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...

祝牛友们也能遇到自己的白月光，可惜国庆我回校，她回家，时间错开了，以后给她补一束鲜花

泡的最久的一个，估计是大佬们的剩饭吧

缓存商品功能实现 商品信息属于高频访问但低频更新的数据，适合采用缓存策略。Redis作为内存数据库，可显著降低数据库压力。 采用旁路缓存模式（Cache-Aside），优先从缓存读取数据，未命中时查询数据库并回填缓存。商品信息以Hash结构存储，Key设计为product:{category_id}，Field为商品ID，Value为商品详情JSON。 // 商品缓存示例代码 public Product getProductWithCache(Long productId) { String cacheKey = "product:" + productId; Strin...