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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...

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

实习不知道怎么写简历，求各位大佬给点建议！~

1、自我介绍2、介绍实习3、问为什么研究生方向是LLM，选择做开发，以及到岗时间4、详细介绍其中一段实习，完整的业务流程、业务背景、系统设计5、具体围绕的我实习展开大概40mins （一致性、并发、分库分表）6、hashMap相关问题 （一个线程写，其他多个线程读出现什么问题）7、redis实现分布式锁 （自己实现redis分布式锁考虑什么）8、redis的技术选型问题，给你一个新的业务场景，多大并发要引入redis，为什么引入redis9、tcp的三次握手，如果每次第二次服务端发完syn+ack 客户端都不回复，且客户端多次尝试，会出现什么问题10、XSS问题11、https代理人劫持12、...