前言公司新来的实习生最近问我几个问题，说我们为什么要用logback？为什么不用log4j？它们的区别是什么？这么多日志框架，到底该用哪个？我不禁想起了自己刚接触 Java 时面对日志选择的困惑。Java各种日志框架的“江湖恩怨”确实让不少开发者，无论是新手还是老鸟，都感到有些头疼。各种框架层出不穷，依赖关系错综复杂，稍不注意就可能掉进“坑”里。为了让更多对 Java 日志体系还不太清晰的朋友们能够拨云见日，我决定花点时间，系统地梳理一下这些常见的日志框架，聊聊它们的前世今生。希望能帮助各位在实际项目中做出明智的选择。耐心看完，你一定有所收获。正文很久以前：System.out.println...

不是哥们，这对吗，给我干哪来了

你说说这个白菜前面传多少人了，等着看砸谁手里吗

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...