Getty 严格遵循着分层设计的原则。主要分为数据交互层、业务控制层、网络层，同时还提供非常易于扩展的监控接口，其实就是对外暴露的网络库使用接口。
在计算了带噪语音的幅度谱后，会借助vad模块的结果进行噪声谱N的估计，由计算出的功率谱和估计出的噪声谱来计算先验信噪比；
这个算法的核心优势是可实时，性能消耗低，降噪能力也有所增强，但语音损伤比较严重，经过分析，认为原因主要有三个：
但存在的问题也比较大的问题：、
1. 整段处理的输入无法满足流式处理的要求，在模型分帧后效果下降比较明显；
进行反向降噪，改为speech_based denoise method，只利用CNN较强的提取特征能力，学习比较有特色的语谱纹路，将输出抽象为传统信号处理中的先验信噪比这一概念，本质上也是一种增益，这一转化也有益于提升模型对未见噪声的泛化能力，
第四 为了保证线上音视频同步，独立智能降噪模块，和采集线程解耦，iphone6以上机型直播无异常；
第五 由于采用了小型化模型设计和裁剪工作，性能消耗较低；
用户的每个操作都会产生一个操作日志，但并不是每生成一条日志就实时上报至服务器，而是在产生日志后，先暂存在客户端本地，再结合着相应的上报控制策略进行数据上报。其中上报策略主要指根据日志的业务特性，数据的时效性，用户的网络特性等等信息设定不同的上报策略，有些日志会因为其数据时效性的要求进行实时数据上报，而有些日志则会在用户启动应用，或者间隔一段时间后将日志上报上来。
物联网可以广义地理解为配备传感器和IP地址，以通过互联网进行通信的计算设备网络。物联网设备的安全性之所以特别具有挑战性，是因为这些设备的用途非常广泛，超出了任何安全解决方案的范畴。此外，这些设备的设计成本较低、低功耗，而且通常只需一个简单的密码(如果需要的话)。这使得物联网设备极易遭到黑客攻击。
但抛开零日威胁不谈，事实证明，机器学习在对抗DDoS攻击和改善物联网网络整体安全状况方面非常有效。借助机器学习提供的早期威胁识别能力，它还可以帮助制造商设计更安全的设备，并及时有效地推出安全补丁。
时至今日，程序媛的三大焦虑
时至 2021年，女程序员的就业占比将达到 20%，我们作为这 20%的群体，我归纳了一下我们大概有哪些焦虑：精力不够、技能不够、心态不够这三方面。
