💼回想起秋招的过程，整体推进的速度还算快。线下终面时，HR带着我熟悉了园区、食堂和单人宿舍，参观了滨海湾人才房，到最后顺利签约。为提前融入这个大家庭、熟悉团队&业务，我选择提前入职到岗（早日💰）600💰的单人宿舍，对外地打工人真的很友好，15分钟到深圳地铁站（人在长安，周周往深圳跑🏃）。省下来租房的钱那就去玩吧。工作生活妥妥的WLB，下班和同事们各种约球🎾🏸（羽毛球免费哦🆓）。上班的时候导师也经常和我沟通。公司的团队氛围是我入职以来最大的惊喜之一，我们团队e人占比超高哈哈哈，大家对科技产品充满热爱🫶。融洽和包容的工作氛围让我能够迅速融入。除了日常下午茶、吃饭以外，还参与...

boss上1735个沟通，投出59份简历，一共3个面试，0offer，试着投测开，回复也很少，人都麻了，不知道自己到底适不适合这行。我的想法是直接梭哈就业，考研实在没什么信心

自己看图吧，我本来想写好多吐槽的话的，但是我都不知道从何开始说起了八股是一点不问的项目是一点不问的实习部门以及业务是要刨根问底的沟通理解是困难的候选人的回答是要打断且质疑的实现原理是要求具体到函数的就这么着吧

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...