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CS1.6有哪些优化选项
请在控制台，或者配置文件中，加入以下指令：
rate 20000
cl_updaterate 101
cl_cmdrate 101
fps_max 101
*前三个选项请根据您的网络状况自行调整，此提供的选项适用于局域网比赛设置。最后fps_max选项务必调整至100以上。CS默认的fps_max是70，即便硬件达到要求，FPS也可能无法达到99/100。
若机器显卡等配置不高，请考虑使用以下指令，这些指令不建议使用：（信息来源于网络）
cl_himodels禁用高清晰度模型，从而提升fps，默认为0
fps_moden设置网络联机时的最高fps数值。如果设为0，那么此参数将采用fps_max的数值。
gl_cull启用后，仅对可见画面进行渲染。设为0将降低fps值。
gl_clear若设为1，则金币引擎将对画面上各个模型的连接部分进行连贯渲染，这样画面看起来会变得破碎，但可以提高fps值
gl_lightholes禁用光洞效果，提升fps值
gl_max_size设置贴图材质的最大分辨率。cs1.1版此数值默认为512x512，为了fps，最好改为128。
gl_playermip设置玩家模型的贴图效果，选择0为最佳效果（默认值）；选择1为普通效果；选择2为最差效果。也可以尝试设为2，这样只会使玩家的制服看起来有些模糊不清，颜色也混为一团，但这不会影响瞄准
gl_picmip此参数非常重要，调整它甚至可以带来20帧的提升，其默认值为0
gl_round_down此参数涉及贴图尺寸，默认值为3，此值设得越高，画质越差，而fps也就越高
gl_smoothmodels禁用对玩家模型的光滑处理，从而提升fps
gl_texturemodel此参数用于设置透视效果。其调节范围，从最差画质（最高fps）到最优画质（最低fps）依次如下：
gl_nearest_mipmap_nearest
gl_liner_mipmap_nearest
gl_nearest_mipmap_liner
gl_liner_mipmap_liner
只设置gl_nearest，删除mipmap效果可以大幅提升fps，如果设为gl_liner则可以在略微损失fps值的基础上提升画质
gl_wateramp用于设置水纹效果，改为0后水面将永远保持平静，从而获得fps
gl_ztrick扩展渲染参数，仅针对3dfx显卡及其它一些显卡，可能会导致旧显卡出现错误。一般来说，设为1。
mp_decals用于控制血花四溅和墙上的弹孔效果，设为0
max_smokepuffs用于控制烟雾表现效果，设为0
max_shells设定同一时间内出现在屏幕上的弹壳数量，仍设为0
scr_conspeed调整控制台弹出的速度
r_decals设定血花或者墙上的弹孔数量，此值不可超过mp_decals设定值
r_drawviewmodel设为0可提升fps并扩大视野范围
r_dynamic动态光影，务必关闭
r_mirroralpha反射效果，也要关闭
r_mmx在游戏中使用mmx函数，pentumii或者pentumiii的玩家可设为1。使用赛扬、amd或者cyrix玩家只能设为0。
violence_ablood、violence_agibs、violence_hblood等参数用于控制游戏中的各种暴力表现效果，例如血花四溅等等，关闭它们可以获取一些fps。
gl_picmip数值越高，画质越差，但可以大幅提升fps，其数值范围从0到4。需要注意的是，在cs中，如果设定为1，那么在狙击模式下画面会十分难看，而设定为2则画面几乎无法接受。但是在正常模式下则尚能忍受。
图像降噪技术之一DnCNN的介绍
入门指南：DnCNN：深度卷积神经网络在图像降噪中的突破
DnCNN，这个在图像降噪领域的里程碑式作品，为我们揭示了如何利用深度学习技术实现高效降噪。它是一个基于卷积神经网络（CNN）的创新解决方案，其名字本身便充分揭示了其核心功能——降噪。
超越传统：深入理解DnCNN
由Kai Zhang等人在2017年提出的《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》一文中，他们提出了一种新的CNN架构，通过残差学习和批量归一化（BN）层的巧妙结合，显著提升了图像降噪的性能。这篇文章不仅阐述了理论原理，还提供了实用的代码资源。
简单易行的模型设计
DnCNN的设计源于VGG网络，其结构巧妙地融合了3x3卷积核、BN层和ReLU激活，但不采用ResNet的跳跃连接，而是通过残差学习来强化输出。17层深度的网络结构，每层64个卷积核，形成了强大的降噪能力。残差学习让模型能够直接估计干净图像与噪声图像之间的差异，而非直接输出干净图像，从而提高了训练的稳定性和降噪效果。
训练策略与优化
作者使用SME损失函数来约束模型输出的误差与真实误差之间的关系，通过SDG或Adam优化器调整网络参数。同时，残差学习和BN层的协同作用在训练速度、稳定性和最终性能上都发挥了关键作用。
数学视角下的学习目标
在与TNRD算法的对比中，DnCNN展示了它在数学上的学习能力，如何从噪声图像中学习并恢复出干净图像。深入理解这种学习过程，有助于我们更好地应用DnCNN进行实际的图像降噪任务。
实践与评估
在数据集构建上，作者专注于处理高斯噪声，通过添加噪声生成训练数据，然后使用PSNR作为评价指标，衡量降噪后的图像质量。DnCNN在应对高斯盲噪声时表现出卓越的性能，这使得它成为初学者和低要求任务的理想选择。
结论与展望
尽管DnCNN是基础且强大的工具，但它仍提供了丰富的学习空间。对于深入研究者，实验部分的详细内容提供了丰富的探索领域。然而，我们应意识到，随着深度学习技术的发展，新的降噪模型不断涌现，DnCNN仍需要与它们进行对比和改进。
