题解 | #使用join找出没有分类的电影id以及名称#

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...

最近后台收到很多类似的问题 Java 后端的行情不如从前，这时候想转测开 但你可能会担心：我只会 Java，不会 Python，能行吗？先说结论：能转，而且 Java 能力反而是你的优势。Python 不是拦路虎，最多是个小门槛。测开行情怎么样？测开岗位的需求在稳定增长。原因其实很简单：业务迭代越来越快，自动化测试、CI/CD、质量基建成为刚需很多公司开始意识到：与其招 10 个业务测试，不如招 2 个测开建体系测开既能写代码，又懂测试思维，性价比很高测开到底要会什么？很多人以为测开 = 测试 = 点点点，这是最大的误解。现在的测开，本质上是个工具开发 + 质量保障的岗位：写自动化测试框架（接...