字节跳动后端开发实习一面

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...

剪完头发一看手机 同时发了

大家好，我是花海，B站在职技术专家，也在做校招/社招面试官。有改简历需求的同学，点击tou像个人信息联系我。一、如何介绍项目？项目概述通常包含以下几个核心部分：项目名称：清晰列出你参与的项目名称。项目缘起：阐述启动该项目的核心动因及预期目标，包括希望实现的业务价值或用户收益。角色与职责：明确你在项目中的定位，以及承担的具体任务和职责范围。执行过程：在特定的业务环境下，如何通过匹配且完整的技术路径解决实际问题。此处是很多人的薄弱环节，切忌仅罗列通用技术方案（如“引入缓存以优化性能”），这类描述缺乏深度。如果企业项目仅靠套用常规方案即可完成，大多数开发者的专业价值将难以体现。成果与亮点：突出你在项...