想暑期去实习，该怎么准备呀

刚敲完黑马点评#求助#

电商消费者的三面挂了，呜呜，好心人捞一捞

ld说部门搞机器学习 大模型 强化学习方向都有偏业务面试记录！面试问题：- 详细解释一下二元分类中常用的损失函数BCE（二元交叉熵）是怎么推导出来的？数学形式是什么，为什么适合二分类任务？- 在二分类问题中，为什么通常用交叉熵损失而不用MSE（均方误差）？MSE在这种场景下会有什么问题？- （针对简历提问）你简历里提到做过特征重要性分析，具体介绍一下你用过的特征选择方法吗？比如过滤法、包装法、嵌入法这些，它们各自有什么特点？- 处理不平衡样本问题时，你一般会怎么做？比如上采样、下采样、SMOTE这些方法，你觉得哪种最有效？为什么？- 解释一下怎么解决不平衡样本的问题？- （针对简历提问）你工作里做了降采样，这对评估指标比如AUC或点击率有什么影响？降采样后怎么调整才能保证评估结果的准确性？代码题：- 给字符串 s 和字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true。（类似力扣139）- 手写一个mse的计算。（用np实现并计算）#牛客AI配图神器#

还记得23年我大二，干家教，新接了一单高中的数学。平平淡淡的小区名、一般的薪资让我觉得只是一个普通偏上一点点的家庭。但是到了地方，这么说吧，这是我从小到大到过的家里，最豪华的别墅。当天约的下午2点，我鬼使神差的12点就到人家里，进入到小区里，我的心已经开始紧绷了，一直强忍着让自己心情安静下来。他们院子门没有锁，但是是关着的，于是我很尴尬的站在外面犹豫要不要进，在保安的眼光下，我还是鼓起勇气拨打了家长的电话。是一个很有气质的中年妇女，身着旗袍极具线条感，富有贵气，家中整洁无暇，一楼就非常的大，客厅陈列一股复古且豪华的气质，压根不敢轻举妄动。因为12点了，他们就邀请我吃饭，坐他们的室内电梯到负一楼...