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...

大佬们帮我看看简历是不是有问题投了俩三百分，就约到俩个面试。双非一本，26 届🌚

1、面试官直接开问了，实习转正了没有？ 2、答了没有，问我为什么没有转正，和别人比差距在哪里？ 3、是怎么准备面试的？ 4、上次一面之后有复盘吗，讲讲自己复盘的内容。 5、大模型了解吗？ 6、最近有看什么书吗？ 7、最有成就感的事情？ 8、自己有什么优点？有什么缺点？ 9、做的最有成就感的项目。 10、Java中自动上下文传递的框架有哪些？ 11、分布式锁的实现原理？ 12、分布式锁如何解决线程互斥的问题？ 13、加锁时如何保证唯一性？ 14、讲一下Synchronized 算法题：力扣122 买卖股票的最佳时机Ⅱ 力扣714买卖股票的最佳时机含手续费