阈值

1、region 拆分机制 region中存储的是大量的rowkey数据 ,当region中的数据条数过多的时候,直接影响查询效率.当region过大的时候.hbase会拆分region , 这也是Hbase的一个优点 . HBase的region split策略一共有以下几种： 1、 ConstantSizeRegionSplitPolicy 0.94版本前默认切分策略 当region大小大于某个阈值(hbase.hregion.max.filesize=10G)之后就会触发切分，一个region等分为2个region。 但是在生产线上这种切分策略却有相当大的弊端：切分策略对于大表和小表没有明显的区分。阈值(hbase.hregion.max.filesize)设置较大对大表比较友好，但是小表就有可能不会触发分裂，极端情况下可能就1个，这对业务来说并不是什么好事。如果设置较小则对小表友好，但一个大表就会在整个集群产生大量的region，这对于集群的管理、资源使用、failover来说都不是一件好事。 2、 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 0.94版本~2.0版本默认切分策略 切分策略稍微有点复杂，总体看和ConstantSizeRegionSplitPolicy思路相同，一个region大小大于设置阈值就会触发切分

阈值化 在对图像进行处理操作的过程中，我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策，直接剔除一些低于或高于一定值的像素。 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法。比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异，可以利用阈值分割出我们需要的物体。这种分割是像素级的分割，为了从一幅图像中提取我们需要的部分，应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较，并作出取舍判断。 注意，阈值的选取依赖于具体问题，物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值。一旦找到了需要分割的物体的像素点，可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。例如可以将物体的像素点的灰度值设定为”0“（黑色），其他像素点的灰度值设为”255“（白色）。 OpenCV 中 threshold() 函数 （固定阈值操作）和 adaptiveThreshold() 函数（自适应阈值操作）可以满足这样的需求。它们的基本思想是：给定一个数组和一个阈值，根据数组中的每个元素的值是高于还是低于阈值而进行一些操作。 固定阈值操作：threshold 函数 threshold() 函数是对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像（compare 函数也可以达到此目的），或者去除噪声，过滤掉像素值很小或很大的图像点。 double threshold(InputArray src, OutputArray dst,

文章中的文字检测方法是基于图像分割的方法，此类方法的关键部分在于后处理，传统的基于分割的算法在对probability_map后处理中二值化处理是通过一个固定的阈值，但是文章中的方法添加了一个threshold_map，将其放入网络中一起训练，这样针对probability_map中的每个像素会有不同的阈值（方法称为DB），这样的处理可以大大的提高网络的性能。以上DB的方法仅仅在训练过程中是必须的，测试和验证时则可以移除，可以在probability_map中将分割结果转化为bounding box，而无需计算binarization_map，这样可以减少额外的时间消耗。 用文中的一张图来理解就能大致的区分文中方法与传统方法的不同了： 图中蓝色箭头是传统方法的过程，红色箭头是文中方法的过程，可见二值图是由预测图和阈值图计算得来的。 论文中还用到了膨胀卷积（Deformable convolution），膨胀卷积的作用主要是增大感受野，有利于网络检测极端长宽比的文本。本博客中重点不在此，不做细致分析。 下面我将从DB原理，生成标签和loss的构成谈谈我自己的理解，如有错误之处，欢迎指正。 一、DB原理 1. 传统的二值化方法： （1）式中的 t 是预设的固定阈值，(i，j)是预测图上的像素点。 2. Differentiable binarization： 因为（1）式不可微

1、热点参数限流 1.1、何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如： a、商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制 b、用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制 热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效 Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。 1.2、定义资源，我们将获取订单信息设置为资源 1.2、定义规则，我们使用控制台来设置热点参数规则，对获取订单限流为每秒10个请求，但是当第一个参数，也就是id为123是，每秒一个请求。 1.3、测试，快速点击获取订单请求，参数不为123时，正常，但参数为123时，异常 　　 控制台打印如下，可以看到当参数为123时，请求过快，抛出了ParamFlowException，说明我们设置的热点规则生效了。 2、系统限流 　　Sentinel不仅仅支持资源层面的限流、对整个应用的入口流量也可以做出限制，从单台机器的 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS

Canny边缘检测方法被誉为边缘检测的最优方法。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('handwriting.jpg', 0) edges = cv2.Canny(img, 30, 70) # canny边缘检测 cv2.imshow('canny', np.hstack((img, edges))) cv2.waitKey(0) cv2.Canny()进行边缘检测，参数2、参数3表示最低和最高阈值。 Canny边缘检测 具体步骤如下： 1. 使用5x5高斯滤波消除噪声： 边缘检测本身属于锐化操作，对噪声比较敏感，所以需要进行平滑处理。高斯滤波的具体内容参考前篇： OpenCV-Python教程9-平滑图像 2. 计算图像梯度的方向： 首先使用Sobel算子计算两个方向上的梯度Gx和Gy，然后算出梯度的方向： 保留这四个方向上的梯度：0°、45°、90°、135° 3. 取局部最大值： 在四个角度方向上取局部最大值 4. 滞后阈值 经过前面三步，剩下0和可能的边缘梯度值。通过设定两个阈值来筛选阈值： 像素点的值大于最高阈值，那肯定是边缘（上图A） 像素值小于最低阈值，那肯定不是边缘 像素值介于两者之间，如果高于最高阈值的点连接，也算边缘。所以C算，B不算 Canny推荐的高低阈值比在 2 : 1 到 3 : 1 之间

•​ 图1是一幅包含指纹的真实图像，请使用所学的图像处理技术进行处理，满足下面的要求： •​ 1. 使图像中的指纹更加清晰； •​ 2. 考虑到冬季皮肤粗糙的情况（成像时存在噪声，请自行添加噪声点），尽可能去除其中的噪声。 图1 基础题图像 目录 1需求分析... 3 1.1给指纹图像加噪声点... 3 1.2 指纹图像去除噪点... 3 1.3 图片转为灰度图... 4 1.4 灰度直方图... 4 1.5 图像分割... 4 1.6断点连接... 5 1.7 使得指纹图像平滑... 5 2 实现代码... 5 2.1 添加高斯噪声... 5 2.2 去除高斯噪声... 6 2.3 转换为灰度图... 6 2.4 计算灰度直方图... 7 2.5 指纹断点连接处理... 7 2.6 图片进行形态学开操作... 8 3 实验结果及分析... 8 4 附录... 13 4.1 代码目录... 13 1需求分析 根据题目要求，使得图像中的指纹更加清晰。给图像指纹加噪声点，尽可能去除其中的噪点。 1.1给 指纹图像加噪声点 使用高斯噪声给图片添加噪声点，高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性

一、概述 部分商用虚拟机中，Java程序最初通过解释器进行解释执行，当虚拟机发现 某个方法或代码块的运行特别频繁 时，就会把这些代码认定为" 热点代码 "。 为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会 把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化 ，完成这个任务的编译器称为 即时编译器 二、HotSpot虚拟机内的即时编译器 2.1 解释器与编译器   事实上，现在许多主流的商用虚拟机，如HotSpot、J9等，都同时包含有解释器与编译器。解释器与编译器两者各有优势： 当程序需要快速启动和执行的时候，解释器可以首先发挥作用，省去编译的时间，立即执行 在程序运行后，随着时间推移编译器逐渐发挥作用，把越来越多的代码编译成本地代码之后，可以获得更高的执行效率。 当程序运行环境中内存限制较大时，可以使用解释执行节约内存，反之可以使用编译执行提高效率 同时，解释器还可以作为编译器激进优化时的一个“逃生门”，让编译器根据概率选择一些大多数时候都能提升运行速度的优化手段，当激进优化的假设不成立，如加载了新类后类型继承结构出现变化、出现罕见陷阱时可以通过逆优化退回到解释状态继续执行（部分没有解释器的虚拟机中也会采用不进行激进优化的C1编译器担任“逃生门”的角色）。因此，解释器与编译器经常配合工作，如下图所示： 2.1.1 Client Compiler 与 Server

原文链接https://www.toutiao.com/a6688175496821211662/ 本文简单解释了神经网络的来源以及神经网络中的输出原理 深度学习是人工智能中一种具有代表性的实现方法。 谈到神经网络的想法，需要从生物学上的神经元（neuron）开始说起。 从生物学的扎实的研究成果中，我们可以得到以下关于构成大脑的神经元的知识。 (i) 神经元形成网络。 (ii) 对于从其他多个神经元传递过来的信号，如果它们的和不超过 某个固定大小的值（阈值），则神经元不做出任何反应。 (iii) 对于从其他多个神经元传递过来的信号，如果它们的和超过某 个固定大小的值（阈值），则神经元做出反应（称为点火），向 另外的神经元传递固定强度的信号。 (iv) 在 (ii) 和 (iii) 中，从多个神经元传递过来的信号之和中，每个信 号对应的权重不一样。 将神经元的工作在数学上抽象化，并以其为单位人工地形成网络，这样的人工网络就是神经网络。将构成大脑的神经元的集合体抽象为数学模型，这就是神经网络的出发点。 最后，我们用数学方式来表示点火的判定条件。 从 (i) 和 (ii) 可知，神经元点火与否是根据来自其他神经元的输入信号的和来判定的，但这个求和的方式应该不是简单的求和。例如在网球比赛中，对于来自视觉神经的信号和来自听觉神经的信号，大脑是通过改变权重来处理的。因此

常用形态学操作函数（转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c52e9e20100e5if.html） 1、dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式： BW2=dilate(BW1，SE) BW2=dilate(BW1，SE，…，n) 其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。 2、erode 函数 该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式： BW2= erode(BW1，SE) BW2= erode(BW1，SE，…，n) 其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。 3、bwmorph函数 该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下： ① BW2=bwmorph(BW1，operation) ② BW2=bwmorph(BW1，operation，n) 其中：对于格式①

Canny是边缘提取算法，在1986年提出的 是一个很好的边缘检测器 Canny算法介绍 非最大信号抑制： 高低阈值连接： example import cv2 as cv import numpy as np # canny运算步骤：5步 # 1. 高斯模糊 - GaussianBlur # 2. 灰度转换 - cvtColor # 3. 计算梯度 - Sobel/Scharr # 4. 非极大值抑制 # 5. 高低阈值输出二值图像 # 非极大值抑制： # 算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上； # 每一个点上，邻域的中心像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比较， # 其中梯度线是由邻域的中心点处的扇区值ζ[i,j]给出。 # 如果在邻域中心点处的幅值M[i,j]不比梯度线方向上的两个相邻点幅值大，则M[i,j]赋值为零，否则维持原值； # 此过程可以把M[i,j]宽屋脊带细化成只有一个像素点宽，即保留屋脊的高度值。 # 高低阈值连接 # T1，T2为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是低于T1的都丢弃 # 从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且相互连接的都保留。最终得到一个输出二值图像 # 推荐高低阈值比值为T2:T1 = 3:1/2:1,其中T2高阈值，T1低阈值 def edge_demo(image): blurred = cv