1、工作项目1：基于多分类的自动告警监控系统
背景：版本外发，时间紧急，人工筛选速度很慢。传统方法是分析5个模块打印出来的告警日志，很依赖经验。
建模：告警信息作为训练数据，标签是5个模块。抽象成多分类问题，使用KNN。
单个告警是1个单词，单位时间内样本是一个样本。
出现的问题：
（1）预处理：去掉一些无用的告警；不能按照次数累加，而是出现一次就为1；
（2）单位时间的选择；
（3）KNN：权重距离加权、kd-tree、ball-tree。没有用LSH，局部敏感哈希，因为还没有那么海量数据。
特征维度：100维*20万样本 标签：1-5
2、工作项目2：
背景：CNN在通信系统里的应用
编码--调制00/01/10/11 空气 信道估计和译码00/01/10/11--解调--解码
3、狗狗识别项目：
4、SVM算法原理和优缺点
5、过拟合的原因、解决方法等
6、针对宝宝树
图片：
（1）上传时：挑选质量高的图片；通过人脸识别出宝宝，提示上传宝宝照片
（2）相册分类：场景分类（室内、外景），姿势分类（站立、坐着），多个宝宝
（3）相册搜索
视频：
（1）视频分类、视频推荐