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许愿6月顺利拿到毕业证和学位证
2023-02-26 16:24
门头沟学院 C++
发布于江苏
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EDA
求教EDA C++软件开发前景如何,会不会不方便之后跳槽。
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cs0319
门头沟学院 数字IC后端设计
请问老哥在哪高就,想找个EDA软开的实习可以帮推一下吗
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发布于 2024-08-05 21:25
山东
来个offer就签了呜呜呜呜
门头沟学院 客户端其它
佬,哪个公司啊,可以捞捞我吗,秋招想去eda
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发布于 2023-10-08 11:17
四川
古娜拉
广东外语外贸大学 算法工程师
C+软开的前景很好啊
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发布于 2023-02-28 18:30
广东
offer来了吗
中南大学 测试开发
行行出状元
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发布于 2023-02-28 18:12
湖北
爱吃鱼的起司在炒股
华为_海思_芯片与器件工程师
同问 我拿的也是这个
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发布于 2023-02-26 17:05
陕西
暂无评论,快来抢首评~
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05-14 10:08
已编辑
哈尔滨工业大学
计算机组成原理:面试官喜欢问什么
本统计结果来源于 八股精网站,展示了计算机组成原理相关面试题中出现频率较高的关键词。通过对这些关键词的分析,我们可以提炼出面试考察的重点方向,并据此制定高效的学习和复习策略。🔍 一、高频关键词解析(Top 5)📌 1. CPU占比:9.57%(排名第一)重要性:CPU 是计算机的核心部件,掌握其结构、工作原理及性能优化是理解整个计算机系统的关键。建议重点掌握内容: CPU 的基本组成(ALU、控制器、寄存器)指令执行过程(取指、译码、执行、访存、写回)流水线技术、超标量、乱序执行等现代 CPU 特性多核与超线程技术📌 2. 计算机占比:4.56%说明:这是一个宏观概念类词汇,通常用于引出...
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05-26 09:46
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量化私募招资深FPGA工程师(北京)1、资深FPGA,金融行业经验,其他行业也可以考虑; 2、过往工作有核心项目实践及落地经验的; 3、侧重业务岗位职责1. FPGA异构交易系统加速,如数据流处理、运算2. 全流程参与选型、架构设计、数字逻辑开发、仿真验证、软硬件集成测试,部署、运维等环节3. 软硬件异构系统性能分析与优化等其他职责● 任职要求1. 三年以上FPGA产品开发经验,具备FPGA产品部署、运维经验2. 熟悉数字电路设计,了解超大规模集成电路、计算机体系结构、操作系统的基本原理3. 熟悉verilog, system Verilog或vhdl等设计语言,熟悉vivado, quartus, vcs等eda工具4. 良好的沟通能力,适应需求的高速变化,参与多部门协作开发5. 良好的设计能力和习惯,文档记录和代码注释习惯● 加分项1. 熟悉现代敏捷开发流程,CICD,软硬件版本协同管理的概念及相关工具,如teamcity, gitlab ci, Jenkins等2. FPGA加速图像处理、网络包处理、数值运算、神经网络训推等相关经验3. 熟悉linux内核、驱动,具有独立完成软硬件开发的经验4. 熟悉PCIe,以太网,协议栈5. 有金融领域FPGA开发经验。6. 持续关注FPGA等领域的前沿技术与进展,阅读会议论文,学习开源项目
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05-23 17:19
南京大学 Java
(计算机基础 核心知识)计算机组成原理
专栏简介1.影响计算机运行准确度的物理因素有哪些,一般情况下如何排除这些因素的干扰存储空间有限 浮点运算的精度问题2.影响计算机数据安全的主要因素对于在磁盘上删除数据, 实际上只是在文件的入口处做了删除标记 如果没有被新的数据覆盖, 就很容易被恢复(数据备份,不可逆删除)计算机是靠高频脉冲电路工作的, 由于电磁场的变化, 必然要向外辐射电磁波。这些电磁波会把计算机中的信息带出去, 不法人员只要具有相应的接收设备, 就可以将电磁波接收, 从中窃得秘密信息(低辐射计算机设备)计算机病毒(及时升级病毒库;要及时修补系统漏洞)3.浮点数精度会造成什么严重后果在金融系统中使用精度低的浮点数会有非常严重的...
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面试问题记录
牛客激励计划
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05-17 15:43
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湖南大学 嵌入式软件开发
景嘉微驱动开发面筋(已oc)
总共两面,一面技术一面主管,感觉还是挺水的1、互斥锁和自旋锁能套着用吗?2、怎么结合数组和链表的优点?知道哈希数据结构吗?3、具体介绍一下红黑树?红黑树除了查找效率高还有什么其他优点?4、知道cpu具体怎么执行可执行文件的吗?5、知道堆数据结构吗,具体介绍一下堆排序。6、 字符设备驱动开发流程?7、 介绍下plantform?项目没怎么问,就让我介绍下论文做了什么工作还有一些其他简单问题,总的来说还是比较水的。暑期实习总结看上贴。
查看7道真题和解析
面试问题记录
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05-14 16:26
华北电力大学(北京) Java
突然发现Transformer拆解思路真的好清晰
🌈 Transformer模型核心解析 Transformer以自注意力机制为核心,打破传统序列模型依赖循环结构的局限,通过并行计算在输入序列各位置间建立关联,成为自然语言处理领域的“顶流”架构!模型由编码器和解码器构成,通过多层注意力机制实现信息交互与特征提取,精准捕捉文本语义。 💡 不可忽视的优势 1️⃣ 并行计算王者:支持高效并行运算,轻松应对大规模数据与分布式训练场景,大幅提升训练效率 2️⃣ 迁移学习利器:预训练+微调模式适配多任务,从机器翻译到情感分析,一键切换超灵活 3️⃣ 长距离依赖杀手:自注意力机制无视序列长度,轻松捕捉跨段落语义关联,告别“健忘症” ⚠️ 使用需注意的短...
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