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...

1. 自我介绍2. 问题2.1. 问了几个和AI相关的问题2.2. 简单介绍面向对象和面向过程？追问：举一个场景，接水，烧水，问如果是面向过程是啥样面向对象是啥样2.3. java里怎么判断对象是否相等回答eaquls()、hashcode()、==2.4. 介绍一下JVM，说是需要对JVM有一个比较深入的了解先介绍了JVM的内存模型，堆，虚拟机栈，方法区；介绍JVM的垃圾回收；介绍怎么判断是否是垃圾，引用计数法、可达性分析算法；追问 这两种办法的区别？ 回答引用计数法在对象循环引用时会产生问题追问 可达性分析算法怎么解决循环引用的问题？ 这个问题感觉没回答好....追问 不同的回收算法 回答...