秋招该选人形机器人算法还是高性能计算

1.流程化介绍项目。2.问了简历中的mlir和tvm。tvm relay调度源语和tir调度源语的区别mlir和tvm的区别。如何提高性能。只做过lcs带宽匹配。体感：这边业务是手写算子，更侧重单op性能优化的方法和手段，想搞算子开发的可以去找找gemm/conv op优化的各种方法来看看。无八股，无Lc，答得凑合，但是方向不太匹配。

希望各位大哥分享一下自己的看法，对于机器人行业确实不太了解

周一投完这周共5个面试 面完3个 时间冲突放弃1个 周五还剩1个力扣和数据结构没怎么刷先上战场了 面试中目前失败一个（写了65%）研一下到现在学了半年CUDA和TensorRT构建推理引擎 各类模型的高性能算子和高性能推理还缺乏实践 更深的TVM，分布式的deepseed和汇编没时间了 现在迷茫了 要学的很多且可能学完依旧找不到 #高性能计算#  #高性能计算面经#  #HPC高性能计算工程师#

完成这道题，我们只需要把数字进行一个升序的操作即可；我们可以将算式看作一个字符串，利用for循环和关键字auto对字符串进行遍历，筛选出其中的数字组成一个新的字符串。然后将字符串转为数组，利用sort函数进行排序。最后遍历原字符串，筛选出其中的数字，利用replace函数进行替换{repalce（pos，len，n，c），将位置为pos，长度为len，用n个char型的'c'替代}