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如何创建一个简单的网站网络安全方案设计步骤

news 2025/9/18 2:13:26

如何创建一个简单的网站,网络安全方案设计步骤,形象墙设计,aso搜索优化part_sf.less_rectangular_check_level 1; 这个设置可能控制编码器在分割画面时使用非矩形分区的检查级别。part_sf.ml_prune_partition 1; 这个设置可能用于基于机器学习（ML）的分区修剪，以减少不必要的计算。part_sf.prune_ext_partition_…

part_sf.less_rectangular_check_level = 1;
1. 这个设置可能控制编码器在分割画面时使用非矩形分区的检查级别。
part_sf.ml_prune_partition = 1;
1. 这个设置可能用于基于机器学习（ML）的分区修剪，以减少不必要的计算。
part_sf.prune_ext_partition_types_search_level = 1;
1. 控制编码器在搜索扩展分区类型时的修剪级别。
part_sf.prune_part4_search = 2;
1. 控制编码器在搜索 4 分区时的修剪级别。
part_sf.simple_motion_search_prune_rect = 1;
1. 这个设置可能用于简化运动搜索时的矩形修剪。
part_sf.ml_predict_breakout_level = use_hbd ? 1 : 3;
1. 这个设置可能使用机器学习来预测何时退出分区搜索，退出级别取决于是否使用高比特深度（High Bit Depth, HBD）。
part_sf.reuse_prev_rd_results_for_part_ab = 1;
1. 这个设置可能允许重用先前分区的率失真（Rate-Distortion, RD）结果以加速当前分区的编码。
part_sf.use_best_rd_for_pruning = 1;
1. 使用最佳 RD 结果进行分区修剪。
intra_sf.intra_pruning_with_hog = 1;
1. 这个设置可能使用 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征进行内部预测的修剪。
intra_sf.prune_luma_palette_size_search_level = 1;
1. 控制编码器在搜索亮度调色板大小时的修剪级别。
intra_sf.dv_cost_upd_level = INTERNAL_COST_UPD_OFF;
1. 设置为关闭内部成本更新级别，这可能与调色板编码的成本更新有关。
intra_sf.early_term_chroma_palette_size_search = 1;
1. 提前终止色度调色板大小的搜索。
tx_sf.adaptive_txb_search_level = 1;
1. 控制编码器在自适应变换块（Transform Block, TXB）搜索中的适应性级别。
tx_sf.intra_tx_size_search_init_depth_sqr = 1;
1. 控制编码器在初始化内部变换大小搜索深度时的平方级别。
tx_sf.model_based_prune_tx_search_level = 1;
1. 基于模型的修剪变换搜索级别。
tx_sf.tx_type_search.use_reduced_intra_txset = 1;
1. 在内部变换类型搜索中使用简化的变换集合。
rt_sf.use_nonrd_pick_mode = 0;
1. 关闭非 RD 选择模式，这可能是一种快速但不完整的编码模式。
rt_sf.use_real_time_ref_set = 0;
1. 关闭实时参考集的使用，这可能与实时编码中的参考帧选择有关。
sf->mv_sf.exhaustive_searches_thresh
1. 这个设置的值取决于内容类型，它可能控制编码器在进行穷尽搜索时的阈值。
rd_sf.perform_coeff_opt = 1;
1. 执行系数优化，这可能涉及对变换系数的进一步优化以改善压缩效率。
hl_sf.superres_auto_search_type = SUPERRES_AUTO_DUAL;
1. 设置超分辨率自动搜索类型为双重，这可能与提高输出视频分辨率的算法有关。
sf->part_sf.intra_cnn_based_part_prune_level = allow_screen_content_tools ? 0 : 2;
1. 这个设置可能控制基于内部卷积神经网络（CNN）的分区修剪级别，用于屏幕内容工具时设置为0，否则为2。
sf->part_sf.simple_motion_search_early_term_none = 1;
1. 这个设置可能用于简化运动搜索的早期终止条件。
sf->part_sf.simple_motion_search_split = allow_screen_content_tools ? 1 : 2;
1. 控制简单运动搜索的分割级别，如果是屏幕内容工具则设置为1，否则为2。
sf->part_sf.ml_predict_breakout_level = use_hbd ? 2 : 3;
1. 使用机器学习预测退出分区搜索的级别，如果是高比特深度（HBD）则为2，否则为3。
sf->part_sf.reuse_best_prediction_for_part_ab = 1;
1. 重用最佳预测结果用于分区AB。
sf->mv_sf.exhaustive_searches_thresh <<= 1;
1. 移动向量搜索的穷尽搜索阈值，向左移动1位相当于乘以2。
sf->intra_sf.prune_palette_search_level = 1;
1. 修剪调色板搜索级别。
sf->intra_sf.prune_luma_palette_size_search_level = 2;
1. 修剪亮度调色板大小搜索级别。
sf->intra_sf.top_intra_model_count_allowed = 3;
1. 允许的顶部内部模型计数。
sf->tx_sf.adaptive_txb_search_level = 2;
1. 自适应变换块（TXB）搜索级别。
sf->tx_sf.inter_tx_size_search_init_depth_rect = 1;
1. 矩形区域的内部TX大小搜索初始化深度。
sf->tx_sf.inter_tx_size_search_init_depth_sqr = 1;
1. 正方形区域的内部TX大小搜索初始化深度。
sf->tx_sf.intra_tx_size_search_init_depth_rect = 1;
1. 内部TX大小搜索初始化深度，用于矩形区域。
sf->tx_sf.model_based_prune_tx_search_level = 0;
1. 基于模型的修剪TX搜索级别。
sf->tx_sf.tx_type_search.ml_tx_split_thresh = 4000;
1. TX类型搜索的机器学习TX分割阈值。
sf->tx_sf.tx_type_search.prune_2d_txfm_mode = TX_TYPE_PRUNE_2;
1. 修剪2D变换模式。
sf->tx_sf.tx_type_search.skip_tx_search = 1;
1. 跳过TX搜索。
sf->rd_sf.perform_coeff_opt = 2;
1. 执行系数优化。
sf->rd_sf.tx_domain_dist_level = 1;
1. TX域内的距离级别。
sf->rd_sf.tx_domain_dist_thres_level = 1;
1. TX域内的距离阈值级别。
sf->lpf_sf.cdef_pick_method = CDEF_FAST_SEARCH_LVL1;
1. 基于约束方向增强滤波器（CDEF）的挑选方法。
sf->lpf_sf.dual_sgr_penalty_level = 1;
1. 双重空间高斯滤波器（SGR）的惩罚级别。
sf->lpf_sf.enable_sgr_ep_pruning = 1;
1. 启用SGR EP修剪。
sf->mv_sf.auto_mv_step_size = 1;
1. 这个设置可能控制编码器在运动向量搜索中自动调整搜索步长的能力。
sf->intra_sf.disable_smooth_intra = 1;
1. 这个设置用于禁用平滑内部预测模式，可能用于提高编码效率或在某些内容类型中改善视觉质量。
sf->intra_sf.intra_pruning_with_hog = 2;
1. 这个设置可能使用 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征进行内部预测的修剪，级别为2可能表示更积极的修剪策略。
sf->intra_sf.prune_filter_intra_level = 1;
1. 控制编码器在过滤内部预测时的修剪级别。
sf->rd_sf.perform_coeff_opt = 3;
1. 这个设置可能控制编码器在优化变换系数时的级别，级别3可能表示更复杂的优化策略。
sf->lpf_sf.prune_wiener_based_on_src_var = 1;
1. 这个设置可能基于源信号的方差来修剪 Wiener 滤波器，用于减少环路滤波器的复杂性。
sf->lpf_sf.prune_sgr_based_on_wiener = 1;
1. 这个设置可能基于 Wiener 滤波器的结果来修剪空间高斯滤波器（Spatially adaptive Gaussian filter, SGR），用于进一步优化环路滤波器的性能。
sf->rt_sf.hybrid_intra_pickmode = 1;
1. 这个设置可能用于启用混合内部预测模式选择，这通常涉及到在不同的帧内预测模式之间进行选择，以找到最佳的质量与编码速度的平衡。
sf->rt_sf.use_nonrd_pick_mode = 1;
1. 这个设置可能用于启用非率失真（Non-RD）选择模式，这意味着编码器在选择编码模式时，可能不会考虑率失真的最优解，而是寻找更快的编码决策。
sf->rt_sf.nonrd_check_partition_merge_mode = 1;
1. 这个设置可能用于在非RD模式下检查分区合并模式，以加速编码过程。
sf->rt_sf.var_part_split_threshold_shift = 8;
1. 这个设置可能用于调整可变分区分割的阈值，通过移动阈值来控制分区分割的粒度，从而影响编码的质量和速度。
sf->intra_sf.disable_smooth_intra = 1;
1. 这个设置用于禁用平滑帧内预测模式，这可能有助于在某些类型的视频内容中提高编码效率。
sf->intra_sf.intra_pruning_with_hog = 2;
1. 这个设置可能使用 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征进行帧内预测的修剪，级别2可能表示更积极的修剪策略。
sf->intra_sf.prune_filter_intra_level = 1;
1. 控制编码器在过滤帧内预测时的修剪级别。
sf->rd_sf.perform_coeff_opt = 3;
1. 这个设置可能控制编码器在优化变换系数时的级别，级别3可能表示更复杂的优化策略。
sf->lpf_sf.prune_wiener_based_on_src_var = 1;
1. 这个设置可能基于源信号的方差来修剪 Wiener 滤波器，用于减少环路滤波器的复杂性。
sf->lpf_sf.prune_sgr_based_on_wiener = 1;
1. 这个设置可能基于 Wiener 滤波器的结果来修剪空间高斯滤波器（Spatially adaptive Gaussian filter, SGR），用于进一步优化环路滤波器的性能。