你秋招最后悔的选择是什么？ 每次夜深人静想起秋招时的某个决定，都恨不得坐时光机回去给自己一巴掌——那些年我们踩过的坑，简直能编成一本《秋招避雷大全》！ 有人因为改了个面试时间错过大厂，有人因为不敢谈薪资少赚了好几万，还有人因为继续实习把整个秋招都错过了...今天就来聊聊那些让我们捶胸顿足的秋招后悔事。 一、这些操作，现在想想都肉疼 很容易发生以下的几种情况，尤其是在秋招时间去实习和 all in 实习转正从而错过了秋招的同学非常多，另外薪资的时候没有去 A 也会导致损失好几个 W，有些东西还是得提前做好攻略，才能应对的更加自如，另外多看部门稳定性和业务是否核心，而不是一味考虑中大厂，因为中大厂...

这个简历投了很多家一直拿不到offer，兄弟们帮我看看有没有什么问题

1.邮件没通知2.测评没发3.笔试没发

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...