在《使用numpy处理图片——图片切割》一文中，我们介绍了如何使用numpy将一张图片切割成4部分。本文我们将反其道而行之，将4张图片拼接成1张图片。...full = np.vstack((top, bottom)) fullImg = Image.fromarray(full) fullImg.save('full.png') 我们以《使用numpy处理图片...——模糊处理》中生成的图片为例，用4个模糊处理的图片拼接出1张图片。
图片文件处理 图片文件处理 – 资源准备阶段 首先，我们在项目中加入两张图片： 一张较小的图片test01.jpg(小于8kb)，一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb) 待会儿我们会针对这两张图片进行不同的处理...我们先考虑在css样式中引用图片的情况，所以我更改了normal.css中的样式： image.png 如果我们现在直接打包，会出现如下问题 image.png 图片文件处理 – url-loade...图片处理，我们使用url-loader来处理，依然先安装url-loade image.png 修改webpack.config.js配置文件： image.png 再次打包，运行index.html...而仔细观察，你会发现背景图是通过base64显示出来的 OK，这也是limit属性的作用，当图片小于8kb时，对图片进行base64编码 图片文件处理 – file-loade 那么问题来了，如果大于8kb...file-loade image.png 再次打包，就会发现dist文件夹下多了一个图片文件 image.png 图片文件处理 – 修改文件名称 我们发现webpack自动帮助我们生成一个非常长的名字
提到从摄像头/相册获取图片是面向终端用户的，由用户去浏览并选择图片为程序使用。在这里，我们需要过UIImagePickerController类来和用户交互。...，表明当前图片的来源为相册，除此之外还可以设置用户对图片是否可编辑。...=YES;//自定义照片样式 [self presentViewController:pickerImage animated:YES completion:nil]; } 以上是从摄像头获取图片...，和从相册获取图片只是图片来源的设置不一样，摄像头图片的来源为UIImagePickerControllerSourceTypeCamera。 ...在和用户交互之后，用户选择好图片后，会回调选择结束的方法。
问题案例：图片缩略后颜色变亮了 image.png image.png 分析： 先分析下原图的编码，可以用开源工具获取，如果原图是 RGB 的话，压缩是不会变色的，如果原图是 CMYK 的话，压缩后会产生偏色...image.png 目前对 CMYK 的兼容还在支持中，图片色彩空间被挤压产生的色彩变化。 将原图转换为rgb之后，处理没有色差问题
ImageClass(picFile); List subItems = new List(); //获取图片的所有尺寸...var picTypes = DictionaryManager.GetDictionariesByTypeCode("AdvPictureSize"); //获取图片尺寸...= picTypes.Where(o => o.Key == 3).FirstOrDefault().Value.Split('*'); //压缩后保存（第一张符合规定的广告大图...fileExt; } else { return "截取范围超出图片范围
批量处理 %% % 读取文件夹下所有文件，把文件名作为数组 fileFolder = fullfile(matlabroot,'toolbox','images','imdata'); dirOutput...sequence(:,:,p) = imread(fileNames{p}); end %% % 图像局部标准差滤波 sequenceNew = stdfilt(sequence,ones(3)); %% % 处理前后图像轮播...%% 对每一帧进行同样的处理 nframes = trafficVid.NumberOfFrames; I = read(trafficVid, 1); taggedCars = zeros([size...size(I,2) 3 nframes], class(I)); for k = 1 : nframes singleFrame = read(trafficVid, k); % 一样的处理过程...k) = 255; taggedCars(row,col,2,k) = 0; taggedCars(row,col,3,k) = 0; end end %% 把处理完的图片播放为视频
在《使用numpy处理图片——滤镜》和《用numpy处理图片——模糊处理》中，我们认识到对三维数组使用dsplit方法按第3维度（深度）方向切分的方法。...本文我们将介绍如何进行第一和第二维度切分，来达到图片切割的效果。 上下切分 上下切分也是按第一维度切分，使用的是vsplit方法。
缩放图片是让图片丢失部分像素，从而导致图片失真。一种比较简单的方法就是抽取法。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。...； 缓存数据：要确认是否有缓存，缓存大小为多少（排除大key，一般来说142W的key占Redis一个G的内存）； 秒杀抢购相关数据，一般来说都是进行队列处理，将该类型数据放入缓存中进行处理来应对高并发
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。...黄斌指出，腾讯视频云对直播链路进行了整体优化，从开播接入、云端处理、直播调度、传输协议、终端适配等多个层面调优，改善直播整体质量体验。
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...可视化的搭建设计器如下图所示： 图8. 3.4 客户端设计 搭建好的产物最终会被投放到客户端，而客户端主要处理的重点是：弹窗资源(预)加载、触发控制、内容渲染，以下为客户端的设计图，图中资源以图片资源为代表来说明
滚动图片是指：图片尺寸不变的情况下，把图片内容做某个方向的移动。这样就会出现一种情况：被移走的区域显示为空白，或者被超出尺寸的区域填充。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...预案应包括：备用物理资源有哪些，常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些，用于修复故障可能用到的操作命令，变更及异常处理的审批流程，虚拟IP漂移的操作命令。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
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总访问用户数 用户从进入网站到最后购买成功，可能需要经过复杂的访问路径，每个环节都有可能会离开：进入首页想了想没什么要买的，然后离开；搜索结果看了看不想买，然后离开；进入商品详情页面，看看评价、看看图片...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
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