写在前面：涉及启发式的策略一般倾向于设置alpha，beta参数，比如Vegas：cwnd/basertt-cwnd/rttcwnd/basertt-cwnd/rtt>beta;cwnd–难点在于调参，每个环境都要调一组参数，费时良久。就着一个实际的RTT抖动场景，一个新想法是按比例分配平滑RTT和瞬时RTT对当下的作用，这个比例是抖动相关的函数，提高抗抖能力，更丝滑。更进一步，我希望有能力从历史散点数据中获得更多信息，更精细指导当前决策，但这就不是一个公式能覆盖的了，需要AI来搞，但这是后面的事。正文：以下是我的手机上pingWi-Fi网关的结果：问题：我应该把这里面最小的5.18ms喂给
团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、背景随着自媒体与短视频的兴起，人们有了越来越多的拍摄视频的需求。然而由于手持拍摄、硬件限制等原因，利用手机等普通摄影设备拍摄的视频难免存在视频抖动问题。尤其是开启较高倍数的变焦后，手持拍摄很难拍摄到稳定的视频，极易产生抖动的现象。使用云台、斯坦尼康等外设可以缓解这样的抖动，但是很多时候多带一个外设降低了拍摄视频的便利程度，会使得随时随地的拍摄体验大打折扣。那么除了换用更专业的摄影设备或使用云台等配件外，是否有其他的方法消除视频抖动呢？其实无需担忧，AI“魔法”可以对抖动的视频进行稳像，达到清晰稳定的效果。视觉增强团队在ModelScope魔搭平台
团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、背景随着自媒体与短视频的兴起，人们有了越来越多的拍摄视频的需求。然而由于手持拍摄、硬件限制等原因，利用手机等普通摄影设备拍摄的视频难免存在视频抖动问题。尤其是开启较高倍数的变焦后，手持拍摄很难拍摄到稳定的视频，极易产生抖动的现象。使用云台、斯坦尼康等外设可以缓解这样的抖动，但是很多时候多带一个外设降低了拍摄视频的便利程度，会使得随时随地的拍摄体验大打折扣。那么除了换用更专业的摄影设备或使用云台等配件外，是否有其他的方法消除视频抖动呢？其实无需担忧，AI“魔法”可以对抖动的视频进行稳像，达到清晰稳定的效果。视觉增强团队在ModelScope魔搭平台
作者｜王海超背景介绍直播OOM问题比较棘手难以定位，主要体现在涉及的业务很多，从定位到解决花费时间比较久。为了提前触达问题，提高定位的效率，也是对现有工具的补充，提出直播内存抖动解决方案-MemoryThrashing。为什么要提出这个方案？现有的“MemoryGraph”工具可以通过抓取的“MemoryGraph”文件分析OOM成因，比如内存泄漏、内存占用过高导致的OOM问题，但因为性能开销很大，所以是采样上报且采样率很低，不容易触达问题，只能定向对已知用户开启才行。期望自研一个工具，在内存增长时可以发现问题，也能用于OOM发生后的分析，同时具备性能开销小、全采样的能力；“MemoryGra
作者｜王海超背景介绍直播OOM问题比较棘手难以定位，主要体现在涉及的业务很多，从定位到解决花费时间比较久。为了提前触达问题，提高定位的效率，也是对现有工具的补充，提出直播内存抖动解决方案-MemoryThrashing。为什么要提出这个方案？现有的“MemoryGraph”工具可以通过抓取的“MemoryGraph”文件分析OOM成因，比如内存泄漏、内存占用过高导致的OOM问题，但因为性能开销很大，所以是采样上报且采样率很低，不容易触达问题，只能定向对已知用户开启才行。期望自研一个工具，在内存增长时可以发现问题，也能用于OOM发生后的分析，同时具备性能开销小、全采样的能力；“MemoryGra
开源项目推荐O11ytoolkitO11ytoolkit是一个工具集，用来维护、调试和增强你的可观测性系统，改善我们日常对指标、日志和链路追踪的使用体验。例如oy-scrape-jitter就是用来解决Prometheus抓取的指标时间戳间隔不一致的问题。Prometheus使用的是delta-of-delta编码和时间戳XOR压缩技术，这就意味着当指标抓取的时间间隔完全一致时，一个时间戳存储到TSDB中只需占用一个比特（bit），可以大大节省磁盘的空间。虽然从理论上来说Promtheus每次抓取指标的间隔应该是一样的，但实际上会出现抖动的情况，抓取间隔并不是完全一致的，因此会浪费磁盘空间。o
开源项目推荐O11ytoolkitO11ytoolkit是一个工具集，用来维护、调试和增强你的可观测性系统，改善我们日常对指标、日志和链路追踪的使用体验。例如oy-scrape-jitter就是用来解决Prometheus抓取的指标时间戳间隔不一致的问题。Prometheus使用的是delta-of-delta编码和时间戳XOR压缩技术，这就意味着当指标抓取的时间间隔完全一致时，一个时间戳存储到TSDB中只需占用一个比特（bit），可以大大节省磁盘的空间。虽然从理论上来说Promtheus每次抓取指标的间隔应该是一样的，但实际上会出现抖动的情况，抓取间隔并不是完全一致的，因此会浪费磁盘空间。o
图像色带(Band)问题一般出现在带有渐变的图像上，在影视上可以换成16bit的色深以解决，而游戏开发中通常对图像做色彩抖动处理来解决。但抖动这块一直没有找到很好的插件，PS也一直没有相关教程。本文就自己动手丰衣足食；编写一个小工具来实现图像抖动，配合蓝噪声效果更佳。 色带问题演示(上图为色带，下图为增加过噪声的效果)： c#代码(使用时挂载任意GameObject并在脚本上右键Exec，随后会在Assets根目录生成输出图像)：usingSystem.IO;usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityE
图像色带(Band)问题一般出现在带有渐变的图像上，在影视上可以换成16bit的色深以解决，而游戏开发中通常对图像做色彩抖动处理来解决。但抖动这块一直没有找到很好的插件，PS也一直没有相关教程。本文就自己动手丰衣足食；编写一个小工具来实现图像抖动，配合蓝噪声效果更佳。 色带问题演示(上图为色带，下图为增加过噪声的效果)： c#代码(使用时挂载任意GameObject并在脚本上右键Exec，随后会在Assets根目录生成输出图像)：usingSystem.IO;usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityE
背景本文将介绍三种数据库变慢场景的分析与优化方法.1、已经定位出的特定慢SQL2、整个数据库实例(几乎所有SQL)变慢,或者某些时候整个数据库实例大面积SQL变慢(大面积抖动)3、某些正常情况下很快的SQL偶尔会变慢(抖动)在优化之前“治未病”的概念最早出现于《黄帝内经》,在《素问·四气调神大论》中提出：“是故圣人不治已病治未病,不治已乱治未乱,此之谓也。夫病已成而后药之,乱已成而后治之,譬犹渴而穿井,斗而铸锥,不亦晚乎”，就生动地指出了“治未病”的重要意义。数据库优化固然重要,但这是治已病,未病则更加重要.未病建议参考:《PostgreSQL数据库开发规范》《PostgreSQL持续稳定使用
