1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...

为啥都没人鸟我哇各位大佬帮忙看看简历

大家好，我的校招经验丰富，本科毕业、硕士入学、硕士毕业一共经历3次校招，战绩如下：［实习Offer］：万科财务、中审众环审计、海康威视财务、美的集团“美少年暑期实习”财务（后两者鸽了没去）［全职Offer］：💻本科：华为集团财经（我承认那会儿对华子的滤镜太重，因此本科的白月光，梦中情司只有她）、美的财务专员👔硕士：中石油财务、成都高新投资集团内审、泸州老窖总部财务、华侨城财务具体介绍请看图片~可提供求职全流程辅导，包括不限于：📊行业/企业/岗位科普（体制内外都待过，家里都是体制内）📇求职方向规划🗣公务员/企业的笔面试经验分享及模拟面试辅导📝简历修改🏬Offer对比分析帮选……声明...