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请教一个问题： 为什么各类型样本的比率是，3：1：1：1（neg : pos : part : landmark）？ 各类型样本的不同数量，对于训练有什么影响？

目前nginx的实现中还未支持bbr拥塞控制，我尝试将xquic中的bbr代码移植到nginx的拥塞控制逻辑中，测试中发现在高丢包、高延迟的场景下效果不错。 请问是否允许我将与bbr相关的代码贡献给nginx？