【荣耀】实习笔试

记录一场特别的面试，这是我求职以来面得最差的一次，却也是收获最多、成长最大的一次，来牛客记录感悟，分享给正在求职的小伙伴。这段时间我一直以积累面试经验为主，前几次自我感觉良好，摸索出了面试逻辑，还误以为自己已摆脱学生思维，能从容应对各类提问。但今天的面试官跳出传统框架，先介绍企业情况，再从全新角度探讨我简历上的内容，到后期几乎全程是我向他提问，他耐心解答并引导我思考。最触动我的是，我答不上问题时他会主动指导，还会提前说明可能超出我认知的问题“不答也没关系”，这份包容让我彻底放松。他问我“人生中的成功是什么”，我思索良久后回答，过往经历塑造了我，我也能主动塑造未来。他接着围绕“主动”追问事例，让我更清晰地剖析自己。这次面试最大的收获，是学会了问自己“为什么是我”——无论面对岗位竞争还是工作任务，多问一句，才能明确自身优势与不足。他还和我聊了职场真相，那些我已知的道理，经他一说变得无比真切，他笑着提及职场的冷酷与个人的微小，让我对职场有了更清醒的认知。以前我十分抵触dirty work，觉得繁杂且无价值。他用桌子的例子点醒我：社会分工本就是各司其职，重复做好小事才能提升效率；职场中，把小事做精，才能让领导看到价值，获得更多机会。他还分享了实用职场思维：学校里我们答问答题，工作中要给领导提选择题。他问的刁钻问题贴合职场实际，还纠正了我处理部门利益冲突的固有思路。虽然大概率拿不到这个岗位，但我毫无遗憾。他的指导让我实现了思维提升，坚定了自身想法，这场面试超值又有意义。我也清醒认识到自己仍有较重的学生思维，成长之路还很长。很庆幸遇到这样真诚专业的面试官，这份收获远比一个offer更珍贵❤️

DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...

开场： 1、自我介绍研究方向：2、介绍下你的研究方向这块实习：3、实习做了哪些工作4、系统的数据来源5、系统这些数据量大不大，用什么存储的6、慢查询排查优化完整流程讲一下7、这块MySQL的数据量大吗，怎么样的8、Caffeine参数怎么设置的9、Caffeine命中率统计过吗10、如何保证Caffeine命中率11、Redisson分布式锁解决缓存击穿是什么样的场景12、没拿到Redisson分布式锁的线程直接返回吗13、Caffeine + Redis + 数据库的三级缓存会出现缓存击穿吗，怎么解决项目：AI项目14、这是开源的还是你们真实存在的，介绍下15、召回率准确率有测量吗点评16、这个是开源项目吗17、介绍下你做了哪些优化18、滑动窗口限流用的Redis哪个数据结构19、这里面key这些怎么设置的20、滑动窗口和请求数设的多少21、那如果很高并发请求，这块还可行吗，怎么办22、做过压力测试吗23、Redis 是单体的吗还是24、Lua 脚本里redis key怎么构成的八股：25、常见限流算法还知道哪些，讲一下26、Lua脚本能保证原子性吗27、Kafka rebalance场景说一下28、Kafka 分区数与消费者组消费者数这里的关系讲一下29、Kafka 重复消费怎么解决30、Kafka 消费堆积怎么解决31、线程和进程的区别32、InnoDB默认隔离级别是，解决了哪些问题，怎么解决幻读的33、事务四大特性34、Spring 怎么解决Bean对象循环依赖的35、ArrayList是线程安全的吗，List里面有哪些是线程安全的36、ConcurrentHashMap如何保证线程安全的37、final关键字的作用38、synchronized 和 ReentrantLock 区别39、垃圾回收了解吗40、OOM如何排查优化，了解过吗41、实际用过MAT吗42、Redis有哪些数据结构43、Redis底层用了哪些数据结构44、Redis过期删除策略和内存淘汰策略

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