请求对象——request获取get请求的值一次请求，返回一个响应。地址栏：http://127.0.0.1:8000/day3/get_request?lan=python问号：代表请求参数需求：拿到请求参数传入单个值#views.pydefget_request(request):returnHttpResponse('getrequest')#urls.pypath('getrequest',get_request),想要拿到地址栏中的参数print(request.GET)发现打印出来的是字典，所以——print(request.GET.get('lan'))【知识点】打印字典中的值，
请求对象——request获取get请求的值一次请求，返回一个响应。地址栏：http://127.0.0.1:8000/day3/get_request?lan=python问号：代表请求参数需求：拿到请求参数传入单个值#views.pydefget_request(request):returnHttpResponse('getrequest')#urls.pypath('getrequest',get_request),想要拿到地址栏中的参数print(request.GET)发现打印出来的是字典，所以——print(request.GET.get('lan'))【知识点】打印字典中的值，
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
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
摘要：华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型，可用于时序数据的预测以及异常检测。本文分享自华为云社区《CIKM'22MARINA论文解读》，作者：云数据库创新Lab。华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型，可用于时序数据的预测以及异常检测。本文发表在CIKM'22上，CIKM会议是由美国
摘要：华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型，可用于时序数据的预测以及异常检测。本文分享自华为云社区《CIKM'22MARINA论文解读》，作者：云数据库创新Lab。华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型，可用于时序数据的预测以及异常检测。本文发表在CIKM'22上，CIKM会议是由美国
困倦的时候写了个个获取本地时间，打印总比当前时间大8小时，找了很久原因 packagemainimport("fmt""time")funcmain(){now:=time.Now()fmt.Println(now)fmt.Println("nowStr:",now.Format("2006-01-0213:04:05"))}输出2023-02-2315:40:49.9662692+0800CSTm=+0.003123801nowStr:2023-02-2323:40:49发现是东八区时间，但是格式化打印结果就大了8小时根因：小时格式化字符串，小时占位符应该是15，不是13，写成13自动被解读
困倦的时候写了个个获取本地时间，打印总比当前时间大8小时，找了很久原因 packagemainimport("fmt""time")funcmain(){now:=time.Now()fmt.Println(now)fmt.Println("nowStr:",now.Format("2006-01-0213:04:05"))}输出2023-02-2315:40:49.9662692+0800CSTm=+0.003123801nowStr:2023-02-2323:40:49发现是东八区时间，但是格式化打印结果就大了8小时根因：小时格式化字符串，小时占位符应该是15，不是13，写成13自动被解读
