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采样
365
2020-11-24
《Blender 2.82 参考手册》
采样 采样 Eevee使用称为时间性抗锯齿(TAA)的过程来减少 锯齿 。 由于TAA是基于样本,因此样本越多,以性能为代价就会减少锯齿。 参考 面板 渲染 ‣ 采样 视图 在3D视图中使用的样本数。当设置样本数为零时,3D视图中将会不断采样。 渲染 在最终渲染中使用的样本数。 视图降噪 移动视图或者播放动画期间降低噪点。
采样
114
2024-06-26
《Blender 4.1 参考手册》
采样 采样 EEVEE使用称为时间性抗锯齿(TAA)的过程来减少 锯齿 。 由于TAA是基于样本,因此样本越多,以性能为代价就会减少锯齿。 参考 面板: 渲染 ‣ 采样 视图 在3D视图中使用的样本数。当设置样本数为零时,3D视图中将会不断采样。 渲染 在最终渲染中使用的样本数。 视图降噪 移动视图或者播放动画期间降低噪点。
采样
335
2022-04-07
《Blender 3.1 参考手册》
采样 采样 Eevee使用称为时间性抗锯齿(TAA)的过程来减少 锯齿 。 由于TAA是基于样本,因此样本越多,以性能为代价就会减少锯齿。 参考 面板 渲染 ‣ 采样 视窗 在3D视图中使用的样本数。当设置样本数为零时,3D视图中将会不断采样。 渲染 在最终渲染中使用的样本数。 视图降噪 移动视图或者播放动画期间降低噪点。
采样
344
2020-11-22
《Blender 2.81 参考手册》
采样 采样 Eevee使用称为时间性抗锯齿(TAA)的过程来减少 锯齿 。 由于TAA是基于样本,因此样本越多,以性能为代价就会减少锯齿。 参考 面板: 渲染 ‣ 采样 视图 在3D视图中使用的样本数。当设置样本数为零时,3D视图中将会不断采样。 渲染 在最终渲染中使用的样本数。 视图降噪 移动视图或者播放动画期间降低噪点。
tiflash-server
102
2024-06-16
《TiDB v8.1 中文文档》
TiFlash 命令行参数 server --config-file dttool migrate dttool bench dttool inspect TiFlash 命令行参数 本文介绍了 TiFlash 的命令行启动参数。 server --config-file 指定 TiFlash 的配置文件路径 默认:”” 必须指...
服务降级
535
2020-05-21
《Apache Dubbo 2.7 用户文档》
服务降级 服务降级 可以通过服务降级功能 [1] 临时屏蔽某个出错的非关键服务,并定义降级后的返回策略。 向注册中心写入动态配置覆盖规则: RegistryFactory registryFactory = ExtensionLoader . getExtensionLoader ( RegistryFactory . class )....
switchover操作时,主机降备卡住
131
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
switchover操作时,主机降备卡住 问题现象 原因分析 处理办法 switchover操作时,主机降备卡住 问题现象 一主多备模式下,系统资源不足时,发生switchover,出现主机降备时卡住。 原因分析 当系统资源不足时,无法创建第三方管理线程,导致其管理的子线程无法退出,出现主机降备时卡住。 处理办法 需要执行以下命令终止主...
3.4 防止SSL降级攻击
1418
2019-04-27
《移动安全开发指南》
防止SSL降级攻击 详细描述 建议 参考 CWE/OWASP 防止SSL降级攻击 详细描述 使用这种形式的中间人攻击,攻击者可以通过透明地劫持网络上的HTTP流量,监控HTTPS请求,然后消除SSL / TLS来绕过SSL / TLS,从而在客户端和服务器之间创建不安全的连接。 这种攻击在移动网络应用上尤其难以预防(移动网络应用本质上是一...
> 聚合图形项目对象
582
2019-06-01
《Zabbix 3.4 手册》
> 聚合图形项目对象 Screen item 聚合图形项目 > 聚合图形项目对象 以下对象与 聚合图形项目 API相关. Screen item 聚合图形项目 聚合图形项目对象定义了聚合图形上显示的元素,它具有以下特性. 属性 类型 描述 screenitemid 字符串 (只读) 聚合图形项目ID resource...
十一、Online Learning
2100
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
十一、Online Learning 11.1 梯度截断法 TG 11.2 FOBOS 11.3 RDA 11.4 FTRL 十一、Online Learning 常见的梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法属于批学习batch 方法,每次迭代都需要对全量训练样本重新学习一遍。 当面临搜索、推荐等高维度(数十亿甚至上百亿维度)、大尺度(百亿规模甚...
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