部门：教育bgbase：北京/西安岗位：Java后端开发岗批注：两次技术面，但我只参加了完整的一次，也就是一面面完，二面一直频繁出情况，总共和我约了五次二面，放了我五次鸽子，体验极差。本校面试亭有限，每次费劲约上面时间去调试好电源设备，就突然告知面不了，临时有会，提前通知都做不到，可能和组有关吧，但本人不再决定继续，所以在第六次约面的时候拒绝面试了，hr挺好，劝本人情绪冷静，情绪很冷静，毕竟如果手里没意向，谁也不敢放弃。总之，同学们，不要害怕已经约了这么多次，如果不参加的话感觉就亏了，白准备了，沉没成本高，和炒股一个道理，该割的时候不要勉强，只赚该赚的，坚守交易纪律，走了之后再怎么怎么好也与我...

我寻思我秋招还没结束呢春招先来了

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...