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降噪
770
2020-12-26
《Blender 2.91 参考手册》
降噪 路径追踪 噪点的来源 最多反弹次数 焦散和滤除光泽 光线衰减 多重重要性采样 玻璃和透明阴影 日光入口 降噪 钳制光斑 降噪 在执行最终渲染时,尽可能降低噪点非常重要。在这里,我们将讨论一些技巧,虽然打破了物理定律,但是在合理时间内渲染动画时尤为重要的。单击以放大示例图像,查看噪声差异。 路径追踪 Cycles 在下一...
缓存
336
2022-10-11
《Apache DolphinScheduler v3.0.1 使用手册》
缓存 缓存目的 缓存设置 缓存读取 缓存更新 缓存 缓存目的 由于在master-server调度过程中,会产生大量的数据库读取操作,如tenant,user,processDefinition等,一方面对DB产生很大的读压力,另一方面则会使整个核心调度流程变得缓慢; 考虑到这部分业务数据是读多写少的场景,故引入了缓存模块,以减少DB读压力...
缓存
718
2022-08-18
《Apache DolphinScheduler v3.0.0 使用手册》
缓存 缓存目的 缓存设置 缓存读取 缓存更新 缓存 缓存目的 由于在master-server调度过程中,会产生大量的数据库读取操作,如tenant,user,processDefinition等,一方面对DB产生很大的读压力,另一方面则会使整个核心调度流程变得缓慢; 考虑到这部分业务数据是读多写少的场景,故引入了缓存模块,以减少DB读压力...
性能优化
390
2023-04-19
《Yew v0.18 中文文档》
性能优化与最佳实践 neq_assign 有效使用智能指针(smart pointers) 视图函数 纯组件 当函数式组件开发完成后,此部分将会更新 使用 Cargo Workspaces 进行编译速度优化 减少二进制文件的大小 wee_alloc Cargo.toml wasm-opt 参考 yew/examples/ 中“minimum”...
Optimizer Hints
692
2019-06-29
《TiDB v2.1 用户文档》
Optimizer Hints 语法 TIDB_SMJ(t1, t2) TIDB_INLJ(t1, t2) TIDB_HJ(t1, t2) Optimizer Hints TiDB 支持 Optimizer Hints 语法,它基于 MySQL 5.7 中介绍的类似 comment 的语法,例如 /*+ TIDB_XX(t1, t2) */ ...
1.1 Alpha
524
2021-04-19
《TiDB v5.0 用户文档》
TiDB 1.1 Alpha Release Notes TiDB PD TiKV title: TiDB 1.1 Alpha Release Notes TiDB 1.1 Alpha Release Notes 2018 年 1 月 19 日,TiDB 发布 1.1 Alpha 版。该版本对 MySQL 兼容性、SQL 优化器、系统稳定性...
概貌
1583
2020-09-28
《ClickHouse v20.3 使用教程》
什么是ClickHouse? OLAP场景的关键特征 列式数据库更适合OLAP场景的原因 Input/output CPU 什么是ClickHouse? ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。 在传统的行式数据库系统中,数据按如下顺序存储: Row WatchID JavaEnable Tit...
1.1 Alpha
317
2022-10-31
《TiDB v5.4 用户手册》
TiDB 1.1 Alpha Release Notes TiDB PD TiKV TiDB 1.1 Alpha Release Notes 2018 年 1 月 19 日,TiDB 发布 1.1 Alpha 版。该版本对 MySQL 兼容性、SQL 优化器、系统稳定性、性能做了大量的工作。 TiDB SQL parser 兼容更多语法 ...
1.1 Alpha
583
2020-05-31
《TiDB v4.0 用户文档》
TiDB 1.1 Alpha Release Notes TiDB PD TiKV TiDB 1.1 Alpha Release Notes 2018 年 1 月 19 日,TiDB 发布 1.1 Alpha 版。该版本对 MySQL 兼容性、SQL 优化器、系统稳定性、性能做了大量的工作。 TiDB SQL parser 兼容更多语...
边缘处理
159
2024-05-03
《Neuron v2.6 中文文档》
边缘处理 边缘处理 使用 Neuron 和 eKuiper 进行边缘处理允许在网络边缘进行数据处理和分析,更接近数据源。 这显着减少了与将数据发送到集中式云进行处理相关的延迟。 可以更快地获得实时洞察和行动,从而加快关键应用程序的响应时间。 通过在边缘处理数据,Neuron 和 eKuiper 可以在将数据发送到云端或中央服务器之前过滤和聚合数据。 ...
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