1. 机器学习中特征的理解特征（Feature）是样本可量化的属性，是模型输入。特征质量通常决定模型效果上限。常见有数值、类别、文本、时间、统计聚合、交叉特征等。2. 机器学习中有哪些特征工程方法？常见方法：缺失值处理、异常值处理、编码、标准化/归一化、特征构造、特征选择、降维。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklear...

标题党一下..说的是贴主本人。混了一年半幡然醒悟，打算海投找实习，一边做一边自学知识，简历如下（真的很烂我自知），目前投了几十份了没几个回复但是真的很焦虑很想找一个实习有两个问题想真诚地请教。1️⃣如果没有任何要求，运维/测试/开发/产品经理/…只要和计算机有关的都愿意做，小小厂也去，能拿到offer吗？2️⃣如果去了能获得什么提升吗？还是推荐先选方向，补技术栈做项目，等本学期结束再投递？

27届大三，想找个日常实习，中小厂的。简历有什么问题嘛，boss投了400好多消息都没读😭求友友们给点建议

一、var 的特性（旧时代变量声明）  函数级作用域，块级作用域会变量泄露 存在变量提升，访问到 undefined 可重复声明、可重新赋值 全局声明会挂载到 window  示例代码 console.log(a); // undefined var a = 1; function fn() { var a = 2; console.log(a); // 2 } fn(); console.log(a); // 1  二、let 的特性（ES6 块级变量）  块级作用域，外部无法访问块内变量 存在变量提升，但有暂时性死区 TDZ 不可重复声明，可重新赋值 不会挂载到 window  示例代码 ...