冯·诺依曼体系结构概述 冯·诺依曼体系结构是现代计算机系统的理论基础，由数学家约翰·冯·诺依曼在1945年提出。其核心思想是将程序和数据存储在同一个存储器中，通过指令的顺序执行完成计算任务。该架构奠定了现代计算机的设计范式，包括Linux系统在内的所有通用计算机均基于此原理运行。 核心组成部件 存储器：用于存储程序和数据，分为主存（内存）和辅存（硬盘等）。Linux系统中通过虚拟内存管理模块（如MMU）实现物理内存与进程地址空间的映射。 运算器：执行算术和逻辑运算。在CPU中体现为ALU（算术逻辑单元），Linux内核调度进程时会分配CPU时间片给运算任务。 控制器：协调各部件工作，从内存读取...

本人双非本，目前秋招颗粒无收，有十个左右笔试和一个面试，全都没有消息，大佬们，帮忙看看是不是简历的问题另外我想问一下，大家是怎么投简历的，我一直是在牛客投一投，投了将近200份了，但感觉很多公司都已经投过了，很多重复的，怎么避免这个问题呢？

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...