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...

疯了，都疯了

1、秋招经历那一年2019年是属于当时的史上最难就业季，自己因为保研的关系逃过了一劫。当时间来到2022年，自己又再一次面临着23届史上最难就业季。我从2022年6月就开始了投递秋招提前批一直投递到2022年的11月，从国企、银行到互联网、制造业，我累计投递了178家企业。在这其中，我经历了简历秒挂、一面挂、二面挂、总面挂、泡池子、进人才库等等。在这一些系列的打击中，我经历过从吐槽面试和不以为然到怀疑自己和放弃摆烂。但最终我还是选择重新振作起来，简历挂我就重新修改简历，进入人才库我就针对不同企业不同岗位修改简历；一面挂二面挂我就每次面试都复盘整理，每次面试前都在牛客上面找面经多整理；终面挂泡池...