收到了这条短信的同学交流下，大家都是什么个心情。

线上一面线上面, 一个人10分钟内完成, 要排队, 面试官可能有好几个, 但全程只有一个人问问题自我介绍 (简短点一两分钟)问我本科毕业后工作一年什么情况 (我21年本科毕业, 23年读研)问自己研究生期间的工作 (? 刚在自我介绍里说了, 面试官估计没听)问简历上的Python, C/C++, Java都做过什么问Python如何提高运行效率 (没背过八股, 说了个GPUtensor并行处理和多线程)问Java类执行顺序 (早忘了, 只记得父类子类继承, 干脆点说了好久没动过Java不清楚了)又问Python常用数据处理包 (简单说了说numpy, pandas, 扯了点pytorch, 其...

所以我要怎么学？给我整笑了

机器学习模型效果显著性验证的完整指南 实验设计基础 机器学习模型的性能评估需要严谨的实验设计。随机划分训练集和测试集是基础步骤，交叉验证方法如k折交叉验证能更稳定地估计模型性能。分层抽样确保数据分布一致性，尤其在类别不平衡场景中至关重要。 实验设计中控制变量是关键，确保比较的模型在相同的数据集、预处理流程和硬件环境下运行。记录随机种子保证实验结果可复现，多次实验取平均值减少随机性影响。 性能指标选择 分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC。回归任务常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值。多分类问题需采用宏平均或微平均策略。 对于不平衡数据集，单一指标可能...