一、核心概念 1.1 什么是柯里化 **柯里化（Currying）**是一种将多参数函数转换为单参数函数序列的技术。 简单理解：将一个接受多个参数的函数，转换为接受一个参数并返回一个新函数的过程。 1.2 基本示例 // 普通函数 function add(a, b, c) { return a + b + c; } // 柯里化后 const curriedAdd = curry(add); curriedAdd(1)(2)(3); // 6 curriedAdd(1, 2)(3); // 6 curriedAdd(1)(2, 3); // 6  1.3 柯里化的优点  减少冗余代码：可以复...

突然就收到了库洛的oc，很快的谈薪，很快的逼签，好像自己的去向突然就决定了，确实是自己很喜欢的方向，但当突然做决定的时候还是患得患失的。无法评判，选择无关绝对的好坏，只是在不同赛道里，偏向了更贴合自己的那一个。滴滴美团固然是不错的选择，但二次元领域的适配感，是自己更看重的。毕竟谁也没法预判未来，与其顾虑三五年后可能在互联网面对枯燥业务、深夜加班时的遗憾，不如遵从当下的心意——至少这份对领域的喜欢，是此刻最确定的东西。这种患得患失大概就是成长里的选择题后遗症吧。毕竟没有哪条路能提前看到终点，本就没有标准答案。但反过来想，能在年轻的时候选择一份“提起就会眼睛发亮”的工作，已经比很多在迷茫中打转的人幸运多了。就算以后真的会有遗憾，至少此刻的热情是真的，为热爱拼一次的勇气，也绝不会是白费的。最后祝大家都能签到理想的工作，爽拿offer！

人有时候也贱

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...