背景概述最近计划着重分析一下线上各api的HTTP响应耗时情况，检查是否有接口平均耗时、99分位耗时等相关指标过大的情况，了解到nginx统计请求耗时有四个指标：request_time、upstream_response_time、upstream_connect_time与upstream_header_time，在查找资料的过程中，发现无论是nginx官方文档还是热心网友们的分享，都并没有让自己感觉特别详细、明白地说清楚了这四个指标详细具体含义的资料，于是自己动手探究了一番nginx源码，尝试从其中找出这4个指标的代码级别具体含义。特别说明：本文代码分析基于nginx1.10.0版本，从
在向k8s迈出第一步的时候，你是否遇到了这样的错误：ConfiguringRBACrules...|E080115:11:41.47644326762start.go:264]Unabletoscaledowndeployment"coredns"innamespace"kube-system"to1replica:timedoutwaitingfortheconditionEnabling'default-storageclass'returnedanerror:runningcallbacks:[Errormakingstandardthedefaultstorageclass:Error
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1Continuous-TimeDynamicNetworkEmbeddingsAbstract 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入Conclusion 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础，用于从连续时间动态网络学习动态（时间相关）网络嵌入Figureandtable图1：这幅图的边标签为时间，注意v4v1v2不是一个合法的时序游走，因为v1v2的边时序小于v1v4的边图2，可以看到大部分的时序随机游走长度都集中在右侧表1SOTAIntroduction 在这个论文里提出了一种
1Continuous-TimeDynamicNetworkEmbeddingsAbstract 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入Conclusion 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础，用于从连续时间动态网络学习动态（时间相关）网络嵌入Figureandtable图1：这幅图的边标签为时间，注意v4v1v2不是一个合法的时序游走，因为v1v2的边时序小于v1v4的边图2，可以看到大部分的时序随机游走长度都集中在右侧表1SOTAIntroduction 在这个论文里提出了一种
一、时间缩放比例//时间停止Time.timeScale=0;//恢复正常Time.timeScale=1;//2倍速Time.timeScale=2;二、帧间隔时间帧间隔时间：最近的一帧用了多长时间（单位秒）作用：主要是用来计算位移的（路程=时间*速度）根据需求选择受scale影响的和不受scale影响的如果希望游戏暂停时就不动，那就使用deltaTime如果希望游戏暂停了也继续跑，那就使用unscaleDeltaTimeusingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassLe
一、时间缩放比例//时间停止Time.timeScale=0;//恢复正常Time.timeScale=1;//2倍速Time.timeScale=2;二、帧间隔时间帧间隔时间：最近的一帧用了多长时间（单位秒）作用：主要是用来计算位移的（路程=时间*速度）根据需求选择受scale影响的和不受scale影响的如果希望游戏暂停时就不动，那就使用deltaTime如果希望游戏暂停了也继续跑，那就使用unscaleDeltaTimeusingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassLe
目录NvidiaReal-timeDenoisers（NRD）v3.xReBLUR前置知识空间滤波（SpatialFiltering）：Diffuse&Specular泊松分布样本（poissonsamples）自适应半径（adaptiveradius）模糊权重（blurweight）samplingspace&anisotropicsampling时间滤波（TemporalFiltering）：Diffusesurfacemotion历史权重（historyweight）时间滤波（TemporalFiltering）：Specularsurfacemotionsurfacemotioncon
目录NvidiaReal-timeDenoisers（NRD）v3.xReBLUR前置知识空间滤波（SpatialFiltering）：Diffuse&Specular泊松分布样本（poissonsamples）自适应半径（adaptiveradius）模糊权重（blurweight）samplingspace&anisotropicsampling时间滤波（TemporalFiltering）：Diffusesurfacemotion历史权重（historyweight）时间滤波（TemporalFiltering）：Specularsurfacemotionsurfacemotioncon
目录空间滤波（SpatialFiltering）基于距离的高斯滤波双边滤波（Bilateralfiltering）联合双边滤波（JointBilateralfiltering）[2017]一些改进及优化加速filtering:可分离的高斯滤波加速filtering:a-trouswaveletjitteringoutliersremoval时域滤波（TemporalFiltering）TemporalFiltering一些改进及优化clampingdetection混合irradiance而非colorA-SVGF[2018]估计temporalgradient重建temporalgradie
