字节感谢信

最近感觉遇到了非常好的面试官，有种很强烈的欲望想跟着他干活千万别挂了……首先，群面的题目贴合企业业务、追问也精准也对智慧芽的产品优势和行业布局有了更清晰的认知一面 面试官温柔耐心 我不会的问题没有push 而是给我提示和思考时间 全程微笑礼貌， 和面试官进行了很深入的问答与讨论，面试官尽可能挖掘了问题也回答了我这样的面试对我是非常有学习价值的结束后马上就收到了通过的消息 好感动啊啊啊 体验感是最顺的一场面试二面的面试官也很专业 且十分尊重面试者 会先对自己和岗位部门进行介绍 再开始提问问了一个我忘了的专业问题 没答出来 但分析了解决方案沾上了边被夸了 说我很机灵 还很认真地讲解了答案和原理 感...

只能走一步看一步了🤓😰

拿到书面offer前都不要提前高兴一周前三面结束，所有材料都交了，口头offer也给了，结果昨天下午发短信通知说内部审批没通过哎，只能说积累经验了

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...