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...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

📍面试公司：小红书🕐面试时间：2026.3.10💻面试岗位：27前端实习生❓面试问题：八股竟然一点没问（项目方面展开很多：（完全根据简历问）项目有什么特色功能？jwt的技术选型理由，文件结构的设计有什么考量，对当前产品优化的思路，怎么成为独具一格的产品。算法：很简单的，判断两圆或两矩形有没有碰撞。但基本功不太行没写完，讲了下思路，面完回想矩形的发现还是有优化点。算法还是得多写多练。🙌面试感想：感觉ai时代对编码效率的权重有所降低，前后端工程师也需要往产品和架构方向横向发展了，全栈化也是趋势，但基本功还是不能落下，ai产出代码的review依然很重要。面试官人很好，从项目到产品到工作都聊...