最近影石的秋招真是让我心潮起伏，虽然之前已经决定放弃，但影石的抬价让我又重新燃起了希望。所以，我决定分享一下我的面试经历，希望能帮到同样在准备秋招的小伙伴们。一面面经： 💪一面的面试官真是技术大咖，问题一个接一个，完全没有停下来的意思。以下是我被问到的一些问题：为什么选择MNN推理框架？有没有调研过其他的？模型从训练到端侧用MNN作推理的流程是什么？实习任务中，int8和半精度的性能提升明显吗？MNN的具体实现和优化策略是什么？双线性插值的4个点的权重如何分配？仿射变换用了什么NEON指令集，做了什么运算？ax+b用矢量去做加速，会用哪条指令？HWC和CHW以及NC4HW4的区别是什么？如果...

1、ThreadLocal 的实现原理？ 2、ThreadLocalMap中的key和value是什么类型的引用？ 3、为什么key 能被 GC 自动回收，但 value不能被 GC 自动回收？ 4、value主要是什么？ 5、垃圾回收器有哪些？ 6、可达性分析法的GC Roost有哪些？ 7、为什么选这些对象作为GC Root? 8、平时使用MySQL是怎么用的？（其实没太get到这个问题的点） 9、MySQL的存储引擎？ 10、为什么用InnoDB做默认存储引擎？ 11、事务隔离级别有哪些？ 12、update b = b + 1 where b = 5 在可重复读隔离级别下，5个线程并发...