目前泡的池子

整体面试感受挺好的，没碰到所谓的压力面，三轮技术面，由浅到深。这里简单回忆一下技术面的问题：一面1. 根据实习项目提问int8量化、cuda c实现cropresize、YUV与BGR格式等2. 根据技术栈提问c++多态、构造析构与虚函数、new和malloc、智能指针等C++细节问题二面1. int8量化过程中碰到什么问题，如何解决？2. cropresize怎么实现的，做了哪些优化3. 根据项目提问了相关芯片的硬件结构等4. 手撕了一道简单题三面1. 问实习经历2. 提问GPU、CPU硬件知识，以及各自的特点个人印象深刻的点：每个问题面试官都会引导你，看看你对于这个问题最多能回答到什么程度。附 内推码   853MYGR投递链接可直接看：https://arashivision.jobs.feishu.cn/s/XpWGDvEYVDU注意：每个岗位HR负责人不同，没填内推码我这边看不了进度，也不知道具体要问哪个HR

问hr说是一周左右才能出结果，好慌啊😭这个阶段还有筛选的结果吗？要是能这么早就收获offer秋招就不用拼命了😭

面试官网络不好，说他关视频了，让我想关也可以关（不过我没关），还挺有意思。长存面试基本上就是简单过一遍项目，不过一定要保证简历上写的都会，面试官会扣简历细节的，还问了一些C语言和操作系统的简单八股1. static关键字2. 介绍下ring buffer（环形缓冲区），如何判断环形缓冲区满3. 结构体字节对齐（问结构体的长度）4. 宏定义一年内有多少秒5. 一级指针、二级指针、三级指针6. 常见的内存管理机制，大概怎么实现的7. 死锁，怎么解除死锁

「刚面完影石深度学习算法岗，来share一下一面面经👨‍💻1️⃣ 先聊项目：我介绍了一下之前做的多模态内容理解项目，面试官问得超细！（感觉没有太大压力面，还挺nice！）· 风格分类器怎么设计的？为啥不用 CLIP 做backbone？· 颜值评估是回归还是分类？数据怎么标注？指标用什么？· 我们的prompt是怎么定义的？大模型选型思路是啥？2️⃣ 论文方面我主要讲的是跨模态视频检索的工作：· 为啥用LLM而不是传统RTE做查询理解？· 不重新训练的话，怎么设计检索方案？· 单模态能做检索吗？🤔3️⃣ 手撕代码环节，一道中等问题：LeetCode 236. 二叉树的最近公共祖先（LCA），用递归思路写出来了～💻整体感觉面试官很重视项目的思考深度和技术选型理由，代码基础也得扎实，不过感觉也不用太紧张，回答不上的内容面试官还会提示，希望大家也能顺利！求影石HR捞一捞！孩子想进二面！深度学习 求职日记 #多模态」