看到学长毕业后，经常在pyq分享一些工作日常和业余时间的旅行记录什么的，感觉他生活挺充实的，公司的整体氛围似乎也不错。这状态真慕了，我现在也全力准备今年的秋招，这几天还特意找学长请教一下。他说他这段时间，在携程负责亚洲铁路的全流程，我问了最关注的工作氛围真实情况说最近，组里经历了业务范围的调整，接触了一些新的同事，对彼此的工作习惯 业务背景都不是特别熟悉，但整个项目重新开始的时候，大家 partner 的感觉就会出来，在手上任务很重的情况下，愿意挤出时间，整理一些业务资料或者帮你定位一些技术问题，工作氛围是融洽的。我也很喜欢这样的工作氛围，有一种相辅相成的友好关系他们项目组里同事们年纪都比较相...

求助，帮我妹妹优化一下简历，妹妹今年大四，明年毕业，双非一本。想在沈阳或者大连找个工作，目前目标是运营岗，我这搞开发的也不太懂，大家给提提意见

快评估一个月了这对吗

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...