阿里巴巴機(jī)器學(xué)習(xí)暑期實(shí)習(xí)面經(jīng)

《機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別》、《劍指offer》贸人、《計(jì)算機(jī)視覺算法與應(yīng)用》


好啦间景,以上是我看的別人的經(jīng)驗(yàn)

下面開始寫自己的經(jīng)歷:

4月19日,投遞簡(jiǎn)歷艺智,內(nèi)推通道倘要,完善簡(jiǎn)歷。

投遞后十拣,當(dāng)前進(jìn)度變化如下:

新投遞:

這期間封拧,我完成了測(cè)評(píng)。

簡(jiǎn)歷評(píng)估中:


在4月23日大概下午4點(diǎn)左右夭问,接到了浙江杭州的電話泽西,是阿里的面試人員,因?yàn)槲冶粌?nèi)推的是阿里集團(tuán)-創(chuàng)新業(yè)務(wù)事業(yè)群-盒馬的算法工程師-機(jī)器學(xué)習(xí)職位甲喝,但是在阿里完善簡(jiǎn)歷“經(jīng)典三問”中尝苇,我填寫的最想去的部門是“天貓事業(yè)部”,所以面試官先問我埠胖,考不考慮盒馬糠溜,我說考慮。面試官說直撤,那你現(xiàn)在有時(shí)間聊一聊嗎非竿?我說,有時(shí)間谋竖。面試官說红柱,好的,那我們開始吧蓖乘。

于是就開始了我的一面锤悄,時(shí)長(zhǎng)約30分鐘。

回憶一下嘉抒,大概流程是這樣子的:

面試官:先做一下自我介紹吧零聚。

北極熊:balabala

面試官:也就是說,你本科期間主要完成的是“基于視覺的煙霧檢測(cè)”些侍,研究生期間主要完成的是“類別無關(guān)計(jì)數(shù)模型的復(fù)現(xiàn)與改進(jìn)”隶症,那我們來聊一下后一個(gè)項(xiàng)目吧。

北極熊:好的岗宣,這個(gè)項(xiàng)目……(我講述了一下項(xiàng)目的流程)

面試官:這個(gè)項(xiàng)目中蚂会,你剛才說,最后得到一張熱力圖耗式,再根據(jù)熱力圖得到計(jì)數(shù)和位置胁住,那么請(qǐng)問你是怎么得到個(gè)數(shù)的呢趁猴?

北極熊:所得到的熱力圖,每一個(gè)物體滿足高斯分布措嵌,中心處概率最大躲叼,向邊緣依次減小,概率和等于1企巢,那么我們只需要通過積分,來求得整張圖的概率和就可以知道有幾個(gè)物體了让蕾。不好意思浪规,沒有物體的位置,我們?cè)O(shè)置概率和為0探孝,我剛才忘記說了笋婿。

面試官:哦哦,我明白了顿颅。

面試官:你做這個(gè)項(xiàng)目的目的是什么呢缸濒?只是想通過該項(xiàng)目來鍛煉自己的代碼能力嗎,還是想做進(jìn)一步的研究粱腻,用于其他應(yīng)用呢庇配?

北極熊:我對(duì)這個(gè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了簡(jiǎn)化和改進(jìn),想要將它應(yīng)用在別的場(chǎng)景中绍些,例如我們實(shí)驗(yàn)室正在做的課堂點(diǎn)名系統(tǒng)捞慌,用于對(duì)學(xué)生人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。另一個(gè)應(yīng)用是我們實(shí)驗(yàn)室做的柬批,蜜蜂蜂箱檢測(cè)系統(tǒng)啸澡,其中需要監(jiān)測(cè)的一個(gè)量是,蜜蜂的數(shù)量氮帐,那么可以在蜂箱中裝一個(gè)攝像頭嗅虏,通過拍攝照片,可以來對(duì)蜜蜂進(jìn)行計(jì)數(shù)上沐。

面試官:好的皮服,我明白了。

面試官:你說你所復(fù)現(xiàn)的論文可以做到計(jì)數(shù)時(shí)奄容,與類別無關(guān)冰更,那么你有沒有思考過,為什么能做到與類別無關(guān)呢昂勒?

北極熊:嗯蜀细,我思考過,之所以能做到與類別無關(guān)戈盈,是因?yàn)樵撜撐陌延?jì)數(shù)問題奠衔,轉(zhuǎn)換成了匹配問題谆刨,所以可以做到與類別無關(guān)。

面試官:常用的匹配問題的方法包括:xxx(說了一些我不太懂的名詞归斤,所以也沒記住痊夭,以下內(nèi)容來自百度:可是我沒有百度到,我也記不清楚到底人家說的是什么了)脏里,那在該項(xiàng)目中她我,是如何匹配的呢?

北極熊:我的理解是迫横,因?yàn)槲覀兊妮斎胗幸粡埿D和一張大圖番舆,那么其實(shí)是在找,大圖中有幾個(gè)與小圖相似的區(qū)域矾踱。

面試官:好的恨狈,我明白了。

面試官:我看你的項(xiàng)目中呛讲,用到的多是深度學(xué)習(xí)的方法禾怠,也就是網(wǎng)絡(luò),那你有沒有用過一般的方法呢贝搁?也就是不用深度學(xué)習(xí)的方法吗氏,比如說:xxxxxxxx(此處又是一堆我不懂的詞語,也咩有記着枪)

北極熊:我也用過的牲证,那我說幾個(gè),您看是不是关面,我在“煙霧識(shí)別項(xiàng)目”中坦袍,首先調(diào)研了目前的主流方法,一個(gè)是深度學(xué)習(xí)的方法等太,還有一個(gè)就是非深度學(xué)習(xí)的方法捂齐,我采用的是HOG和LBP特征加SVM。另外在人臉朝向識(shí)別項(xiàng)目中缩抡,我在采用遷移學(xué)習(xí)方法之前奠宜,首先采用的是,手動(dòng)設(shè)計(jì)的一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積網(wǎng)絡(luò)瞻想,但是效果不太好压真,精度只有90%。

面試官:ok,好的蘑险,我了解了滴肿。

面試官:你有沒有接觸過樹形結(jié)構(gòu),比如說決策樹佃迄、xxxxxx(又是一堆我沒聽過的泼差,所以沒記坠笊佟)。

北極熊:這里面堆缘,我接觸過決策樹滔灶,其他的沒有接觸到過,不好意思吼肥。

面試官:好的录平,沒關(guān)系。

面試官:你有沒有接觸過其他類型的方面缀皱,比如說萄涯,強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

北極熊:強(qiáng)化學(xué)習(xí)的話唆鸡,我們實(shí)驗(yàn)室之前有師姐給我們講過,我也知道枣察,強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一些知識(shí)争占,比如說,可以設(shè)計(jì)一個(gè)小游戲序目,一個(gè)小木塊臂痕,走來走去猿涨。(后來我想了想握童,可能直接說叛赚,強(qiáng)化學(xué)習(xí)最典型的代表就是阿爾法狗)

面試官:ok澡绩,好的。

面試官:你有沒有接觸過俺附,字幕肥卡,視頻中的廣告推送(抱歉,我不記得人家怎么說的了)

北極熊:嗯事镣,我們實(shí)驗(yàn)室之前有個(gè)師姐的畢設(shè)就是做的這個(gè)步鉴, 是在一個(gè)短視頻里,插入合適的廣告璃哟。

面試官:好的氛琢。

面試官:你有沒有接觸過,NLP随闪。

北極熊:我?guī)熜种皡⒓舆^一個(gè)比賽阳似,是關(guān)于美團(tuán)的客戶評(píng)價(jià)的“細(xì)粒度情感分類”問題,我明白大致的流程蕴掏,但是沒有具體參與過障般。

面試官:好的调鲸。

面試官:我看你簡(jiǎn)歷上面寫了,編寫過矩陣分解的程序挽荡,那么你知道矩陣分解的應(yīng)用場(chǎng)景嗎藐石?

北極熊:(啊,我好像之前查過定拟,可是我忘記了于微,于是我第一次打開了百度)(⊙o⊙)…,我想一下青自,我有點(diǎn)不記得了株依,……,(還是沒查到延窜,這個(gè)故事告訴我們恋腕,別想邊查邊面試,那會(huì)顯得你反應(yīng)超級(jí)慢)

面試官:我提示你一下逆瑞,比如說推薦系統(tǒng)中的……

北極熊:啊荠藤,您是說,協(xié)同過濾矩陣获高,哦哈肖,這個(gè)我確實(shí)知道,但是我沒想到念秧。

面試官:好淤井,你知不知道,如何解決樣本不平衡問題摊趾。

北極熊:嗯币狠,樣本不平衡問題的話,例如严就,正例有100個(gè)总寻,反例只占2個(gè),那么我們可以降低正例的數(shù)量梢为,是正反例各占50%渐行,但是這么做,就沒有合理利用樣本資源铸董。

面試官:這樣做祟印,只是沒有合理利用資源嗎?還會(huì)帶來別的問題嗎粟害?

北極熊:嗯蕴忆,會(huì)的,還會(huì)改變正負(fù)樣本的自然分布悲幅。

面試官:好的套鹅,那還有什么方法呢站蝠?

北極熊:還可以通過改變閾值。

面試官:好點(diǎn)的卓鹿,還可以改變閾值菱魔,那loss函數(shù)方面呢?

北極熊:啊吟孙,一般情況下澜倦,我們的統(tǒng)計(jì)結(jié)果會(huì)給出一個(gè)混淆矩陣。在很多現(xiàn)實(shí)問題中杰妓,例如藻治,醫(yī)療診斷中,把一個(gè)正常人巷挥,診斷為一個(gè)病人桩卵,和把一個(gè)病人診斷為一個(gè)正常人,這都是一次誤判倍宾,但是它帶來的代價(jià)是不一樣的吸占,我們可以給這不同的誤判以不同的代價(jià)。

面試官:好的凿宾,你提到混淆矩陣了,那么你對(duì)于準(zhǔn)確率兼蕊,還有召回率怎么理解呢初厚?

北極熊:我是這么理解的,準(zhǔn)確率也稱為查準(zhǔn)率孙技,召回率也稱為查全率产禾,我們就用西瓜書里面的典型例子來說,查準(zhǔn)率顧名思義就是牵啦,查的有都準(zhǔn)亚情,查全率就是,查的有多全……

面試官:好的哈雏。

北極熊:(我自認(rèn)為理解的很到位楞件,于是繼續(xù)解釋)查準(zhǔn)率在計(jì)算的時(shí)候,分子是真正的好瓜的數(shù)目裳瘪,分母是(啊土浸,反正我回答完了,面試官彭羹,讓我回去再看一下黄伊,說不是這樣子的,天吶派殷,我可能解釋反了还最,或者錯(cuò)了墓阀,這里還是不重復(fù)錯(cuò)的了)

查準(zhǔn)率 = 準(zhǔn)確率 = 真正例? /(真正例 + 假正例):

也就是,查出來的好瓜里面拓轻,真正的好瓜的比例斯撮;

查全率 = 召回率 = 真正例 /? (真正例 + 假反例):

也就是,真正的好瓜悦即,被判別為好瓜的比例

面試官:我看你簡(jiǎn)歷上面寫了你有很多演講和講義吮成,你的表達(dá)能力也很強(qiáng),那么是因?yàn)槟銈兪菐煼秾W(xué)校辜梳,所以你們同學(xué)們的這種能力都很強(qiáng)嗎粱甫?還是你個(gè)人能力突出呢?

北極熊:謝謝您的肯定作瞄,我們老師經(jīng)常說茶宵,我們是在師范院校辦理工科,所以我們肯定有自己的特點(diǎn)宗挥,我們學(xué)校經(jīng)常會(huì)舉辦很多比賽乌庶,給了我們好多機(jī)會(huì)。另外老師經(jīng)常跟我們說契耿,我們所有的能力到最后都要?dú)w結(jié)為寫和說的能力瞒大,所以在平時(shí),我們都很注重抓住機(jī)會(huì)培養(yǎng)自己這方面的能力搪桂。當(dāng)然了透敌,我個(gè)人而言,可能比其他同學(xué)要更為積極一些踢械。

面試官:好的酗电,我明白了。那你還有什么要補(bǔ)充的嗎内列?

北極熊:沒有了撵术。

面試官:那你還有什么要問我的嗎?

北極熊:我想想话瞧,……嫩与,沒有了。但是我想說幾句交排,通過剛才的面試蕴纳,我還是學(xué)到了很多的,比如您說的我有些基礎(chǔ)知識(shí)掌握的還不太牢固个粱,這個(gè)我會(huì)好好看的古毛。另外您剛才提到的矩陣分解與推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾矩陣的聯(lián)系,我確實(shí)在平時(shí)的學(xué)習(xí)中,還要加強(qiáng)自己這方面的學(xué)習(xí)稻薇,思考還不夠深入嫂冻。謝謝您。

面試官:沒關(guān)系的塞椎,因?yàn)樵诠I(yè)中和在學(xué)校桨仿,還是有很大的差距的,許多工業(yè)中關(guān)心的問題案狠,和在學(xué)校關(guān)心的是不太一樣的服傍,所以你們才需要在廠里實(shí)習(xí)。好的骂铁,謝謝你吹零,再見。

北極熊:好的拉庵,再見灿椅。

(哈哈哈,我現(xiàn)在在寫這篇面經(jīng)的時(shí)候钞支,面試官的聲音還能浮現(xiàn)在我的腦海中茫蛹,這么一想,好像是微微一笑很傾城里面烁挟,肖奈的聲音坝ね荨)

突如其來的一面就這樣結(jié)束了,我開心的給我獅虎打了電話撼嗓,匯報(bào)了情況窃蹋,獅虎說我的表現(xiàn)聽起來還不錯(cuò)。

于是静稻,我就開始在網(wǎng)上各種查資料,發(fā)現(xiàn)想進(jìn)阿里實(shí)習(xí)匈辱,需要經(jīng)過3個(gè)技術(shù)面+1Hr面振湾,于是,我就開始瘋狂準(zhǔn)備(因?yàn)橹滥軌虻玫揭淮蝺?nèi)推的機(jī)會(huì)實(shí)屬不易亡脸,也很想能夠去阿里實(shí)習(xí)押搪,所以想好好抓住這次機(jī)會(huì)。)這其中浅碾,我首先把之前不太全面的知識(shí)點(diǎn)大州,重新整理了一下:

哈哈,或許很自信吧垂谢,還準(zhǔn)備了HR面的問題回答:

以下是關(guān)于樣本不平衡以及混淆矩陣的問題:

另外我查看別人的面經(jīng)厦画,里面說到,還會(huì)問以下問題:于是我整理了一部分:

1、什么是Boosting Tree根暑?

首先復(fù)習(xí)一下力试,什么是Boosting:

Boosting Tree:

2、RF(Random Forest)

2.5排嫌、GBDT是什么畸裳?

2.7、XGboost模型:

3淳地、順便復(fù)習(xí)了一下多類問題:

4商模、又復(fù)習(xí)了一下SVM核函數(shù):

5掖疮、問了一下獅虎“AIChallenger”的比賽——“眼底水腫病變分割”的具體過程(用STAR回答)

6、L1和L2正則為何可以減弱over-fitting?

4月24號(hào)践盼,上午,發(fā)現(xiàn)阿里上面的狀態(tài)變成:

待安排面試:

過了一會(huì)峦萎,狀態(tài)變?yōu)椋?/p>

面試中:

我又繼續(xù)緊張地準(zhǔn)備……

4月25號(hào)售葡,上午大概11點(diǎn)鐘,又接到了浙江杭州的電話耍贾,這是二面的面試官:

面試官2:你好阅爽,請(qǐng)問是xxx嗎,我是阿里巴巴的荐开,想問一下付翁,你是20年畢業(yè)還是21年畢業(yè)呀?

北極熊:我是21年畢業(yè)晃听。

面試官2:為什么要這么久呢百侧?

北極熊:因?yàn)槲沂菍W(xué)碩,需要讀3年能扒。

面試官2:哦哦佣渴,是這樣的,我們的暑期實(shí)習(xí)崗初斑,只招收明年畢業(yè)的學(xué)生辛润,所以你明年再來比較合適。

北極熊:好的见秤。

面試官2:你怎么這么著急的找呢砂竖?

北極熊:我就是想提前找一下,發(fā)現(xiàn)自己的不足鹃答,也了解一下工業(yè)的需要乎澄,然后早點(diǎn)努力,多多準(zhǔn)備测摔。

面試官2:好的置济,你的動(dòng)手能力還是挺強(qiáng)的。只是在以后的學(xué)習(xí)中,再多加強(qiáng)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)舟肉,也注意深入思考修噪。

北極熊:好的。謝謝您路媚。

面試官2:你還有什么要問我的嗎黄琼?

北極熊:我想問一下,我哪里比較薄弱整慎,以后的努力方向脏款。

面試官2:好的,你以后就業(yè)的話裤园,是希望從事研究型的還是應(yīng)用型的呢撤师?

北極熊:應(yīng)用型吧。

面試官2:好的拧揽,應(yīng)用型的話剃盾,那么建議你,平時(shí)除了CV外淤袜,再多了解一些其他方面的深度學(xué)習(xí)的知識(shí)痒谴。另外多注意一下其他的數(shù)理知識(shí)。應(yīng)用型的話铡羡,找工作的時(shí)候积蔚,要注意加強(qiáng)算法這塊的學(xué)習(xí),也多拓展一下知識(shí)面的寬度烦周。鍛煉動(dòng)手能力的話尽爆,可以多做一些case,還有網(wǎng)上的一些競(jìng)賽读慎,如果能夠取得一寫名次就更好漱贱。還有就是,多思考一下夭委,很多問題的內(nèi)在邏輯幅狮,想想為什么這么做。請(qǐng)問還有別的問題嗎闰靴?

北極熊:沒有了,謝謝您钻注。

面試官2:好的蚂且,再見。

好啦幅恋,最后的狀態(tài)機(jī)就是:

已回絕:

好啦杏死,匆匆的二面,也是終面,不過原因就是淑翼,申請(qǐng)的崗位要求是2020年畢業(yè)腐巢,當(dāng)時(shí)申請(qǐng)的時(shí)候就看到了,但是還是想要試一下玄括,而且總不能撒謊吧冯丙,誠(chéng)實(shí)是第一位的呀。

但是沒有什么遺憾遭京,通過這次這么近距離的和大廠的交流胃惜,發(fā)現(xiàn),原來覺得自己在專業(yè)方面的基礎(chǔ)不行哪雕,能力不夠船殉,甚至一度懷疑自己以后到底能不能靠著自己的專業(yè)找到一個(gè)好工作。這次的面試斯嚎,學(xué)到了很多利虫,最關(guān)鍵的是增強(qiáng)了自己的信心,也對(duì)自己有了一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)堡僻。不過自己平時(shí)的努力還是不夠的糠惫。畢竟代碼呀,論文呀苦始,科研呀寞钥,功夫在平時(shí)嘛,還好我還有一年的時(shí)間可以努力陌选。很感謝有這么好的機(jī)會(huì)理郑。

最后,想要鳴謝一下我的獅虎咨油,近朱者赤您炉,雖然獅虎厲害的不得了,在獅虎面前役电,我總是啥都不會(huì)赚爵,但是呢,很多知識(shí)我發(fā)現(xiàn)是與獅虎在平時(shí)的聊天過程中法瑟,無意中學(xué)到的了冀膝,回想一下一年前的自己,那個(gè)時(shí)候霎挟,才是什么都不會(huì)呢窝剖。一年過去了,自己也確實(shí)成長(zhǎng)了很多吧酥夭。知識(shí)上面赐纱,也增長(zhǎng)了很多脊奋,謝謝我獅虎日復(fù)一日的教我,你辛苦了獅虎疙描。徒兒會(huì)更加努力噠诚隙,學(xué)習(xí)的道路上, 有你這么好的大神指點(diǎn)起胰,我真是幸運(yùn)啊久又。

? ? ? ?不過,我已經(jīng)很Lucky的拿到另外一家很不錯(cuò)的小廠的實(shí)習(xí)資格了籽孙。不管在哪里,只要認(rèn)真做火俄,總會(huì)有收獲噠,執(zhí)著難得疯攒,總不會(huì)辜負(fù)你的認(rèn)真嗦随。

好啦,阿里的面經(jīng)敬尺,就寫到這里枚尼,但是我的成長(zhǎng)之路,才剛剛開始砂吞,大家一起加油吧署恍!

另外附上別人的面經(jīng):

筆經(jīng) and 面經(jīng)

劍指offer能重復(fù)就重復(fù),最好背下來蜻直,基本就能解決C++/數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)盯质; Python由淺入深過一下;

模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)概而、計(jì)算機(jī)視覺算法(艾海舟)當(dāng)做科普有時(shí)間讀一下呼巷;維護(hù)一個(gè)大型的開源社區(qū)或者開源項(xiàng)目可以讓自己“更真實(shí)地”融入所謂的計(jì)算機(jī)視覺、人工智能這個(gè)圈子赎瑰。對(duì)于無論阿里巴巴還是騰訊王悍,對(duì)技術(shù)都很癡迷。通過了解身邊的好朋友薪酬可以發(fā)現(xiàn)乡范,BAT的面試官水平真的要比華為高很多配名。

原文:https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/82749547

另外看了另一個(gè)人推薦的書:

阿里大牛推薦了幾本書(非基礎(chǔ)類),雖然以前也知道可是沒看過晋辆,大牛推薦了還是要看的渠脉,分享給大家:

(1)Machine Learning A Probabilistic Perspective

(2)The Elements of Statictical Learning

我自己推薦Bengio的”Deep Learning”一書

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