大🐮🐮最近来到黄龙🐜这实习，问下实习生是不是加不了社团啥的，很想找人打篮球，组内小登只有大🐮🐮一人，天天一个人快憋坏了。。。。有没有大手子来救救大🐮🐮

如图，这是什么心态呢，太搞笑了。

我是某双非27届的学生，现在投本地的实习岗位没有任何一个面试，也许是我打的招呼太少了，总感觉想的太多做的太少，大一大二我基本没怎么做对就业有关的事情，甚至javase也才是我这个暑假才看完的，然后上周看完了黑马的外卖，自己跟着敲完了，虽然一直有在看boss，但是今天晚上我才发现整个就业市场怎么激烈，我还有机会吗

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...