岗位：武汉 嵌入式开发timeline：8.30 测评，10.9 一面，10.11 二面一面技术：自我介绍讲下实习经历平常怎么debug项目中有没有遇到什么问题，怎么解决的介绍一下学校经历了解数据结构吗？基本的数据结构？查找搜索效率？有什么方法可以提高效率？具体围绕数据结构问了很多RTOS，多任务操作反问：做存储固件的，具体的进来再分二面HR：北京线下，地点在北京研发中心，具体内容就是唠家常，一些HR面的基本问题销售工程师工作体验，总结累但成长很多。1.大家最先关注的就是HIK的工作压力，只能说体面厂没有辜负盛名！名不虚传！我来这边是销售岗，基本上每天都要差不多11点下班。因为销售不仅需要对接...

现在在小公司实习，每天干杂活，改bug收获是见到了公司级的代码，长了见识但是没人带，都是开着自己的电脑，对着gemini自学甚是焦虑，项目、八股都不熟，算法才学到二叉树每天下班回家，学习时间只有3个多小时很现实的问题是我还要不要再走后端…还要不要走技术方向😰有个项目是RAG和MCP，都是cursor帮我写的…还有个是图像分割，三年前的全忘了…深知取舍的重要性，但是我当局者迷😭😭p1是非技术方向的简历p2是技术方向的简历ps. 所有的银行和央企都投了985本港水硕

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...