vivo内推

公司司机被开除了，人走后老板在群里骂他，说走之前还借了他4万块钱没还；后来司机爆料老板和人事偷情被他撞见了，更为牛的是，他安排人家司机给他装修别墅，各种跑腿，别墅还是给人事买的，更离谱的是司机还说几年来，工资也给没他涨，说老板老抠门了🤣

😭，投了好多，连个邮件回复的都没几个，笔试做完就没消息，我寻思投个测试，咋这么难。欢迎各位大佬疯狂拷打我简历，说什么改什么！

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...