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...

有没有佬锐评一下简历编写，boos投简历都很少有回复，有没有佬介绍一下

自我介绍随后对项目经历的真实性进行了核实，包括项目背景、团队构成及个人分工；面试官询问是否亲自编写过IIC和SPI的底层驱动代码（回答为是）；对比IIC与SPI通信的区别（主要涉及速率方面IIC较低而SPI较高、IIC为半双工而SPI为全双工、通信结构上IIC支持多主多从而SPI一般为单主多从点对点模式）；介绍BootLoader进行固件升级的整体流程；解释static关键字的用途（可用于修饰变量和函数）；阐述函数指针的概念及其实际应用场景（例如在BootLoader中实现向应用程序的跳转）；说明结构体变量的几种初始化方式（包括定义后逐成员赋值、定义时按声明顺序初始化、以及定义时通过指定成员名...