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...

联想 oc 米哈游 oc小红书 oc美团 oc腾讯 oc醒来发现，做梦呢已经燃尽了

。收拾收拾心情下一家吧————————————————10.12更新上面不知道怎么的，每次在手机上编辑都会只有最后一行才会显示。原本不想写凉经的，太伤感情了，但过了一天想了想，凉经的拿起来好好整理，就像象棋一样，你进步最快的时候不是你赢棋的时候，而是在输棋的时候。那废话不多说，就做个复盘吧。一面：1，经典自我介绍2，项目盘问，没啥好说的，感觉问的不是很多3，八股问的比较奇怪，他会深挖性地问一些，比如，我知道MMU，那你知不知道QMMU（记得是这个，总之就是MMU前面加一个字母）4，知不知道slab内存分配器->这个我清楚5，知不知道排序算法，排序算法一般怎么用6，写一道力扣的，最长回文子串反问：1，工作内容2，工作强度3，关于友商的问题->后面这个问题问HR去了，和中兴有关，数通这个行业和友商相关的不要提，这个行业和别的行业不同，别的行业干同一行的都是竞争关系，数通这个行业的不同企业的关系比较微妙。特别细节的问题我确实不知道，但一面没挂我。接下来是我被挂的二面，先说说我挂在哪里，技术性问题我应该没啥问题，主要是一些解决问题思路上的回答，一方面是这方面我准备的不多，另一方面是这个面试写的是“专业面试二面”，但是感觉问的问题都是一些主管面/综合面才会问的问题，就是不问技术问方法论。我以前形成的思维定式就是专业面会就是会，不会就直说不会，但事实上如果问到方法论性质的问题的话得扯一下皮，不能按照上面这个模式。刚到位置上就看到面试官叹了一口气，有一些不详的预感。我是下午1点45左右面的。1，经典自我介绍2，你是怎么完成这个项目的，分成几个步骤。我大致说了一下。你有没有觉得你的步骤里面缺了一些什么，（这里已经在引导我往他想的那个方向走了），比如你一个人的能力永远是不够的,,,我们平时会有一些组内的会议来沟通我们的所思所想。。。。3，你在项目中遇到的最困难的地方在什么方面4，说一下你知道的TCP/IP协议网络模型中的网络层有关的协议......5，接着4问，你觉得现在的socket有什么样的缺点，有什么样的优化方向？6，中间手撕了一道很简单的快慢指针的问题。大概是在链表的倒数第N个位置插入一个节点。————————————————————————————————————10.13晚更新补充一下一面说的一些奇怪的概念：1，提到了RPC2，提到了fu（第四声）拷贝，我当时说我只知道零拷贝，知道mmap，然后他说mmap是其中的一种方式，然后他问我知不知道DPDK，我说不知道，他说这个是一个高性能的拷贝方式3，MMU这个前面加了一个什么字母我这里没记，别问我了4，后面还提到了LTU，VFIO，孩子真的不会。

市场部/管培生/运营岗📖 1. HR初面（电话/视频）：基础筛选，约20分钟 2. 部门主管复试（现场/视频）：专业能力考核，约30-40分钟 3. 总经办终面（现场）：综合评估与岗位匹配度，约20分钟 TL参考：投递→1天内HR面→3天内复试→终面→2-3天出结果 - “简单自我介绍一下” ✅ 重点：突出与岗位相关的经历（如活动策划、数据分析），结合品牌调性（国风、年轻化）举例。 - “你了解霸王茶姬吗？最近的市场热点是什么？” ✅ 必答知识点： - 品牌定位：“原味鲜奶茶”赛道，对标星巴克的“东方茶饮文化” - 爆款单品：伯牙绝弦（年销1亿杯+） - 近期热点：春节翻译争议（Lunar ...