许愿小米

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...

给我气笑了

学校门禁换人脸了，换了两周之后就被导员抓回去了，段子也是发生到自己身上了，还好已经实习四个月了，也算不错了，就是亏了点房租😂

一面自我介绍算法，两数之和URL 输入到浏览器会发生什么TCP 三次握手TLS 四次握手TCP 四次挥手HTTP/1.1、HTTP2、HTTP3的区别，HTTP3相比于HTTP2有什么优化进程、线程、协程什么区别 最左前缀匹配MySQL 主从复制Redis 持久化？挑一个最好的实习来讲转 GO 吗？Base 接受吗？反问二面自我介绍讲实习的业务Kafka 可靠性分布式唯一 ID （设计题）手撕：逆序对