重生之：天崩开局如何当好职场小乖

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...

25届的同学们，毕业之后工作都好吗

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

招聘市场里，你会有一种强烈的割裂感：一边是1270万毕业生叠加考研考公回流大军的“千军万马过独木桥”，传统岗位卷生卷死，简历投出去如石沉大海；另一边，却是满屏的“AI急聘”、“大模型高薪”、“Agent开发”，仿佛只要沾上AI两个字，HC（Headcount）就无限敞开，年薪起步就是30W+。但这真的是机会扎堆吗？还是新一轮的盲目狂欢？打开各大招聘APP，你会发现一个诡异的现象：行政的要求里写着：“熟悉AI办公工具，能利用大模型生成周报和会议纪要。”新媒体运营的JD里要求：“精通Prompt工程，能用AI一键生成爆款文案和短视频脚本。”销售岗位都在喊：“需要懂得利用AI分析客户画像，实现智能化...