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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...

真是不懂事啊，我的如流已经改了状态了栏:休假失联了，为什么还是有同事喜欢@还加急电话啊，真是一点事不懂啊，咋滴没有我百度就倒闭了吗？真无语了，加急电话我也不接，之前就加入黑名单了。还是有骚扰电话拦截才发现。放假了就要与工工作说拜拜，天王老子找也不行。假期第二天了，美滋滋未来还有12天假这个小长假太美了。祝愿大家国庆快乐！

产品面经，摘自优秀牛油一面：群面（产品和运营混合），一组大概78910个人吧（我们组10个），我们抽到的题目是选一款直播APP，设计成小程序，并简要设计初期冷启动的增长方案。一个小组有30分钟的讨论时间（自我介绍+leader自荐+讨论+汇报+补充）。中午等一面结果，10进3。二面：单面（业务面），是一个很温柔的面试官，问题也比较常规，主要围绕简历，问实习经历的项目和科研经历，抠得比较细，会问一个项目是怎么做的，有什么收获（贡献），数据分析对于产品的意义，还让我介绍了我的两个科研项目。三面：HR面，问了一些家庭基本情况，研究生的日常（科研、生活、工作），杭州和深圳的印象，杭州景点推荐，给HR推...