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？
• 如果通道数是4，HWC与NC4HW4是否一致？
• 卷积的计算过程，如果是多通道的，输出也是多个通道的吗？
• 剪枝做了什么工作，有其他的剪枝手段吗？比如稀疏化？
• NPU的算力有多少？
• 常用的C++特性有哪些？
• share_ptr和最常用的裸指针有什么优点？
• share_ptr和unique_ptr的区别是什么？
• 函数内部创建了一个unique_ptr，指向了一个对象，通过函数返回值返回这个unique_ptr可以吗？
• 如果将同一个对象从unique_ptrA转移到unique_ptrB该如何做？
• vector的扩容原理是什么？
• 如果不期望动态内存，该如何预分配空间？
• 虚函数、纯虚函数是什么？
• 如果父类的析构函数没有写virtual，用父类指针指向派生类的对象，会有什么问题？
• CPU上的三级缓存有什么特点？
• 什么是cache miss和cache hit？
• 为什么caffe4的格式能减少cache miss？
• 缓存从主存加载数据时，是以什么单位取加载数据的？
• 多个进程并发，在CPU上有哪些调度方法？
• 平台算力的峰值是怎么估算出来的（主频）？
• 指令周期是什么？
• 流水线是什么？
• 引用传参有什么好处？
• 传参如何兼顾效率和不修改代码？

二面面经：深入项目的拷打 🔍

二面的面试官开始进入项目拷打模式，虽然具体项目细节我不方便透露，但以下是一些八股问题：

• native层对java对象的引用有哪些类型（jni相关知识）？
• 对lambda表达式的理解是什么？
• 引用的本质是什么（和指针的区别）？
• set和unordered_map的区别是什么？
• 红黑树和完全平衡二叉树的区别是什么？
• new和malloc的区别是什么？
• 海量数据中如何找到最大的100个元素，想出三种排序算法？
• 堆区和栈区的区别是什么？

总结 📝

希望这些内容能帮助到准备秋招的你们！祝大家都能顺利通过面试，找到理想的工作！

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