2023-10-12 20:04 University of Waterloo 算法工程师
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美团 NLP算法二面面经 主管面
昨天晚上的一面，今天早上就约了今天的二面，美团的效率是真的高
1.一面问过比较多的简历内容，二面一笔带过
2.batch normalization的具体实现
答得很差，回去再看看吧
3.给一个array，n个数字，求几何平均，要求尽可能鲁棒
先说考虑到会溢出，所以应该先开方后求乘积
打断，这样结果会不一样吧？（我：？？？）
然后要考虑乘积结果越界和负数，0的处理
4.追问，如果要处理大数的话，应该怎么处理？（提示，loss函数）
可以先取log，求和再恢复
5.leetcode开根号
6.反问
感觉两道题都答得挺差的，感觉没了，求海底捞
1.一面问过比较多的简历内容，二面一笔带过
2.batch normalization的具体实现
答得很差，回去再看看吧
3.给一个array，n个数字，求几何平均，要求尽可能鲁棒
先说考虑到会溢出，所以应该先开方后求乘积
打断，这样结果会不一样吧？（我：？？？）
然后要考虑乘积结果越界和负数，0的处理
4.追问，如果要处理大数的话，应该怎么处理？（提示，loss函数）
可以先取log，求和再恢复
5.leetcode开根号
6.反问
感觉两道题都答得挺差的，感觉没了，求海底捞
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