小红书2025 REDstar项目开始招

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...

被挂最爽的一次本来昨晚想做笔试了，还好我有拖延症😄所有测评笔试ai面都做了才筛简历的公司都是沙壁😡

🔥滴滴一二三面 技术面 面经后端最近结束了滴滴的面试，三轮技术面问得超细致❗️整理了完整面经和思路分享给大家👇——————🧩一面 60min•RocketMQ vs Kafka 区别（设计理念/吞吐/延迟）•Redis性能核心：内存+I/O多路复用原理•Redis数据结构选型场景实战•MySQL与Redis一致性方案（旁路缓存策略）•协程原理剖析：Goroutine底层调度模型•Lua脚本实现原子库存扣减•MySQL索引优化与B+树优势•防超卖方案：分布式锁+库存校验•算法：搜索旋转排序数组（二分变形）——————🧩二面 60min•List遍历删除的坑（迭代器失效问题）•MySQL索...