无锡亚科鸿禹电子有限公司
无锡

一般项目:技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;集成电路设计;集成电路芯片设计及服务;电子专用材料研发;集成电路芯片及产品销售;集成电路销售;半导体器件专用设备销售;电子元器件批发;电子元器件零售;电子专用材料销售;电力电子元器件销售;专业设计服务;知识产权服务;科技推广和应用服务;技术推广服务;软件销售;软件开发;计算机软硬件及辅助设备批发;计算机软硬件及辅助设备零售(除依 more

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无锡亚科鸿禹电子有限公司

一般项目:技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;集成电路设计;集成电路芯片设计及服务;电子专用材料研发;集成电路芯片及产品销售;集成电路销售;半导体器件专用设备销售;电子元器件批发;电子元器件零售;电子专用材料销售;电力电子元器件销售;专业设计服务;知识产权服务;科技推广和应用服务;技术推广服务;软件销售;软件开发;计算机软硬件及辅助设备批发;计算机软硬件及辅助设备零售(除依

无锡
CEO
闫宇暾
公司地址
无锡市锡山区安镇街道丹山路66号兖矿信达大厦A1208
简介

一般项目:技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;集成电路设计;集成电路芯片设计及服务;电子专用材料研发;集成电路芯片及产品销售;集成电路销售;半导体器件专用设备销售;电子元器件批发;电子元器件零售;电子专用材料销售;电力电子元器件销售;专业设计服务;知识产权服务;科技推广和应用服务;技术推广服务;软件销售;软件开发;计算机软硬件及辅助设备批发;计算机软硬件及辅助设备零售(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)

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工商信息

成立时间2020-12-25 注册资本2588.8888万人民币 法人代表闫宇暾

公司全称无锡亚科鸿禹电子有限公司

企业类型有限责任公司(自然人投资或控股)

经营状态存续

总部城市无锡市

经营期限2020-12-25 至

注册地址无锡市锡山区安镇街道丹山路66号兖矿信达大厦A1208

经营范围一般项目:电力电子元器件销售;专业设计服务;知识产权服务;科技推广和应用服务;软件销售;软件开发;计算机软硬件及辅助设备批发;计算机软硬件及辅助设备零售;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;集成电路设计;集成电路芯片设计及服务;电子专用材料研发;集成电路芯片及产品销售;集成电路销售;半导体器件专用设备销售;电子元器件批发;电子元器件零售;电子专用材料销售;货物进出口;技术进出口(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)

C/C++软件开发工程师

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无锡 1-3年 本科 全职

职位描述

岗位职责:
1. 负责EDA工具软件程序模块的开发和维护;
2. 负责EDA软件程序的优化及性能提升;
3. 参与新产品的开发和讨论,编写需求和设计测试方案文档。
任职要求:
1. 计算机或微电子以及相关专业本科以上、硕士博士优先;
2. 熟悉Linux C/C++软件开发和调试,熟悉多线程;
3. 熟悉gdb等调试工具,熟悉gcc/g++等编译流程,熟悉makefile;
3. 熟悉Python、TCL、Shell 等脚本;
4. 有ZEBU、Palladium、Veloce、FPGA经验者优先;
5. 了解Verilog/VHDL以及数字芯片者优先;
6. 较强的算法和数据结构,良好的分析解决问题能力;
7. 良好的英文阅读和写作能力。

公司简介

无锡亚科鸿禹电子有限公司(HyperSilicon Co.,Ltd),一家专注于“SoC/ASIC仿真验证”的EDA公司,为客户提供全方位平台化的SoC/ASIC验证方案,总部位于无锡锡东新城商务区,在北京、合肥、上海设有分支机构。我们致力于成为EDA智能化时代IC仿真验证计算平台的一流供应商。
团队核心成员具有平均超过15年国内外知名EDA公司相关领域的研发、销售及技术服务经验。公司与清华大学等知名高校在微电子技术方面保持长期的产学研合作关系,共同推动国产EDA产业进程。我们将继续引进行业知名专家学者和技术人才,持续专注于硬件仿真加速器(Emulator)和FPGA原型验证系统(FPGA Based Prototyping)的开发,从而在相应领域填补国内空白,为我国集成电路产业发展做出应有的贡献。
公司网站:http://www.hypersilicon.com
公司地址:江苏省无锡市锡山区安镇街道丹山路66号兖矿信达大厦A11

无锡锡山区兖矿信达大厦A1208
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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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