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clover123321
2019-11-18 21:33
北京邮电大学 运维工程师
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2019-11-18
在牛客打卡1天,今天也很努力鸭!
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11-20 22:04
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机器学习模型验证:从实验到统计的完整指南
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...
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10-03 17:08
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10-13 18:10
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HW凉经
。收拾收拾心情下一家吧————————————————10.12更新上面不知道怎么的,每次在手机上编辑都会只有最后一行才会显示。原本不想写凉经的,太伤感情了,但过了一天想了想,凉经的拿起来好好整理,就像象棋一样,你进步最快的时候不是你赢棋的时候,而是在输棋的时候。那废话不多说,就做个复盘吧。一面:1,经典自我介绍2,项目盘问,没啥好说的,感觉问的不是很多3,八股问的比较奇怪,他会深挖性地问一些,比如,我知道MMU,那你知不知道QMMU(记得是这个,总之就是MMU前面加一个字母)4,知不知道slab内存分配器->这个我清楚5,知不知道排序算法,排序算法一般怎么用6,写一道力扣的,最长回文子串反问:1,工作内容2,工作强度3,关于友商的问题->后面这个问题问HR去了,和中兴有关,数通这个行业和友商相关的不要提,这个行业和别的行业不同,别的行业干同一行的都是竞争关系,数通这个行业的不同企业的关系比较微妙。特别细节的问题我确实不知道,但一面没挂我。接下来是我被挂的二面,先说说我挂在哪里,技术性问题我应该没啥问题,主要是一些解决问题思路上的回答,一方面是这方面我准备的不多,另一方面是这个面试写的是“专业面试二面”,但是感觉问的问题都是一些主管面/综合面才会问的问题,就是不问技术问方法论。我以前形成的思维定式就是专业面会就是会,不会就直说不会,但事实上如果问到方法论性质的问题的话得扯一下皮,不能按照上面这个模式。刚到位置上就看到面试官叹了一口气,有一些不详的预感。我是下午1点45左右面的。1,经典自我介绍2,你是怎么完成这个项目的,分成几个步骤。我大致说了一下。你有没有觉得你的步骤里面缺了一些什么,(这里已经在引导我往他想的那个方向走了),比如你一个人的能力永远是不够的,,,我们平时会有一些组内的会议来沟通我们的所思所想。。。。3,你在项目中遇到的最困难的地方在什么方面4,说一下你知道的TCP/IP协议网络模型中的网络层有关的协议......5,接着4问,你觉得现在的socket有什么样的缺点,有什么样的优化方向?6,中间手撕了一道很简单的快慢指针的问题。大概是在链表的倒数第N个位置插入一个节点。————————————————————————————————————10.13晚更新补充一下一面说的一些奇怪的概念:1,提到了RPC2,提到了fu(第四声)拷贝,我当时说我只知道零拷贝,知道mmap,然后他说mmap是其中的一种方式,然后他问我知不知道DPDK,我说不知道,他说这个是一个高性能的拷贝方式3,MMU这个前面加了一个什么字母我这里没记,别问我了4,后面还提到了LTU,VFIO,孩子真的不会。
走呀走:
华子二面可能会有场景题的,是有些开放性的问题了
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11-19 18:59
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