秋招！！！！！！

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...

大姐 我还没入职呢吧....还有jave是byd什么？？我我

刚开始投，还没有开始刷算法，能进中小厂吗

韶音科技 可靠性工程师 面经HR面 7.1 （20-30min）HR很和善，问的问题不难回答主要是针对学习成绩、高考排名和所学科目情况针对项目情况也有一些基本的了解随后是一些生活兴趣方面的问题反问总的来说难度不大技术面 7.29 （30min左右）技术面很专业 详细问了项目内容是连续性的追问 针对整个项目框架项目具体细节然后针对某一个板块从你的思路开始深挖包括理论、实践以及解决方案，有一定难度建议多巩固理论知识且追问节奏较快，有压力反问环节综合面 8.5 （30min）是一位女主管 感觉水平很高问题都很有针对性，也是深挖项目感觉她比较追求高效率也可能是我太啰嗦了，建议言简意赅有重点的回答询问方...