岗位：算法优化工程师。浙江滨江区，大小周，有固定加班。电话面试，所以也没问什么，自我介绍都不用，询问主要用到语言是什么，然后就是八股。1. 线程和进程的区别（1）资源隔离：进程有独立的地址空间和系统资源；线程共享所属进程资源（如内存、文件描述符），仅拥有独立的栈和寄存器。（2）创建与切换开销：创建进程、销毁和上下文切换开销大；线程开销小（3）通信方式：进程间通信需要通过IPC机制（如管道、共享内存）；线程可以直接读写共享内存、但需要同步（互斥锁）（4）健壮性：一个进程崩溃不会影响其他进程；一个线程崩溃可能导致整个进程终止（5）并发粒度：进程是粗粒度并发，适合强隔离场景；线程是细粒度并发，适合高...

今日份OC * 10

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...