团孝子已上线feeling:面了很多家公司，能感受到目前只有小公司+外包喜欢问八股。大厂虽然也问八股，但是是从实习、项目中进行提问，并且大厂会问很深，面试官也会对你的回答进行思考➕追问，所以准备大厂面试前一定要备好相关资料。对于算法，我做的是codetop前100+力扣hot100+力扣高频150，面试中实感hot100就足够，基本上只要是hot100就秒答。对于项目和八股，我做的也是烂大街的星球项目，八股则是看小林和问ai，自己也写了很多技术博客和画了很多思维导图，并且自己也尝试用嘴巴说出来，不只停留于纸面。运气也很重要，必须要让面试官/HR看到简历才行，所以建议投递时间是下午两点。tl:第一岗位9.9 投递9.10 一面（一面评价:最近见过最强的大三，结束五分钟后约二面，都晚上九点了不下班吗）9.11 二面（三道算法a出两道，反问评价:经验不够等横向，我实习生要啥经验）9.21挂（实习时间过短+其他原因，想要一年实习的，为什么不招个正职）第二岗位10.10投递10.11约面（主管打电话，说看到我之前投递记录了想要我挂qa职进去干后端，同意）10.14 一面（无八股，主动说确实很强，意愿很强）10.16 oc其余，友邦，东软，东华，惠择，用友oc已拒京东测开一面挂（投后端被测开捞）腾讯测试已拒（投后端被测开捞）ps:表扬惠择的主管面，没怎么问技术（可能是一面面试官沟通过了），全程一起讲大道理，解答了心中很多疑惑，也告诉我以面试官角度来看怎么选候选人，如果可以下次一定选惠择

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...