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CEO
唐菊花
公司地址
深圳市南山区西丽街道高新科技园北区朗山路16号华瀚创新园
简介

深圳数研锦瀚智慧科技有限公司成立于2016-03-10, 注册地址位于深圳市南山区西丽街道高新科技园北区朗山路16号华瀚创新园, CEO为唐菊花, 经营范围为一般经营项目是:公共安全智慧管理信息技术开发;智慧城市及互联网、物联网的技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务;销售自行开发后的产品;计算机系统服务;测绘服务;卫星遥感技术及北斗技术开发和应用;基础软件服务、应用软件服务;数据处理;销售电子产品、计算机、软件及辅助设备、通讯设备;智慧管网、城市综合管廊的信息技术服务管理、设备管理、运营管理、互联网、物联网及传感器、云平台等信息系统的开发、应用与集成服务)、管线探测和数据生产服务;智慧城市信息化解决方案、技术开发、应用与集成服务、BIM技术的开发应用;地理空间大数据应用服务;轨道交通物流及运行信息化服务;智能装置研制;ICT产品设计;模型设计;会议服务;工艺美术设计;电脑动画设计;企业管理咨询,许可经营项目是:.

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工商信息

成立时间2016-03-10 注册资本3500万人民币 法人代表唐菊花

公司全称深圳数研锦瀚智慧科技有限公司

企业类型有限责任公司

经营状态存续

总部城市深圳市

经营期限2016-03-10 至 2066-03-10

注册地址深圳市南山区西丽街道高新科技园北区朗山路16号华瀚创新园

经营范围一般经营项目是:公共安全智慧管理信息技术开发;智慧城市及互联网、物联网的技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务;销售自行开发后的产品;计算机系统服务;测绘服务;卫星遥感技术及北斗技术开发和应用;基础软件服务、应用软件服务;数据处理;销售电子产品、计算机、软件及辅助设备、通讯设备; 智慧管网、城市综合管廊的信息技术服务(包括工程管理、图档及资料管理、数据采集、管网GIS、移动GIS/GPS管理、巡检管理、管网建模、三维GIS可视化、虚拟仿真、安全管理、应急管理、质量健康安全环保(QHSE)管理、设备管理、运营管理、互联网、物联网及传感器、云平台等信息系统的开发、应用与集成服务)、管线探测和数据生产服务; 智慧城市(含智慧小区、智慧安监、智慧工地、智慧建筑、智慧节能、智慧水务、智慧环保、城市人群动态感知)信息化解决方案、技术开发、应用与集成服务、BIM(建筑信息模型)技术的开发应用; 地理空间大数据应用服务; 轨道交通(含铁路、地铁、轻轨、有轨电车)物流及运行信息化服务;智能装置研制; ICT产品设计;模型设计;会议服务;工艺美术设计;电脑动画设计;企业管理咨询(以上根据法律、行政法规、国务院决定等规定需要审批的,依法取得相关审批文件后方可经营),许可经营项目是:

IOS研发工程师

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深圳 3-5年 本科 全职

职位描述

1.精通IOS开发平台框架原理,能独立设计SDK的框架和模块结构;
2.扎实的计算机基本功,对数据结构、算法、设计模式都有着扎实的理解,熟悉MVC 和MVP开发框架;
3.了解微信接口、极光推送接口、第三方即时通讯。
4、具备扎实的Objective C、swift、C/C++ 基础,熟悉 SOCKET、TCP/IP编程、多线程开发技术;
5、具有良好的学习、组织、分析、协调和沟通能力和创新精神、团队合作精神,能够承受较大的工作压力;
6、大专及以上学历,能阅读英文开发文档,3年以上开发经验。
7、工作认真积极主动,勤奋、敬业、有较强的责任心和事业心。
8、做过音视频聊天、音视频会议、IM、工作流优先。

公司简介

华瀚控股是在2000年第二届“高交会”上签约成立,现已发展成为以智慧管网为特征的管道系统解决方案服务商。

公司总部位于深圳市高新技术产业园区、深圳生产基地在坪山新区。

华瀚科技及其旗下的7家公司均为国家高新技术企业,曾荣获国家重点新产品、国家火炬计划项目单位、深圳市自主创新产品目录企业的认定。

现有各类专利近200余项,是国家建设部《聚乙烯塑钢缠绕排水管》行业标准(CJ/T270-2007)的主编单位,公司“特大口径钢塑复合结构壁管材(管件)及成套设备产业化”项目列为国家“产业结构调整及战略性新兴产业专项”项目。

华瀚科技致力于发展包括管道技术、管道实体、管道装备、智慧管网、管道产业互联网、管网综合运营、管道智慧园区、管道金融八个板块构成的“大管道产业生态链”。

产品及技术在北京首都国际机场扩建工程、上海地铁、深圳大运场馆项目、深圳前海管网工程等众多大型基础设施中应用,运行良好。
最大口径达DN4000MM的大口径塑钢复合结构壁管成为城市主干管的首选管材。

“建管道生态链,让世界更美好!”华瀚人“团结、实干、创新、奉献”,推动管网科技进步,成就管道王国梦想。

深圳南山区华瀚科技大厦A座9楼
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先做笔试题,包括手推线性回归,递归求阶乘程序,经典网络计算量比较(VGG、Inception、AlexNet)Linux 常用命令等。 然后是面试官现场面试,算法部分: 1. Faster R-CNN 网络的输入、输出(图片和 label,检测框的分类和坐标)。 2. Faster R-CNN 网络的结构(RPN 和 Fast R-CNN)。 3. Faster R-CNN 中 anchor 的作用(multiple reference,避免 image/feature/filter pyramid 的计算量问题)。 4. Faster R-CNN 的训练方法(交替训练、近似联合训练)。 5. 还熟悉什么检测框架(YOLO 和 SSD)。 6. SSD 与 Faster R-CNN 的主要区别,谁更快,谁更准?(一般来说 Faster R-CNN 更准,SSD 更快,当然和 backbone 等其他超参有关)。 7. SSD 的网络结构,正负样本怎么选。 8. Focal Loss 的原理,目的 9. 单阶段和两阶段检测网络的区别。 代码部分:1. 青蛙跳格子,第一问是否能到达终点,第二问最少几步可以到终点(无法到的话给出 -1) 2. 一个数组中和最大的子数组(动态规划)。

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