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...

投了3天，沟通160多个，一个面试没有，这正常吗

思特威 嵌入式Linux 笔试+一面8.17投递 岗位叫BSP工程师-SOC方向8.30笔试：一共九道题，有八股文简答题，有编程题和逻辑题。八股文包括：指针各种定义，进程线程，死锁，volatile；编程：冒泡，判断素数，指定位置翻转链表；逻辑题：经典的真话假话判断。后续，邮件通知笔试通过，进入面试，一面9.4：1. 自我介绍2. static关键字（存的地方搞错了，说了跟全局一样但是记不清了，有扯皮全局变量存在data、bss段）3. Linux用过吗4. 锁的应用5. 内存分配函数，kmalloc和vmalloc，地址连续吗（vmalloc大内存分配，虚拟地址连续，比较慢，同样不初始化）（...