momenta自动驾驶C++日常实习一面面经流程时间线：3.25HR联系约一面3.25晚7点一面3.26早上通知一面通过约二面3.26下午5点二面3.27早上HR沟通入职时间，已OC。一面流程：无手撕50min1.自我介绍2.面试官介绍部门职责(不涉及算法开发，是否能接受)3.简历浅挖（面试官大概率不是规控方向的，对项目可能了解不多,后续了解到是电气背景的）(1)hybird启发项如何设计(2)介绍latticeplanner流程(3)项目中涉及哪些传感器，如何获取heading angle。4.一系列C++,Linux,ROS八股（只列出部分还记得的）1.听说过rvo嘛2.知道raii嘛，原...

这简直就是我

27届准备找日常实习，各位大佬能不能点评一下我的简历看看有什么地方需要改进，还有现在hot100准备二刷，是等完全熟透hot100再投还是一边刷一边投，包括其他还需要准备的地方有哪些？

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...