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...

大三了遇到这种。。。该怎么逃出去实习啊，班上还有其他人手写几小时，也被莫须有AI写的而且十分爱点名

九月初面的，二进宫，这次顺利通过一面。自我介绍实习系统采用异步架构，如何保证数据的实时性流量暴增导致消息堆积，如何保证数据的实时性日志是用来做什么的项目黑马点评共同关注是如何用 Redis 实现的；Redis Set 求交集的命令，复杂度；关注用户比较多时，如何优化性能点赞排序是如何做的统计签到天数是如何做的为什么用 HyperLogLog 做 UV 统计，而不是 Set讲一下秒杀中使用的 Lua 脚本的逻辑数据库和缓存的一致性是如何保证的；先改数据库，再删缓存有什么问题吗；可能出现缓存击穿，如何处理为什么要做库存预占为什么不用 MySQL 做模糊查询说一下数据同步的链路；既然是异步的，如何避...