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写在前面经过将近两个月的忙活，暑期实习算是告一段落了感觉自己的研究方向一直在变，但好在这些方向之间还有着一些联系本科大一期末结束后被班主任邀请到组内做一些科研，当时方向是时序预测，主要做负荷预测。经过大二的沉淀，大三发了一篇学报。由于毕设原因，大三开始接触联邦学习相关内容，并将其作为自己的本科毕设方向，但主要还是将联邦学习和负荷预测进行结合，最后也是有了一篇论文产出大三结束后成功保研，选择的导师方向是图挖掘方向，开始接触图神经网络，并逐渐对其产生很大的兴趣，和硕导交流后，确定自己硕士期间主要做基于图神经网络的社交网络传播分析与预测读研后，由于积累了一定的科研基础和比较强的代码能力，研一结束后便...

5.10面的，面试官没开摄像头，也没算法题，30分钟一到直接结束（牛魔的）。一开始面试官就说时间比较紧。结果不用多说。。PSNR、SSIM还有LPIPS的区别对比学习核心它是什么两个数据集，它是两个分布，但这两个之间的这种相似度怎么去衡量？就比方说像那种生成类的，像那个干这种从噪声生成图片，生成图片的这种真实度我怎么去衡量？你这些损失函数对训练效果分别有什么影响（我菜，会的佬评论区教一下，我用的是Charbonnier loss，Codebook loss.Perceptual loss，Adversarial loss）SEB为什么不能用交叉注意力来替代场景题开始（没见过问这么多场景题的）：视频增强和超分怎么利用时序信息你是只给了我一个单帧的检测结果是吧，然后你比方说检测到了一个飞机，我想让你给我的这个结果是包含了这个飞机在这个视频里面的完整的运动轨迹。比如说他的位置什么的，这些想让你给我更多的信息，你应该怎么做？每一帧的结果我都要。（我随便扯。）最简单的方式，你就把每一帧的检测结果都给我，对吧但这肯定他不是一个track，他没有联系起来，而且他还有可能有漏检误检的情况，那这些情况怎么处理？无算法。#阿里##实习##算法##我的实习日记##我的实习求职记录##面经#

投递情况：面经：字节：一面：1.自我介绍2.聊项目(1) 项目需求是什么？数据库表怎么设计的？(2) 点赞关系怎么存储的，有什么问题？（提到两种存储方式）(3) 针对feed流考虑一个场景：用户上传视频很多，如何避免重复观看某个视频3.介绍一下布隆过滤器4.介绍一下线程池5.介绍一下redis的集群模式6.哨兵模式的选举过程了解吗?选举算法呢？（raft算法)7.用过什么分布式锁，介绍一下原理8.看你有用过雪花算法，能介绍一下原理吗，是否会出现id相同的情况9.介绍一下责任链模式10.算法：(1) leetcode22 括号生成(2) leetcode45 跳跃游戏II (紧张，没做出来，回来...