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...

投了3天，沟通160多个，一个面试没有，这正常吗

目前背了一周八股，leetcode hot100刷了30道，什么时候可以开始投简历？求助各位大佬帮忙优化简历🙏🙏🙏

Git打Tag标签的全面指南 Tag标签是Git版本控制系统中用于标记特定提交的重要工具，通常用于标识发布版本或关键节点。掌握Tag的使用方法能显著提升版本管理效率。 创建轻量级Tag 轻量级Tag只是一个指向特定提交的指针，不包含额外信息。创建命令如下： git tag v1.0.0-lightweight  轻量级Tag适合临时标记或本地使用，但不推荐用于重要版本发布，因为缺乏元数据信息。 创建带注释的Tag 带注释的Tag会存储完整的标记信息，包括打标者、日期和说明信息： git tag -a v1.0.0 -m "Release version 1.0.0"  带注...