求offer给建议

# 1. 多源数据说明：- 数据是一张表格，字段如下： User_id, S_model1, S_model2, S_model3, feature1, feature2, feature3, Y, dt- 其中User_id是用户编号，dt是时间分区，Y是目标，feature是特征，S_model表示其它的模型分- 不同的S_model来自不同数据源，feature1、feature2和feature3来同一个数据源- 不同分区内，数据源有不同程度的缺失和断流数据示例如图：# 2. 目前的融合方案是：将所有字段均视为特征，输入xgb进行训练。该方案存在如下问题：- 训练集上，xgb模型的性能较低。- 模型上线后，用户的Y标的预测很不稳定（用户某个特征的缺失导致其Y标大幅变动，这是很不合理的）。# 3. 请问有好的多源数据融合方法吗？能克服各数据源的缺失/断流问题，有效利用各个数据源的带来的增益，最终：- 提高训练集上xgb模型的性能- 提高模型对用户Y标预测的稳定性

前言这是我的八股专栏的第9篇文章。我的八股专栏：https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/j8ZZk0(里面还有苍穹外卖的完整话术)我的架构设计专栏：https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/0ybvLm1.10种排序算法汇总*先谈一谈稳定性：稳定性简单来讲就是考虑排序后值相同的元素和排序前是否保持一致（如排序前a1和a2值相同，排序后仍是a1在前a2在后）*1.冒泡排序通过对待排序序列从前向后（从下标较小的元素开始）,依次*对相邻两个元素的值进行两两比较*，...

计算机有哪些高薪海外岗？我看大部分都是土木老哥。。

端午前的最后一天，在经历了接近一个月的泡池子阶段之后，我终于收到了华为实习的offer，非常开心，算是给我这次实习求职画上了句号。正好端午在家也没什么事情，于是乎码点字来总结一下。 今年年初，学院公布了专业排名，按照往年的保研率算了一下，我基本上没有保研的机会，也正好，这更加坚定了我心中直接就业的决心。但是在当下的学校或是家庭中，大家似乎对于研究生的学历都更加看重，仿佛没有研究生学历就好像没有出路一样。也正是因为这个原因，我一直都在犹豫到底是考研还是工作。最后在咨询了一些学长和老师后，下定决心，准备就业，目标也很简单，就是毕业能进大厂。对于我这个农村出身的"村庄做题家...