new Date() - performance.timing.navigationStart这个是首屏加载时间吗?
时间: 2024-04-18 20:33:13 浏览: 17
是的,`new Date() - performance.timing.navigationStart`可以用来计算页面的首屏加载时间。
`performance.timing.navigationStart`是页面导航开始的时间戳,而`new Date()`表示当前的时间。通过将当前时间减去导航开始时间,可以得到页面的加载时间。这个值表示从导航开始到当前时间的毫秒数,因此可以用来衡量页面的加载速度。
相关问题
window.onload(()=>{ console.log(new Date() \- performance.timing.navigationStart,'首屏时间'); });这个语法怎么修改
这个语法有一个小错误,应该是`window.onload = () => {`而不是`window.onload(()=>{`。修正后的代码如下:
```javascript
window.onload = () => {
console.log(new Date() - performance.timing.navigationStart, '首屏时间');
};
```
这样修改后,`onload`事件会在页面加载完成时触发,并在控制台打印出首屏加载时间。
INFO: [Route 35-416] Intermediate Timing Summary | WNS=-2.642 | TNS=-247.337| WHS=-9.819 | THS=-21013.553|
根据引用中的描述,该论文提出了一种调整和融合的方式,以降低仿射结果中的伪影问题。这种方式包括使用软融合图 M 和重建残差项 Δ 来融合两个warp帧。此外,根据引用的说明,该方法使用卷积神经网络(CNN)来融合和完善warp后的帧。它基于backward warping的方法,通过近似中间流来合成帧。最后,根据引用,该算法通过将输入帧输入到IFNet来直接估计中间流,并使用线性运动假设近似另一个中间流。然后,通过backward warping输入帧得到两个粗略结果,为了消除warp后的伪像,使用编解码器将输入帧、近似流和warp后的帧馈入融合过程,以生成最终的插帧图像。
根据引用的描述,该中间流算法的整体流程如下:
1. 输入两帧图像 I0 和 I1。
2. 使用IFNet来直接估计中间流 Ft->0。
3. 使用线性运动假设近似另一个中间流 Ft->1。
4. 通过backward warping输入帧得到两个粗略结果 I^0->t 和 I^1->t。
5. 使用融合算法(如FusionNet)将输入帧、近似流和warp后的帧馈入融合过程。
6. 生成最终的插帧图像 It^。
综上所述,该算法通过估计中间流和融合多个输入帧来生成插帧图像,以解决视频插帧中的伪影问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [RIFE-实时视频插帧算法 | RIFE:Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation](https://blog.csdn.net/weixin_42096202/article/details/110386330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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