, определение пустых строк:

 $ ase db many_results.db natoms = 0
 

Подробнее

Используйте эту функцию для подключения к базе данных:

ase.db.core. connect ( name , type = ‘extract_from_name’ , create_indices = True , use_lock_file = True , append = True , serial = False ) [источник]

Создать соединение с базой данных.

имя: str

Имя файла или адрес базы данных.

тип: str

Один из «json», «db», «postgresql», (JSON, SQLite, PostgreSQL). По умолчанию «extract_from_name» угадывает тип от имени.

use_lock_file: bool

Вы можете отключить это, если знаете, что делаете…

append: bool

Используйте append = False, чтобы запустить новую базу данных.

Вот описание объекта базы данных:

класс ас.db.core. База данных ( filename = None , create_indices = True , use_lock_file = False , serial = False ) [источник]

Базовый класс для всех баз данных.

Объект базы данных.

последовательный: bool

Пусть кто-нибудь другой занимается распараллеливанием. Поведение по умолчанию взаимодействовать с базой данных только на мастере, а затем раздайте результаты всем подчиненным.

запись ( атомов , id = None , key_value_pairs = {} , data = {} , ** kwargs ) [источник]

Записать атомы в базу данных с помощью пар ключ-значение.

атомов: объект «Атомы»

Запишите атомные номера, положения, элементарную ячейку и границу условия. Если калькулятор прилагается, пишите также уже рассчитанные свойства, такие как энергия и силы.

key_value_pairs: dict

Словарь пар ключ-значение. Значения должны быть строками или числами.

данные: dict

Дополнительный материал (не для поиска).

id: int

Заменить существующую строку.

Пары ключ-значение также можно задать с помощью аргументов ключевого слова:

 connection.write (атомы, имя = 'ABC', частота = 42,0)
 

Возвращает целочисленный идентификатор новой строки.

резерв ( ** key_value_pairs ) [источник]

Записать пустую строку, если ее еще нет.

использование:

 id = conn.reserve (ключ1 = значение1, ключ2 = значение2, ...)
 

Запишите пустую строку с заданными парами ключ-значение и вернуть целочисленный идентификатор.Если такая строка уже существует, не пишите ничего и вернуть None.

update ( id , atom = None , delete_keys = [] , data = None , ** add_key_value_pairs ) [источник]

Обновить и / или удалить пары «ключ-значение» строк.

id: int

Идентификатор строки для обновления.

атомов: объект Atoms

При необходимости обновите данные Atoms (позиции, ячейка,…).

data: dict

Данные dict будут добавлены к существующим данным.

delete_keys: список str

Ключи для удаления.

Используйте аргументы ключевого слова для добавления новых пар «ключ-значение».

Возвращает количество добавленных и удаленных пар ключ-значение.

метаданные

Словарь

get_atoms ( selection = None , attach_calculator = False , add_additional_information = False , ** kwargs ) [источник]

Получить объект Atoms.

выбор: int, str или список

См. Метод select ().

attach_calculator: bool

Прикрепите объект калькулятора к объекту Atoms (значение по умолчанию Ложь).

add_additional_information: bool

Поместите пары ключ-значение и данные в словарь Atoms.info.

Кроме того, можно использовать аргументы ключевого слова для выбора конкретных пары ключ-значение.

получить ( selection = None , ** kwargs ) [источник]

Выберите одну строку и верните ее как словарь.

выбор: int, str или список

См. Метод select ().

выберите ( выбор = Нет , фильтр = Нет , объяснение = Ложь , многословность = 1 , предел = Нет , смещение = 0 , sort = Нет , include_data = True , columns = ‘all’ , ** kwargs ) [источник]

Выберите строки.

Вернуть итератор AtomsRow с результатами.Выбор сделан с использованием пар ключ-значение и специальных ключей:

формула, возраст, пользователь, калькулятор, натомы, энергия, магмон и / или зарядить.

выбор: int, str или list

Может быть:

• целочисленный идентификатор

• строка вида «ключ = значение», где «=» также может быть одним из ‘<=’, ‘<’, ‘>’, ‘> =’ Или ‘! =’.

• строка типа «ключ»

• строк, разделенных запятыми, например «ключ1 <значение1, ключ2 = значение2, ключ»

• список строк или кортежей: [(‘charge’, ‘=’, 1)].

фильтр: функция

Функция, которая принимает в качестве входных данных строку и возвращает True или False.

объяснение: bool

Объяснение плана запроса.

подробность: int

Возможные значения: 0, 1 или 2.

limit: int или None

Выбор предела.

смещение: int

Смещение по выбранным строкам.

sort: str

Сортировать строки после ключа.Для сортировки по убыванию поставьте перед знаком минус.

include_data: bool

Используйте include_data = False, чтобы пропустить чтение данных из строк.

столбцов: ‘all’ или list of str

Укажите, какие столбцы из таблицы SQL нужно включить. Например, если требуется только идентификатор строки и энергия, запросы можно ускорить, установив columns = [‘id’, ‘energy’].

count ( selection = None , ** kwargs ) [источник]

Подсчитать строки.

См. Синтаксис выбора в методе select (). Используйте db.count () или len (db) для подсчета всех строк.

удалить ( идентификаторов ) [источник]

Удалить строки.

Метаданные

Может быть полезно добавить описание данных в базе данных. Это описание будет использоваться при просмотре базы данных с веб-браузер. Вы можете добавить описание, используя метаданные , атрибут :

 >>> дб.метаданные = {
... 'title': 'Проект 1',
... 'key_descriptions':
... {'v0': ('Напряжение', 'Более подробное описание ...', 'V')},
... 'default_columns': ['id', 'formula', 'v0']}
 

ASE уже знает все о следующих ключах:

Вы также можете записывать / читать в / из JSON, используя:

 $ ase db proj1.db --set-metadata metadata.json
$ ase db proj1.db --show-metadata> metadata.json
 

Внешние столы

Если число key_value_pairs становится большим, например, когда сохранение большого количества функций для вашей модели машинного обучения, ASE DB предлагает альтернативный способ их хранения. Внутренне ASE может создать специальную таблицу для хранения групп из key_value_pairs . Ты можешь сохранить группу из key_value_pairs в отдельной таблице с именем особенности от:

 >>> atom = Атомы ()
>>> no_features = 5000
>>> feature_dict = dict (('feature' + str (i), i) для i в диапазоне (no_features))
>>> id = db.написать (атомы, external_tables = {'features': feature_dict})
 

Доступ к значениям, хранящимся во внешних таблицах, можно получить с помощью:

 >>> строка = db.get (id = id)
>>> f1 = row ['features'] ['feature1']
>>> f4999 = row ['features'] ['feature4999']
 

Когда ваш сервер PostgreSQL запущен, вы должны запустить следующее команда как пользователь postgres :

Затем вы создаете пользователя «ase» и одну базу данных для каждого вашего проекта:

 postgres = # создать пользователя с паролем для входа 'pw';
postgres = # создать базу данных project1;
postgres = # создать базу данных project2;
 

Показать базы и выйти:

 postgres = # \ l
postgres = # \ q
 

Теперь вы сможете запросить базу данных, используя URI, например postgresql: // пользователь: pw @ хост: порт / имя базы данных :

 $ PROJ1 = postgresql: // ase: pw @ localhost: 5432 / проект1
$ ase db $ PROJ1
 

Если у вас есть данные в файле data.db SQLite3, затем вы можете вставить этот в базу данных PostgreSQL следующим образом:

 $ ase db data.db --insert-into $ PROJ1
 

Теперь вы можете запустить Flask-app ase. db.app.app с любым WSGI совместимый сервер.

Примечание

Внимательно просмотрите код, прежде чем подвергать ase.db.app Интернет или что-то плохое может случиться.

ASE DB также может работать с сервером MySQL. Во-первых, нам нужно получить MySQL сервер запущен и работает.Есть много интернет-ресурсов, описывающих, как это, но в системе Ubuntu должно работать следующее:

 $ sudo apt-get install mysql-server
$ sudo mysql_secure_installation
 

Затем нам нужно проверить, запущен ли сервер:

 $ systemctl status mysql.service
 

, если он не запущен, вы можете запустить службу по:

 $ systemctl запустить mysql.service
 

Обратите внимание, что в некоторых дистрибутивах Linux mysql.service следует заменить на mysqld.сервис .

После запуска службы мы можем войти в оболочку MySQL:

, где мы предполагаем, что есть пользователь с именем root , которому будет предложено для пароля. Теперь мы можем создать пользователя:

 mysql> СОЗДАТЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ 'ase' @ 'localhost' ИДЕНТИФИЦИРОВАНО 'strongPassword';
 

, а затем база данных для нашего проекта:

 mysql> СОЗДАТЬ БАЗУ ДАННЫХ my_awesome_project;
 

Нам нужно предоставить пользователю права доступа для редактирования этой базы данных:

 mysql> ПРЕДОСТАВЛЯЙТЕ ВСЕ ПРИВИЛЕГИИ НА my_awesome_project.* TO 'ase' @ 'localhost', ОПРЕДЕЛЕННЫЙ 'strongPassword';
 

Из скрипта Python теперь мы можем подключиться к базе данных через

 >>> mysql_url = 'mysql: // ase: strongPassword @ localhost: 3306 / my_awesome_project'
>>> подключить (mysql_url)
 

Seven Days запускает базу данных Vermont Nonprofit Navigator

Итак, цифровой редактор Андреа Суоззо превратил эти тысячи документов в базу данных: Vermont Nonprofit Navigator. Наши репортеры и редакторы изучали его в поисках историй, выискивая закономерности и отклонения.

Теперь вы тоже можете это сделать на сайте nonprofits.sevendaysvt.com.

База данных — ценный ресурс. Вы можете искать по имени, местонахождению, активам и годовому доходу.Найдите категории некоммерческих организаций, например те, которые занимаются окружающей средой, искусством и животными. Проверьте членов правления. Щелчок мышью показывает максимальную зарплату.

Совет по сыру Вермонта? Он там. Ассоциация зеленых горных лошадей? Ага. Так же обстоят дела с Брэттлборо, Комитетом по временному убежищу и Миддлбери-колледжем.

Некоторые некоммерческие организации — включая церкви, полугосударственные организации и организации с годовым доходом не более 50 000 долларов США — предоставляют более ограниченную информацию.Как и в случае с любой налоговой декларацией, форма 990s может содержать ошибки.

Почему мы сделали Vermont Nonprofit Navigator доступным? Потому что публичная информация — мощный инструмент, а прозрачность способствует подотчетности.

Удачного поиска.