网投260+，收到面试寥寥无几，双非 跨考 实习非互联网大厂buff直接叠满，孩子还是太菜了。本ISFP人，一直以来都以随心、快乐为上，8月到10月，感觉每天都处于苦海之中。秋招就是一个巨大的焦虑场，海投没消息时焦虑，面试前担心自己准备不足，面试后等结果焦虑，收到OC时担心自己的选择是否是正确的，签约后又会担心自己后面的发展。其实在收到OC电话的时候是最快乐的，后面也更多的是对未知的迷茫和无奈吧。本科跨考，跨考时觉得自己不喜欢原来的专业，考过来后发现其实各行各业的人都一样，只要是工作，只要是被压榨，再大的兴趣也会变得寥寥，我们能做的，只能是工作之余，多关注自己的身体和内心，把自己当一棵树，阳光好的时候记得晒晒太阳，闲暇时就看看树前的小鸟、小花吧。希望一切顺利，希望大家也能收获自己想要的offer，去到想去的地方。

梅开二度了属于是，看看 CVTE 这个约面我能发几篇帖子😅不过还真加了面试场次，昨天发的邮件只有八场可以抢

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...