1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...

大二小登简历求拷打

😭我这个简历能在春招找到个中厂吗，想找个200人以上的，目前鼠鼠在30人的一个创业公司干后端，整个公司就我一个后端，没人带，想找个大一点的公司我这里还有个中国铁塔的实习，不知道写不写比较好，如果要包装的话，各位大佬有建议吗？求求求，鼠鼠年后一周就打算开始投了，各位大佬帮帮看看还有哪里能改的😭😭😭

面试官提问：“设计了一个Agent系统，在执行多步任务时某一步失败了，你会怎么处理？”这个问题的一种回答思路诞生在大模型出现之前，就是典型的软件工程答案：加异常处理、设置最大重试次数，重试三次仍然失败就返回错误信息。这个回答不能说错，确实是工程基本功。但问题在于这是传统软件系统的错误处理思路。如果把这一套原封不动搬到 Agent 系统里，其实只解决了最简单的一类问题。面试官真正想考察的是：你有没有意识到，Agent 的失败和传统软件的失败根本不是同一种问题。（我的回答放在文末了）本质区别：显性失败与隐性失败在传统软件中，失败通常是显性的。接口超时、参数校验失败、数据库连接异常，这些问题都会抛出...