6.20从腾讯离职秋招，10.20终于拿到第一个意向，同时小论文也中稿了四个月来60场面试，持续焦虑，看着其他人纷纷上岸，内心自卑焦躁不过终究是柳暗花明又一村虽然这些成就在大佬眼里不算什么，但对于我这个普通人来讲，已经满足了双非转码+0基础的我，一路走来磕磕绊绊非常要感谢自己的导师和学长指导，还有志同道合的26届老哥们的陪伴继续前进吧，不能就此停歇。学如逆水行舟，不进则退终于不用再焦虑了！

双非本。学完外卖和点评后自己融合改造了一下，做了一版简历出来，试着投了一下发现没动静。现在这水平能找到寒假实习吗，还是说寒假继续沉淀，学微服务。从来没有面试过，总感觉对面试有种莫名的害怕😨。

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...