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...

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一、实验室科研（15分钟）1.强化学习是应用还是理论型2.强化学习和深度学习的区别3.非计算机专业怎么学ai4.为什么不找强化学习相关工作二、实习（5分钟）1.某个项目具体怎么实现2.实习体验如何三、八股（15分钟）1.Kafka怎么保证消息不丢失，如果broker断电呢2.Kafka怎么实现高拓展性3.Mysql索引数据结构，b树和b+树的区别4.Java8对Hashmap的改动，为什么不用b+树5.Spring加载bean，bean的生命周期，和spring boot的区别