org/wiki/Boosting _ % 28 machine _ learning % 29(2015 年 11 月检索)https://en.
然后进入消隐：所有的正对相机三角面被纯CPU光栅化到一个900×900的正交深度缓冲中。
强化学习的一个结论：平稳温和的迭代，经常比单次激进优化得到更好的最终结果。train/value_loss 价值网络损失（Critic 网络专属损失）。
没有 RESAMPLE 的 CQ： -- 每 5 分钟执行一次，只查询最近 5 分钟的数据 CREATE CONTINUOUS QUERY cq_5m ON monitor BEGIN SELECT mean(cpu) INTO cpu_5m FROM cpu_stats GROUP BY time(5m) END; 08:00:01 执行时，查询 07:55:00 - 08:00:00 的数据 如果数据在 08:03 才到达，则永远不会被计算 使用 RESAMPLE 的 CQ： CREATE CONTINUOUS QUERY cq_5m ON monitor RESAMPLE EVERY 5m FOR 30m -- 每次扫描最近 30 分钟 BEGIN SELECT mean(cpu) INTO cpu_5m FROM cpu_stats GROUP BY time(5m) END; 08:00:01 执行时，查询 07:30:00 - 08:00:00 的数据 数据即使延迟 25 分钟到达，仍会被后续的 CQ 捕获 场景 2：数据乱序到达 问题：分布式环境中，数据可能不按时间顺序到达（比如 08:05 的数据先到，08:02 的数据后到）。