背景 目前，公司方面 RPC 调用如 Dubbo、Feign 已经能支持基于灰度的调用，但是 MQ 还没有支持灰度的能力，因此导致在测试和生产环境业务验证、消息隔离方面体验比较差，因此我们基于 RabbitMQ 和 Kafka 实现了消息灰度的能力。 灰度场景 大部分场景下 MQ 的灰度并不会像 RPC 那样那么严
邻域和邻接 如下图，以\(p\)像素为中心，图a，b，c分别为\(p\)的\(4-邻域N_4(p)\)、\(对角邻域N_D(p)\)、\(8-邻域N_8(p)\)。一个像素与其邻域中的其他像素是邻接的，对应的称为：4-邻接、对角邻接、8-邻接。 像素的连接 像素的连接需要考虑两个因素：邻接和灰度相似程度。当两个像素邻接，且它
作者：屿山、十眠 微服务体系架构中，服务之间的依赖关系错综复杂，我们往往会使用负载均衡组件配合注册中心来实现服务间的感知。而这种感知行为需要调用方、负载均衡组件、注册中心、被调用方互相配合才能够实现，在出现问题时我们又可能很难确定是哪一部分的问题，在常规场景中，注册中心会
灰度发布介绍 灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。让一部分用户继续用产品特性 A，一部分用户开始用产品特性 B，如果用户对 B 没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到 B 上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以
一，js代码: <template> <div style="position:relative;"> <div style="width: 700px;margin: auto;"> <h1>反色/灰度/褐色</h1> <div><input type="file" accept="image/*" @chan
在学习《人工智能基础》高中版这本书中，知道计算机眼中的图像其实是一个一个小格子，如果把图像放大，我们就会看到它是由一个一个小格子组成的，每个小格子就是一个色块。如果我们用不同数字来表示不同的颜色，图像就可以表示为一个由数字组成的矩阵阵列，我们成为矩阵。这样就可以在计
让请求在导航的服务节上点执行； 一、背景简介 分布式系统中会存在这样的开发场景，不同需求可能涉及到对同一个服务的开发，那么该服务在研发期间就会存在多个版本并行的状态，为了保持不同版本之间的隔离性，验收需要将请求路由到指定版本号的服务上处理； 假设存在三个服务：A、B、C，且服务
摘要：本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换、伽马变换》，作者：eastmount 。 本篇文章主要讲解非线性变换，使用自定义方法对图像进行灰度化处理，包括对数变换和伽马变换。 一.图像灰度非
1.通过Ingress-nginx实现灰度发布 场景一: 将新版本灰度给部分用户 假设线上运行了一套对外提供 7 层服务的 Service A 服务，后来开发了个新版本 Service A’ 想 要上线，但又不想直接替换掉原来的 Service A，希望先灰度一小部分用户，等运行一段时间足够稳定 了再逐渐全量上线新版本，最
灰度发布 新版本上线时，无论是出于产品稳定性还是用户接受程度等方面因素的考虑，直接以新代旧都充满风险； 于是，通行做法是新老版本同时在线，且一开始仅分出较小比例的流量至新版本，待确认新版本没问题后再逐级加大流量切换； 灰度发布常见场景 灰度发布是迭代的软件产品在生产环境安全
1. 背景 直方图均衡化在图像增强方面有着很重要的应用。一些拍摄得到的图片，我们从其直方图可以看出，它的分布是集中于某些灰度区间，这导致人在视觉上感觉这张图的对比度不高。所以，对于这类图像，我们可以通过直方图均衡技术，将图像的灰度分布变得较为均匀，从而使得图像对比度增大，视觉效
作者：洵沐、流士 背景 微服务场景下，全链路灰度作为一种低成本的新功能验证方式，得到了越来越广泛的应用。除了微服务实例和流量的灰度，微服务应用中的配置项也应该具备相应的灰度能力，以应对灰度应用对特殊配置的诉求。 为什么需要配置标签推送 从全链路灰度谈起 在微服务场景中，应用的
摘要：本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算，通过Python调用OpenCV函数实现。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算》，作者： eastmount。 本篇文章继续深入，结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算，通过Pyt
# 灰度图处理与图片保存 # 1. 读取BGR图(默认读取) import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/01_cat.j
转自：https://github.com/apolloconfig/apollo/wiki/Apollo配置中心介绍 1.配置的概念 1. 配置是独立于程序的只读变量， 2.配置伴随应用的整个生命周期， 3.配置可以有多种加载方式 4.配置需要治理：权限控制，不同环境、集群配置管理，框架类组件配置管理。 2.Apollo介绍 Apollo从设计之
1、什么是图像？ 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观事实，是人类认识世界和人类本身的重要源泉；也可以说图像是客观对象的一种表示。 ’图‘是物体反射或透射光的分布；‘像’是人的视觉系统所接受的图，在人脑中所形版的印象或认识；照片，绘画，传真，X光片、脑电图、心电图等等都
1、什么是图像？ 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观事实，是人类认识世界和人类本身的重要源泉；也可以说图像是客观对象的一种表示。 ’图‘是物体反射或透射光的分布；‘像’是人的视觉系统所接受的图，在人脑中所形版的印象或认识；照片，绘画，传真，X光片、脑电图、心电图等等都
效果如下： 代码如下： double leftview[4] = {0,0, 0.5,1}; // double midview[4] = {0.33,0, 0.66,1}; double rightview[4] = {0.5,0, 1.0,1}; vtkSmartPointer<vtkJPEGReader> reader = vtkSmartPointer<vtkJPEGReader>::New(); reader->S
作者：长淇 导读 本文适合： 想了解 Serverless 灰度发布的同学。 认为当前 Serverless 灰度发布配置太复杂，寻求简洁版灰度发布流程的同学。 想了解 Serverless Devs 组件和插件之间关系的同学。 Serverless 灰度发布 什么是 Serverless ? Serverless 顾名思义就是无服务器，它是一种
scipy库的介绍（Python） 在科学计算中，图像通常被看做n维数组。图像一般是二维数组，它能被表示为NumPy数组的数据结构。NumPy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的底层函数 在数据可视化中，最著名的是matplo
矩阵生成灰度图遇到的若干问题 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/5/13 22:23 # @Author : Linkdom import numpy as np import cv2.cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a=np.random.randint(0,255,(300,300)) img=cv.imread('gary_array.jpg
描述 affine_trans_image将一种任意的2D仿射变换，即缩放、旋转、位移和倾斜（扭转），将变换后的图像在ImageAffineTrans中返回。这种仿射变换由在HomMat2D中给出的变换矩阵来描述，可以通过调用算子hom_mat2d_identity，hom_mat2d_scale，hom_mat2d_rotate，hom_mat2d_translate等等来创建，或者是
简介 Nginx-ingress 是一个以 Nginx 为核心组件的 K8S 负载均衡工具，支持通过配置 Ingress 规则的 Annotations 来实现不同场景下的灰度发布和测试。 Ingress Annotations 支持以下 4 种 Canary 规则： nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header：基于 Request Header 的流量切
摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 七.图像阈值化处理及算法对比 》，作者： eastmount 。 一. 阈值化 （注：该部分参考作者的论文《基于苗
这周小鲸悄悄推送了社区版V6.1（二进制部署版本，包含基础套餐、监控日志套餐），没过一天就有用户来问6.1的使用问题了。小鲸大吃一鲸，原来你还是爱我的。 ## 这次又有什么亮点功能了?| 产品
