中兴你这么玩是吧

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...

嘻嘻嘻

后续一面挂了

队列的基本概念 队列是一种线性数据结构，遵循先进先出（FIFO）原则，即最先插入的元素最先被移除。队列的典型操作包括入队（enqueue）和出队（dequeue），分别对应在队尾添加元素和从队首移除元素。队列的实现通常基于数组或链表，适用于任务调度、缓冲区管理等场景。 队列的核心操作 入队（enqueue）：将元素添加到队列的末尾。若队列已满（基于数组实现时），需处理溢出问题。 出队（dequeue）：移除队列首部的元素并返回。若队列为空，需处理下溢异常。 查看队首（peek/front）：获取队首元素但不移除。 示例代码（基于Python列表实现）： class Queue: def __i...