虾皮（shoppe）算法 面经
1面
面试官背景：虾皮本地生活
流程： 自我介绍 - 问题 - coding
问题：
1、transformer 的架构
2、怎么降维
3、怎么衡量模型表现
4、论文创新点
5、项目经历（一边说边问里面的实践细节和原因）
coding：
二分查找
2、
问题：
1、项目经历
2、项目中遇到的困难是什么？
3、ensemble 方法有哪些，具体怎么做的
4、模型中误差的来源有哪些？
5、训练集很小会带来什么误差
6、cross entropy的理解， 与KL散度的关系
7、一串无限长的信息流，如何随机输出截止当前，信息流中的K个随机数。
8、正则化方法
coding
给定一个数字，删去k个数，使其最小。
如nums = 123545， k = 3
123最小
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