作为一名摸爬滚打了八年的Java开发者，经历了无数次面试与被面试，我观察到一个令人费解的现象：有时面试官问得越深入、越细致，仿佛对你的技术了如指掌，最终却石沉大海，再无回音。 这背后并非偶然，而是不同规模公司对人才需求的底层逻辑差异所致。结合我的亲身经历和思考，我认为核心在于：大厂赌的是你的“潜力”，而中小厂要的是你“立刻能干活”。🧠 大厂视角：深挖是为了验证潜力与深度思考能力在大厂的面试经历中（无论是作为候选人还是面试官），我深刻体会到他们对“问得深”有着不同的目标：“剥洋葱式”提问不是为了刁难，而是考察思维深度： 当面试官不断追问“这个方案为什么最优？”、“如果并发量再增加十倍，瓶颈在哪...

已经不紧张了  

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...