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...

腾讯严选kpi，上来三道算法题，我全写完了代码看都不看，随便问几个问题，都答上来了最后说我技术深度不够。户口本只剩他一页了是吧😅😅😅已投诉，希望牛油遇到这种情况应该反问阶段狠狠质问加事后投诉，祝这种面试官早日被裁然后社招的时候天天被kpi面骚扰😅😄

闹麻了

一面 1.项目中在库存扣减完成后，会将订单信息吸入数据库，并更新数据库中的用户参与订单。 2.项目中缓存与数据库的一致性是如何实现的 3.操作系统中的内存管理，分段机制，分页机制，优缺点 4.项目中用到了哪些索引 5，AOP什么场景下会失效 6.项目中的组件有哪些 7.ChatClient 对话客户端是如何实例化的 8.手撕，印象中是hoot100中的中等题