Easyx使用（番外篇）：高级技巧与实战应用 图形渲染优化 Easyx的绘图函数虽然简单易用，但在高频渲染场景下可能遇到性能瓶颈。通过双缓冲技术可显著减少画面闪烁：调用BeginBatchDraw开启批量绘图，结束时用EndBatchDraw提交所有绘制操作。对于动态图形，优先使用putimage而非重复绘制几何形状。 BeginBatchDraw(); for (int i = 0; i < 100; i++) { circle(rand() % 800, rand() % 600, 30); } EndBatchDraw();  图像处理扩展 Easyx支持基本的图像加载（loadi...

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

秋招面了20几场，挂1/2/3面均有，最后结果就是大中小厂无一offer，最后去实习了，大伙找不到的都去投实习吧，多关注刚放出来的岗位，容易捡漏

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...