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...

有一段中厂实习经历，没续签，当时续签的基本都转正，八股算法一般，秋招已经约不到中大厂了，有一个小厂offer但要实习转正，感觉不太满意，拒了，想去投实习，好像实习也不要26届了。感觉秋招已经失败了，已经走到头了。顺便附带一张简历，懂哥可以指点一下。

目前背了一周八股，leetcode hot100刷了30道，什么时候可以开始投简历？求助各位大佬帮忙优化简历🙏🙏🙏

二面完排序挂一面UE的骨骼动画原理在指定骨骼位置生成对象蒙太奇和动画序列IK重定向C++智能指针开平方二面简历上的某个VR项目会训练大模型吗类似Deepseek深度思考时的动态文字效果怎么实现UE属性同步二分查找区间没招了，一个用不到游戏引擎的中台部门，面试官不懂引擎，全程都是我在教对面，就差打开引擎照着源码一行行去讲了。跟我说这个部门好多人要做游戏不愿意来，我也表忠心了。就这样还是要学历不要技术，那可能跟游戏沾边的确实都鸡犬升天了吧