深信服长沙面经

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#

#软件开发2024笔面经# 中国邮政 研发中心技术岗面试第一次是无领导小组讨论，我去不了线下，所以申请了线上。二面就是终面了，要去现场感觉非常严格，需要登记报备才能进入园区。进入园区之后还要让hr下来刷卡才可以领人进去。待遇其实还不错，但是就是位置很偏。面试是多对多，问了一些技术问题。包括问大家的实习经历，还有实习做的事情。还有就是对于人工智能的看法。问的问题有transformer的结构。软件开发中用到的一些经典架构。还有一些八股，但是好久没复习，有点记不太清了。最后直接开摆说我不会。最后和领导交流的时候，领导问了大家有没有用过大模型，然后对于大模型有哪些了解，我正好用过一点其他同学研究方向基本就是纯视觉。

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5.6面的，是面试体验最差的一次，面试官的面相不是很好，而且我每次说完或者说不会都得等面试官10s说出他的下一个问题。。。介绍Controlnet ？它是怎么引导的介绍DDPM？他预测的是什么？为什么可以直接预测噪声？讲一下那个公式重参化知道吗GAN和扩散模型区别？为什么扩散模型效果好文本控制是怎么嵌入的？注意力机制公式为什么除以根号d?如果不除会变成什么？介绍VAEVAE和AE的区别？介绍LoRADDIM和DDPM区别位置编码了解过吗？绝对的加在什么地方，qkv映射前还是映射后旋转位置编码了解过吗？无算法题，差不多30分钟结束#面经##计算机视觉岗##算法##实习##我的实习求职记录#