留学生如何选择暑校，做到回国 + 100%转学分两不误？

一、留学生如何选择暑校，做到回国 + 100%转学分两不误？

不影响GPA、顺利转学分

请大家谨记以下2条，不白费精力，不花冤枉钱。

1、官方寄送出来的成绩单

GET国际课程项目在美国、加拿大、中国均有合作院校（厦门大学、青岛大学、重庆交通大学；东田纳西州立大学、旧金山州立大学、北亚利桑那大学、高贵林学院、尼亚加拉学院）

美国大学之间学分可以互相转换，不需要额外的教育部学分认证。大多数学校都会有学分转换数据库，里面涵盖美国各所大学的课程对应的本校课程，方便转学生或者暑期在校外修课的学生参考。学生本校官网“credit transfer database”或者“credit transfer tool”或者“credit transfer”等关键字查询信息。个别学校没有数据库，可以到Registrar或者Admission Office咨询相关信息。

针对加拿大的部分有限制转学分条件的学校，GET合作加拿大本地院校，保障符合转学分要求。

2、在学生选完课程后，GET也会辅助学生与Academic Advisor确认，得到Advisor同意后，才开始上课。

不要盲目选择暑校，多了解暑校学分对应情况、服务情况，和自己的academic advisor积极沟通。

GET国际课程项目，坚持以保障学分转换的服务原则，与国内外多所高校合作，开设符合北美课程体系的学分课程，多对一指导与服务，确保学生顺利拿到学分。

二、美国机器学习校招过程

美国机器学习校招过程

美国机器学习行业一直备受关注，而机器学习领域的校招过程也是许多学生所关注的焦点。在美国，机器学习校招通常分为几个阶段，包括简历筛选、在线测试、技术面试和文化面试等环节。针对这些环节，有一些值得注意的要点。

简历筛选

美国机器学习公司在进行校招时，首先会进行简历筛选。在简历中，应着重突出自己的相关经验和技能，包括机器学习相关的项目经历、竞赛经历、所掌握的技术等。另外，对于在学术界有过出色表现的申请者，其相关研究成果也是一个亮点。因此，在准备简历时，要确保自己的亮点清晰明了，以便通过初步的筛选。

在线测试

通过简历筛选的申请者，往往需要参加在线测试，以验证其技术能力和解决问题的能力。在线测试的内容通常涉及机器学习算法、数据结构和编程等方面的知识，需要申请者在规定的时间内完成测试。在进行在线测试前，申请者要对常见的机器学习问题进行充分的准备，熟悉各种算法和数据结构的基本原理和应用场景，以应对复杂的测试内容。

技术面试

通过在线测试的申请者，将有机会参加技术面试。技术面试通常由公司的工程师或技术主管主持，主要考察申请者在机器学习领域的深度知识和解决问题的能力。在技术面试中，申请者可能需要回答一些开放性的问题，解释自己的项目经历或解决过的技术难题。此外，面试过程中还可能涉及一些算法设计和编程题目，需要申请者在短时间内给出合理的解决方案。

文化面试

除了技术面试，申请者还可能需要参加文化面试。文化面试主要考察申请者的团队合作能力、沟通能力以及对公司文化的理解和认同。在文化面试中，申请者需要展示自己的个人特质和与团队协作的经验，以及对公司使命和愿景的认同。文化面试通常是一个交流的过程，申请者要展现出良好的沟通技巧和团队合作精神。

总结

美国机器学习校招过程可以说是一个全方位的考察申请者的机会，不仅要求申请者具备扎实的技术功底和解决问题的能力，还要求申请者具备优秀的沟通技巧和团队合作精神。对于即将投身机器学习行业的学子来说，深入了解校招过程，充分准备各个环节，将是成功获得心仪职位的关键。

三、互联网大厂机器学习经验转做量化研究，据已有的因子特征去预测收益率，为啥效果一直上不去？求大佬赐教…?

互联网行业运用机器学习开展业务大多只是应用，很少会对业务所在领域产生较大影响，很少存在容量问题，但量化策略对市场的影响和容量问题是真实存在而且致命的。

我们用第 i 期的因子值和第 i+1 期的收益率运用机器学习拟合出来的模型 其实是 市场上有 N 个人用第 i - 1期的因子值和第 i 期的收益率运用机器学习拟合出来的 M 个模型对市场共同作用产生的结果，且i+1期的市场波动有限，这M个模型各自能分得的利润的分布也十分随机，所以除非你的模型能考虑到这一客观事实并把其融入其中，才有可能产生显著的利润吊打其他模型，否则样本内外表现差异悬殊是必然。

关于相关经验分享或指导还是不要想了，愿意分享和指导你的人都是压根赚不到钱的，建议题主还是自己探索吧。

听说今年互联网行业在走下坡路，大量互联网行业从业者气势汹汹的要来卷我们，说实话我们一直在搞量化的现在害怕极了，甚至想误导一下新入行的朋友们让你们多走一点弯路，毕竟走弯路的人亏的钱才是我们最大的利润来源。。