拼多多实习内推

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...

我想问这是被系统处理了吗？怎么拒的这么密集，有顺序还是我的简历太拉了😭😭

Linux线程互斥的基本概念 线程互斥是多线程编程中确保共享资源安全访问的核心机制。当多个线程需要访问同一资源时，互斥锁（Mutex）能防止数据竞争，确保任一时刻仅有一个线程执行临界区代码。Linux通过POSIX线程库（pthread）提供原生支持。 互斥锁的核心特性包括原子性、排他性和非递归性（默认）。未正确使用会导致死锁或性能瓶颈，需结合线程同步技术如条件变量共同使用。 互斥锁的初始化与销毁 POSIX提供两种初始化方式：静态分配使用PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER宏，动态分配调用pthread_mutex_init。销毁动态初始化的锁需调用pthread_mutex_...