对不起度，有鹅选鹅套公式了球球度不要拉黑

大一、大二傻傻的，一直跟着学校走，今年7月初刷到优雅的视频才开始醒悟。学到了微服务、rocketmq，优雅的入门路线只有jvm没看，其他看完了，跟敲了点评和外卖。最近一直在背八股（redis一点没看、jvm、juc没看完、javase、集合、mysql看完了）、准备项目。项目真的不知道要怎么学，感觉自己学得很浅、很表面，不知道学到什么程度才能去面试，有必要把代码抄一遍吗？我也想进步，想进中大厂，想秋招拿offer

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...