产品岗真实工作体会~ 我所在的产品线整体风格不卷，加班不严重，周末大家都安排自己的生活，可以安心放下手机，也让我彻底放下“不秒回羞耻症” 阿里云团队规模太大，分工很细，人也很多，想搞清楚一件事情要对接好多好多人，要熟悉的流程也贼多，这个过程的确有些累，但我估计只要在大厂都会这样 感觉这边做事情自由度更高，换句话说，老板只要结果，过程怎么做自己想办法去 凡事凡人都爱讲价值。初次对接的其他部门的同事，也会直接问我，“你对业务的价值是什么” 目前线上线下接触到的同事估计有四五十个，99%交流都顺畅，有话都直说 这一个月约了不少coffee talk，即使没有直接的工作关联，大家还都挺热心解答我各种疑...

投了600份了，一个面约都没有😭😭，请问大佬们是我简历的问题吗

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...