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...

一面：8.5二面：8.8HR面：8.13录用函：9.8

1.项目相关 2.softmax 和 bce loss 怎么计算 3.cvr 怎么做的？样本构建是基于曝光空间还是点击空间？ 4.具体的 ctr 和 cvr 是多少 代码手撕： 1.公交车一共经过 N 个站点，给个 M×2 的矩阵，代表 M 个乘客上下车的站点，计算公交车最少需要多少座位能够承载这么多乘客 上来直接手撕，一开始 n 方复杂度被否了，提示前缀和做了出来。后面就是自我介绍完，对着实习和项目问了点问题，也不难，没拷打啥八股，面试官人挺好的，蛮包容。