秋招

技术面：公司规模和团队规模多大；该岗位对应的项目可以讲一下吗；项目使用的技术栈有什么；项目是单体还是微服务的；项目的难点在哪些方面；项目的数据量多大；进去会有人带吗；HR面：公司的规模和研发团队规模多大（看看和技术说的是否差不多）；咱们公司是否会提供培训或学习资源；岗位的晋升路线；研发团队氛围怎么样；能否使用几个关键词描述一下公司的企业文化；薪资结构，绩效占比（如果被问到薪资要求可以先问）；绩效审核标准；试用期多久、是否优秀可以提前转正；什么时候会给面试结果；HR面（面试通过）：薪资结构，绩效占比；上班时间，包括日常上班时间、中午休息、是否双休、节假日；试用期多久、试用期工资；薪资发放日期；年...

这几天有点焦虑  感觉一开始准备实习发现好多都不会 看小林八股发现自己数据结构没咋看 那一部分完全看不懂  见都没见过  算法也没刷过好像我大学学习  一直在看一堆中间件  和找一堆bug的路上  搞半天就会敲敲后端代码 用中间件都要捣鼓半天  ai找找使用方法面经也是有的面经还能看懂  有的面经见都没见过大一下刚开学就完弄苍穹外卖就怠惰了一年看着网上一堆27届都润了心里有点不是滋味  后悔当初不如再早一点逃课去找个小破厂实习  而不是在宿舍打游戏了附上:这几天回复我最多的一个  有点感动

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...