职场从来都不存在什么公平，雇主通常都是优势方而雇员是弱势方（行业大神除外），再加上我们国家人口众多，所以很正常的，公司作为雇主在面试应聘者的时候都是趾高气昂、高高在上（面试过n家公司的在一旁泣血控诉）。人有三六九等，公司也有三六九等，而面试官也有，有不少渣渣公司在面试求职者的时候，往往瞅准了求职者急于找到工作的心理，用各种手段把求职者耍的团团转，最后求职者还得对他们说一句：谢谢！下面是几种求职者经常会遇到的坑:第一种：打着招人的幌子实际上是为了解决公司项目上遇到的技术难题在我们求职过程中，有的公司动机不纯，通过各种理由欺瞒，将求职者在面试时的经验成果据为己有。最常见的就是以笔试为名将项目里遇到...

兄弟们 谁能刷1000道题让我看看

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...