楼主是 2022 届的计算机专业应届生。秋招那会儿把主流大厂几乎都跑了一遍：快手、阿里、字节的 offer 都拿到了，也陆续收到不少 SSP，最高的时候手里有 70W+ 的包。对一个刚毕业的学生来说，算是那一年挺幸运的样本了。但真正进入抉择阶段，我其实没有纠结太久，因为最终促使我选快手的核心理由只有三个：主管、方向、以及整体薪酬体验。今天正好借这个帖子聊聊我当时的思考，以及入职两年后我看到的东西，给还在犹豫的同学一些参考。一、为什么选择快手：先是“人”，再是“方向”，最后才是“钱”1. 第一点：主管比团队更重要，甚至决定你的职业上限面试快手的时候，我第一次感受到一种“真正在沟通技术问题”的体验...

基本上很少有给面的，华子和字节给面了机会没把握住，基本都输在手撕了，有什么简历修改建议吗？

投了三四天，除了字节没人约面，求简历修改😇

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...