灰度图

ylbtech-发布机制-灰度发布：百科 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。在其上可以进行 A/B testing ，即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 可以发现、调整问题，以保证其影响度 。 灰度期： 灰度发布开始到结束期间 的这一段时间，称为灰度期。 1. 返回顶部 1、 中文名：灰度发布 含 义：灰度发布是指在黑与白之间 发布方式：能够平滑过渡的一种发布方式 例 子：A/B 测试就是一种灰度发布方式 目录 1 作用 2 步骤 3 测试方法 4 灰度发布引擎 5 常见问题 6 灰度发布例子 2、 2. 返回顶部 1、 作用 及早获得用户的意见反馈，完善产品功能，提升产品质量 让用户参与产品测试，加强与用户互动 降低产品升级所影响的用户范围 步骤 1）定义目标 2） 选定策略 ：包括用户规模、发布频率、功能覆盖度、回滚策略、运营策略、新旧系统部署策略等 3）筛选用户：包括用户特征、用户数量、用户常用功能、用户范围等 4）部署系统：部署新系统、部署用户行为分析系统（web analytics）、设定分流规则、运营数据分析、分流规则微调 5）发布总结：用户行为分析报告、用户问卷调查

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候，我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组，哪个灰度版本，哪个灰度区域，甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略。这个功能意义在于： 不仅可以监控全链路中基本的调用信息，也可以监控额外的灰度信息，有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确，一旦有问题，也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本，或者新的区域，或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链路流量拓扑图 笔者尝试调研了一系列分布式追踪系统和中间件，包括Opentracing、Uber Jaeger、Twitter Zipkin、Apache Skywalking、Pinpoint、CAT等，最后决定采用Opentracing + Uber Jaeger方式来实现，重要原因除了易用性和可扩展性外，Opentracing支持WebMvc和WebFlux两种方式，业界的追踪系统能支持WebFlux相对较少 [ OpenTracing ] OpenTracing已进入CNCF，正在为全球的分布式追踪系统提供统一的概念、规范、架构和数据标准。它通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。对于存在多样化的技术栈共存的调用链中

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包，比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。 PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样，因此，我们最终选择scikit-image进行数字图像处理。 Image读出来的是PIL的类型，而skimage.io读出来的数据是numpy格式的 import Image as img import os from matplotlib import pyplot as plot from skimage import io,transform #Image和skimage读图片 img_file1 = img.open('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png') img_file2 = io.imread('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png') 输出可以看出Img读图片的大小是图片的(width, height)

在过去几年的DevOps的浪潮中，自动化、持续集成这两个概念早已深入人心(互联网技术人)。比尔盖茨先生曾经都说过：“任何技术在一个业务中使用的第一条规则就是，将自动化应用到一个高效的操作上将会放大高效。第二条就是自动化应用到一个低效操作上，则放大了低效率。” 自动化部署也逐渐成为各中小型企业追求的方向，那么，今天民工哥就自动化部署的概述、自动化部署的工具、自动化部署的流程、自动化部署实践等4个方面，与大家一同来讨论、交流一下关于中小企业自动部署的问题。 1、自动化部署概述 1.1 什么是自动化部署 一句简单的话概括：部署的过程中所有的操作全部自动化，无需人工手工干预。 1.2 自动部署的好处 传统的部署方式如下： 运维人员手工使用Scp、Xftp等方式来传输数据 手工登录服务器执行git pull 、svn update等命令进行更新代码的操作 开发人员手工编译打包，然后通过内网传输给运维人员 运维人员通过rz上传的方式上传到目标服务器，然后，执行重命名原包、拷贝新包到目标目录，再执行服务应用重启命令完成整个部署过程 看似非常简单，也不是很麻烦，但是一旦项目多，部署频繁，这种情况下就会大大降低工作效率。民工哥之前工作中就有这类体验，公司的活动类项目高达100+，很多都是需要快速上线及下线、或者更新的，手工部署真的累。 传统的部署方式有以下的缺点： 整个过程都需要人员参与

调试代码时遇到的坑： 　　用cv2.imread读取灰度图，发现获得的图片为3通道，经查证发现，cv2.imread()函数默认读取的是一副彩色图片，想要读取灰度图，则需要设置参数。 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道 来源： https://www.cnblogs.com/come-on-baby/p/11386909.html

参考文章1、golgotha的ttps://www.jianshu.com/p/de9013f181d7 一、Demo 一、1.热度图 利用matplotlib可视化一张图片的灰度图。 纵横坐标为图片的像素点位置(x, y)，此像素点的灰度值z(x, y)当作z轴上的取值。 首先利用plot_surface分析某张图片的灰度图 import matplotlib . pyplot as plt from mpl_toolkits . mplot3d import Axes3D import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import cm fig = plt . figure ( ) ax = fig . add_subplot ( 111 , projection = '3d' ) img = cv . imread ( "2.png" ) gray_img = cv . cvtColor ( img , cv . COLOR_RGB2GRAY ) X = np . arange ( 0 , gray_img . shape [ 1 ] , 1 ) #取出X轴数据 Y = np . arange ( 0 , gray_img . shape [ 0 ] , 1 ) #取出Y轴数据 X , Y = np .

项目中用到大量基础图像处理知识，其中灰度图的生成是很重要的一环。 先补充一些基础知识： ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一：灰度图 灰度图就是黑白图，整幅图片只有不同程度的黑白两色。灰 度也可认为是亮度，简单的说就是色彩的深浅程度 ！ 1 ：如 果我们用八位来存储灰度图。则共有256种组合。那相当于：我们把从：纯黑 到 纯白 之间区分成了256种灰度。从而对应256种灰度值！ 而如果用一个数字来表示的话：则0-255每个数字对应一种灰度！ 2 ：灰 度就是没有色彩， 它的 RGB 色彩分量全部相等。 比如 rgb(20,20,20)。 既然这样：我们完全可以用rgb中的某一个分量的值 来代替这个实际的灰度值！ 比如上边这个例子：我们完全可以用20来代替这个灰度！ 这是一个一一映射关系！ -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 二：色彩表 色彩表就是表示当前所有颜色的一张表。

彩色图转灰度图 本文是 WebGL电子书 的1.13节内容 上一节课讲解了纹理贴图的知识点，本节课通过一个把彩色图处理为灰度图的案例进一步认识可编程片元着色器和逐片元的概念。 纹理贴图可以经过渲染管线处理后映射到三维空间中顶点坐标定义的位置，在这个过程中，执行方法texture2D()提取的像素值直接赋值给片元，存入帧缓存的颜色缓冲区中， 显示系统扫描颜色缓冲区中的像素值显示在屏幕上。渲染过线的片元着色器是可编程的，可以执行着色器语言编写的程序，也就是说可以对图片的纹素进行后期处理， 就像生活中你利用PS等软件去处理你拍的照片风格化，它的本质都是按照一定的算法处理图片，更改像素RGBA值。 亮度 灰度图颜色只有黑白两色，或者说灰度图颜色分量只有光亮度这一个分量，黑色相当于没有光照，白色相当于最大光照强度。那么光的亮度和RGB颜色模型的三原色有什么样的数学关系， 简单的理解，RGB分量越大，灰度图就越接近于白色，具体的计算公式如下，RGB的系数之和为1，这样可以保证计算的结果不会超出WebGL颜色分量默认的最大值1。 亮度 = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B 纹理的加载处理处理过程和上一节课的一样，这里只列出片元着色器要执行的程序，片元着色器的计算语句要写在主函数 main() 里面。 void main ( ) { //采集纹素 vec4