地形化 通过简单的REST API端点应用Apply \ Destory Terraform模块。 Drone.io CI / CD单元测试和自动推送状态： 代码覆盖率： 产品特点 REST API运行： terraform apply terraform destroy 无需更改代码，支持所有未修改的terraform模块的100％ 内置对多个terraform工作区的支持 可以通过请求主体将变量传递给terraform运行（作为-var arg传递给terraform apply或terraform destroy命令） 支持多个模块目录 更改前自动运行terraform

骆驼 LLAMA（丢失和延迟矩阵）是一个用于测试和测量分布式端点之间的网络丢失和延迟的库。 它通过将UDP数据报/探针从收集器发送到反射器，并测量它们返回的时间（如果它们完全返回）来完成此操作。 UDP用于在多个路径上提供ECMP哈希（优于ICMP），而无需设置/拆卸和按数据包的粒度（优于TCP）。 为什么这有用 对于成功监视和运行网络至关重要。 尽管从网络设备收集度量标准可以提供有关已知问题的更多详细信息，但它们并不总是提供完整的信息，并且可以提供大量的度量标准。 LLAMA的黑匣子测试并不关心网络的结构，只有在网络正常工作的情况下。 此数据可用于构建KPI，观察全局问题，并通过量化哪些流不起作用/不起作用来指导调查原因未知的问题。 在Dropbox上，我们发现它在很多情况下都很有用，可用于衡量网络问题对内部流量的影响，确定影响范围以及查找没有其他指标（内部硬件故障，电路降级等）的问题。 即使您完全在云中运行， LLAMA也可以帮助您识别区域/区域之间以及区域/区域之内的可达性和网络运行状况问题。 建筑 Reflector-轻型守护程序，用于接收探针并将其发送回源。 收集器-

杭州端点公司java面试题

短节 基于快照的存根/模拟API 小型命令行工具，可让您获取任何给定API端点的“快照”并存储响应。 使用start命令将产生一个服务器，该服务器将服务于所有先前存储的端点。 受启发 目录 安装 npm install -g snapstub 用法 确保您位于所需的文件夹中，以托管api模拟文件。 :down_arrow_selector: 创建一个新的api存根： snapstub add http://example.com/api/foo/bar ...创建任意数量的快照。 :rocket: 启动您的模拟服务器： snapstub start :sparkles: 您的端点将在以下位置本地可用： http://localhost:8059/api/foo/bar 高级用法 使用不同的http方法 如果要保存一种或多种不同的http方法，请使用--method选项： snapstub add http://example.com/api/foo/bar --method=get,post,put 使用自定义标题添加新路线 如果您需要将自定义标头与请求一起传递

语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤，其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的基于双门限法语言检测技术，在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确，但在语音处于噪声情况下，尤其是低信噪比的情况下，端点识别率很低，出错率很高。基于提高此方法识别率的目的，采用调整阈值个数，平滑滤波，引入语音结束最小长度的方法对其进行改进，通过了Matlab仿真实验，得出了较好的语音端点检测准确率。

为了提高语音信号端点检测的准确率，提出了一种基于双门限-频带方差的检测方法。该方法将语音信号短时能量、短时过零率和频带方差结合起来，作为检测语音信号起始位置和终止位置的参数。仿真实验表明，该方法比传统方法更有效、更优越，能够比较准确地检测语音信号。

端点检测matlab程序，用于检测语音信号的起点和终点。分帧和预加重。

语音端点检测工具包，包括DNN，bDNN，LSTM和基于ACAM的VAD。 我们还提供我们直接记录的数据集。

语音边缘检测算法VAD检测，零熵法检测matlab

支持mp3语音格式，标注语音段前后端点