中银金科信科岗

时间：2025/11/12自我介绍我先了解一下 AI 相关的一些东西，你平时有学习过吗？主动学习过 AI 相关的这些东西吗？你说一下那个 Hashmap 的一个工作原理，分别从 JDK 1.7、 1.8 说一下。JDK 1.8 相较于 1.7 在链表插入的时候做了什么优化？说一下 synchronized 和 reentrantlock 有什么区别？synchronized 有个锁升级的过程，说一下。线程池的几个核心参数，还有线程池的一个执行过程。那个线程池里面的 submit 和 execute 方法有什么区别？如果说线程池中发生异常了，那这两个方法异常会怎么处理呢？spring 注册 be...

祝牛友们也能遇到自己的白月光，可惜国庆我回校，她回家，时间错开了，以后给她补一束鲜花

突然就收到了库洛的oc，很快的谈薪，很快的逼签，好像自己的去向突然就决定了，确实是自己很喜欢的方向，但当突然做决定的时候还是患得患失的。无法评判，选择无关绝对的好坏，只是在不同赛道里，偏向了更贴合自己的那一个。滴滴美团固然是不错的选择，但二次元领域的适配感，是自己更看重的。毕竟谁也没法预判未来，与其顾虑三五年后可能在互联网面对枯燥业务、深夜加班时的遗憾，不如遵从当下的心意——至少这份对领域的喜欢，是此刻最确定的东西。这种患得患失大概就是成长里的选择题后遗症吧。毕竟没有哪条路能提前看到终点，本就没有标准答案。但反过来想，能在年轻的时候选择一份“提起就会眼睛发亮”的工作，已经比很多在迷茫中打转的人幸运多了。就算以后真的会有遗憾，至少此刻的热情是真的，为热爱拼一次的勇气，也绝不会是白费的。最后祝大家都能签到理想的工作，爽拿offer！

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...