得物笔试

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...

请教各位大佬一个问题，27届鼠鼠最近想跳一下大厂的后端 ，请问是我的简历有什么大问题吗，最近投各种大厂各种卡流程，大多数都是简历不能过筛了，好多厂泡了十多天了。只有一次shein的面试😭，请问是我哪里有问题呀

我这两天刚下载boss，打招呼打了很多小厂（想练练手），但都没有回应。结果字节主动联系我，但我感觉八股还没准备充分，不想第一次面试就面字节，怎么办

卓驭 嵌入式中间件实习 面经写一写面经，回馈一下社区。⌚️timeline：五月底👋part1：自我介绍 && 项目介绍1. 项目里的内存占用，资源使用的性能评估？性能优化的思考？2. 端侧大模型的选型？3. 机器人比赛中最难的一个问题？技术方案的选择用了多长的时间？4. 之前实习的主要工作？方案是如何确定的？5. 对车载中间件的了解？6. 。。。忘了🤏part2：八股拷打1. 设计模式？平时开发有用到过哪一些设计模式吗？2. 对多态的了解？静态and动态?3. 虚函数里面父类和子类的交互？4. C++容器中vector和list的差异？5. vector的底层实现原理？扩...