1. 机器学习中特征的理解特征（Feature）是样本可量化的属性，是模型输入。特征质量通常决定模型效果上限。常见有数值、类别、文本、时间、统计聚合、交叉特征等。2. 机器学习中有哪些特征工程方法？常见方法：缺失值处理、异常值处理、编码、标准化/归一化、特征构造、特征选择、降维。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklear...

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 #毕业找不到工作# 

美团一面（一）开放/实践类日常工作中从接到需求到开发上线的完整开发链路是否使用 AI 辅助编程、具体使用的工具及工作流开发过程中遇到过哪些难以解决的问题，具体是如何分析并解决的问项目（二）JS/TSJS数据类型介绍数组的遍历方式及区别不同遍历方式的性能对比interface 和 type（三）框架 Vue2 和 Vue3 的差异（四）手撕用排序实现数组中第K个最大元素美团二面（一）开放/实践类印象最深刻的项目 / 需求，阐述遇到的问题、解决过程问项目（二）前端性能/浏览器原理解释首屏 / 白屏（FCP/LCP）白屏问题的排查思路前端本地存储（三）框架nextTick的含义、作用（四）手撕快乐数...