23 届的还没地上班……

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...

拼多多测试一面，

现在在AI领域的实际工作中，Skill设计是最核心的。不是提示词工程，不是模型微调，而是给Agent写"技能说明书"的能力。 结合百度输出的skill文章整理了下： 什么是Skill？ 简单说，Skill就是一份结构化的任务说明，告诉AI Agent：  你能做什么 什么时候该触发你 具体怎么一步步执行  它不是代码，更像是一份"超级SOP"。写得好，Agent就能自动识别用户意图并执行复杂任务。 Skill的文件结构 一个完整的Skill长这样： my-skill/ ├── SKILL.md # 核心文件：描述+工作流程 ├── scripts/ # ...