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...

不面试就可以去实习了，这靠谱吗？给我整害怕了😂

有一段中厂实习经历，没续签，当时续签的基本都转正，八股算法一般，秋招已经约不到中大厂了，有一个小厂offer但要实习转正，感觉不太满意，拒了，想去投实习，好像实习也不要26届了。感觉秋招已经失败了，已经走到头了。顺便附带一张简历，懂哥可以指点一下。

自我介绍 1.介绍一下HashMap、concurrent HashMap 2.知不知道LinkedHashMap 和 ArrayMap 3.对线程安全有什么理解 4.内存泄露 5.死锁 6.CAS 7.讲解一下synchronized，以及是否可重入 8.volatile的原理以及和synchronized的区别 9.reentrantlock的底层实现 10.反射 11.动态代理 开始问RPC轮子 12.TCP三次握手 13.TCP/IP拆包黏包问题 问项目 14.项目中智能客服接入了哪个大模型 15.RAG和Function Calling 算法： 最长重复子串 合并两个有序链表