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在人工代码评审（Code Review，CR）中，对于纯文本形式的代码浏览不可避免地将耗费大量的时间，影响CR的效率。那么有没有更智能的方法？阿里云云效代码智能语法服务基于云端备份的快速代码导航服务，无须本地克隆即可在页面体验熟悉的定义引用快速查看跳转功能，可大幅提升代码评审的效率和质量。本文分享相关的技术原理与实现方法。

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朱熹老先生常说“心不在此，则眼不看仔细，心眼既不专一，却只漫浪诵读，决不能记，记亦不能久也。”代码文本扁平式地漫浪诵读只能达到眼到、口到的境界

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开发期间修复并适配了一些lsif-java的问题，如位置范围信息错乱，召回多种遗漏的高亮词类型，适配非Maven仓库的索引构建。同时还修复了Spoon关于无法正确解析注释中的部分注解的问题，PR已被Spoon社区接受合并[3]。

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DevOps的挑战
对于应用交付的整个流程而言，通常会涉及三个环节，即开发、测试和运维，而在传统的组织架构中，他们对应的也往往是三个不同的团队。这三个环节各自有自己的侧重点，但是在实际上，想要让整个应用交付过程变得顺滑高效，并且让应用在上线后保持高可用的状态，往往需要三个团队将相互之间存在的墙打破掉。

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Shard Request Cache：针对 ES 的 query 请求，缓存各分片的查询结果，主要用于缓存聚合结果，采用LRU机制，当分片 refresh 后会失效。

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对于 lucene 而言，其使用的是堆外内存
• Page Cache：lucene 读写段文件时会依赖操作系统的 page cache 缓存，如果多次查询都涉及到读取某个段文件的同一部分内容，就直接使用 page cache 进行读取，无需再从磁盘获取数据。page cahce 由操作系统管理，淘汰策略类似LRU。

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上述文件中占用存储空间较多的是 tim、doc、fdt、dvd 以及 cfs 这几类数据文件，除 cfs 以外的几类文件加载情况和查询条件密切相关；

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RNN Noise是一种基于传统算法改进的混合方法。整个算法为了保证实时性，训练特征主要以传统信号的特征为主，（涉及bark域的能量和pitch域的相关能量系数、pitch_index的值、带噪语音bark域的能量和带噪语音bark域倒谱相关的信息），一共42个

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最终得出期望的时频域上的先验信噪比。除此之外，我还进行了去除seq_len，添加highpass，更改数据混合方式，调整训练集中的噪声分布等改进项，从不同角度提升模型的训练效果

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我们看一下算法效果，客观指标主要通过PESQ语音质量与STOI语音可懂度来衡量，我们构建了ali_test_datasets，含有1w多条带噪语音，涵盖街道、咖啡馆等日常环境，分为四个子测试集，_itu表示数据集中的纯净语音为itu标准测试序列，