实现逻辑： 针对 train.csv 中的工作经验（jobage）和 job.csv 中解析出的平均薪资，代码检测到了缺失值，并统一使用了中位数（Median）进行填充。选择中位数是因为它对极端值不敏感，能更客观地反映普通大众的真实水平。

本文详细解析了U-Net模型的5种核心操作：1）特征提取（3x3卷积+ReLU激活）；2）下采样（2x2最大池化）；3）上采样（2x2转置卷积）；4）跳跃连接（矩阵拼接）；5）最终判决（1x1卷积二值化）。通过6x6像素矩阵的逐步推演，展示了U-Net如何通过编码器提炼语义信息、解码器恢复细节，并利用跳跃连接解决边缘模糊问题。该模型通过端到端方式实现像素级分类，在医学影像分割和工业视觉检测中表现优