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11-20 16:44
西安电子科技大学 Java
为什么面试问的越详细反而没有后文了?
作为一名摸爬滚打了八年的Java开发者,经历了无数次面试与被面试,我观察到一个令人费解的现象:有时面试官问得越深入、越细致,仿佛对你的技术了如指掌,最终却石沉大海,再无回音。 这背后并非偶然,而是不同规模公司对人才需求的底层逻辑差异所致。结合我的亲身经历和思考,我认为核心在于:大厂赌的是你的“潜力”,而中小厂要的是你“立刻能干活”。🧠 大厂视角:深挖是为了验证潜力与深度思考能力在大厂的面试经历中(无论是作为候选人还是面试官),我深刻体会到他们对“问得深”有着不同的目标:“剥洋葱式”提问不是为了刁难,而是考察思维深度: 当面试官不断追问“这个方案为什么最优?”、“如果并发量再增加十倍,瓶颈在哪...
我发现了面试通关密码
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10-29 15:51
嘉应学院 Java
投Java后端实习,一直没有面试,简历有什么问题吗
是因为学历不好,只是二本吗?
后端转测开第一人:
你把简历的学历改成北京交通大学 去海投1000份发现基本还是没面试
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10-29 19:48
河南科技大学 Java
刚打开boss就看到了爱耄hr
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11-20 22:04
西安美术学院 运营
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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