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然而实际场景中，我们经常会搞混每种数据的适用形态，这里再大致罗列一下这三类数据的特点、转化方式以及适用场景：

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传统降噪算法面临的挑战如下：
1. 非平稳突发性噪声抑制能力差，比如户外直播场景中突然出现的汽车鸣笛声，传统降噪算法就难以消除干净

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我们设计了小模型使用简单结构 以更好的发挥MNN的优化效果的策略为主，在实用性上，传统算法经验参数多，场景适应性差，而数据驱动类算法，场景适应性是比较好。

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我们在与其他人接触沟通的过程中，别人通常会给我们画一个脸谱，这个脸谱可能就决定了下次跟你合作的态度。

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拼搏一段时间，恍然大悟，我就是个女孩子，这是我不能改变的，我更应该接受自己和男程序员的不同，发挥自己的优势，才能在工作中做到更好，与自己和解，才能到达“看山还是山”的境界。

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做完取舍、选择之后就是执行了。执行时最主要的是克服拖延症。即便我们将重要紧急等事务区分的再好，一旦产生了拖延，那么重要紧急也要毫无意义。这里给大家介绍一个拖延症克星——2 分钟原则：如果某项任务不到 2 分钟即可完成，那么就立即去执行。

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我们自己是否知道与别人是否知道连线就会得到很多种场景。比如我们知道自己知道，但不知道对方知道，我们以为的相谈甚欢

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面向终态的自动化是一把 “双刃剑”，它既为应用带来了声明式的部署能力，同时也潜在地会将一些误操作行为被终态化放大。