小天才26秋招分享（三面凉经）tl：9.13投递-10.10自主约面-10.10一面-10.11上传作品集-10.14二面-10.16三面（交叉面） 一面：线上邮件通知选择具体面试时间段（大约20mins）面试官问题1. 请先做一个自我介绍（1分钟左右）。2. 简历项目追问3. 在校期间有获得哪些奖学金吗？4. 有挂过科吗？5. 学得最好的课程是哪些？6. 分享一个人力资源领域中你觉得很重要的知识点。7. 根据以上追问若干问题8. 结合实习经历，招聘的具体成果是你直接负责的社招岗位吗？9. 你的导师对你的工作评价是什么样的？10.追问11.综合实习经历，你目前更适合做人力哪个方向的工作？12....

近期准备投实习了，大佬们帮我看看简历提点意见，求求了😭😭

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...