直到今天我才有空来回顾这一年，今年是摸着石头过河稀里糊涂的一年，是被现实创的稀碎的一年，是多线程并行让自己这个单核CPU的过载一年。博主在今年年初开始第一次通过视频课程学习到java基础，到3月底拿到2个互联网大厂暑期实习offer，再到秋招面试拿到了团子、福报、宇宙、jd的四个后端offer，并且在秋招面试的时候主播已经能明显感觉出来：只要不是kpi面我就能过。简单记录一下今年的时间线吧！bg：双9，有C语言基础知识Timeline:24.11.29 某车企后端面试，尬聊15分钟，凉 24.12.8 刷完第二遍hot100题 2.9~2.14 看完Java入门视频速成版 2.15~2.22 ...

不是刚投，投完就挂了。

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...