求助！芯海科技综合面

1.自我介绍2.三个环节介绍:介绍项目，根据项目问八股，基础八股3.项目:有哪些技术上的难点?怎么解决的?①微信扫码登陆 ②排行榜 ③deepseek根据项目问的八股:1.项目使用了zset?为什么不用其他的?因为zset可以实现自动的排序。2.redis中的其他数据结构有那些?应用场景是什么?string hash list set3.其他集合使用过什么?4.场景:如果给你一个list列表，怎么实现把这个列表进行去重操作呢?①遍历并且放入set中②遍历放入map 中--->继续追问那key value怎么设置?key为值 value为状态(0没有1存在了)继续追问:还有没有其他的方法了...

大疆发offer了，嘿嘿😆此等机缘果然不是我等小辈能沾染的

有过一段小厂实习，但都是一些边角料业务，没写到什么东西，实习产出写的很一般，项目也是外卖+点评，目前秋招0面试，求各位佬给点意见

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...