华夏银行 提前批 信息科技管培生二面

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...

真的绷不住了，双非b真的是案底啊

React18 路由案例：记账本实现指南 路由配置与基础框架搭建 使用 react-router-dom v6 配置路由结构，在 main.jsx 或 App.jsx 中初始化路由： import { createBrowserRouter, RouterProvider } from 'react-router-dom'; const router = createBrowserRouter([ { path: '/', element: <Home /> }, { path: '/detail', element: <Detail /> }, { path: '/e...