求问中广核在深圳10.27体检的有后续吗

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...

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秋招收到了拒信心凉凉的求建议

打开朋友圈，有人晒offer晒到像在打扑克牌，有人收感谢信收到手软。今年的秋招，有人说比前两年还难，有人说意外捡漏成功。作为一个经历过的人，我来给大家讲讲今年秋招的那些哭笑不得的事。  一、秋招众生相：人类的悲欢并不相通 我给总结为四种类型的秋招众生相，总有一大批天选人会收割Offer，然后在牛客、招聘群来炫耀自己的收割offer，表面上让他人给出建议，实际降维打击众人！也会有这样一批人，一开始几个月面试都没几个，可11,12月却收到了2,3个意向，运气还是很重要的。 有不少的同学会选择转行，因为80%甚至以上的人，都是跟着学校进行学习的，那么找不到工作是大概率事件，但学校就业率还是要保证的，...