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警惕IT黑洞

警惕IT黑洞 什么是IT黑洞 IT黑洞是指企业在利用信息技术进行经营管理时,巨额的软硬件或软件投资并不能给企业带来预期的管理效率,企业在这方面的投资好像陷入一个“黑洞”的现象。...产生IT黑洞原因是,运维管理层没有能力解决生产中遇到的问题,害怕承担责任,从而将风险转嫁给第三方。试图说服企业,上了这些硬件就能保证生产安全稳定。...我曾经写过一个段子调侃一下IT黑洞: 要是咱做首席架构师 一定要的选Java 选最好的五星级机房 万兆骨干以太网直接接入 至少百十来个机柜吧 什么防火墙,路由器,交换机,负载均衡呀 能给他接的全给他接上...IT黑洞产生的原因分析 人的因素 企业重管理,轻技术。趋向于管理层把人管好,而不是充分授权技术人员,重视技术研发。...组织层次过多,各部门按专业职能划分,组织机构臃肿,助长官僚作风 这些都是出现IT黑洞的主要原因。各部门只关心本部门的工作,并以达到上级部门满意为准,缺乏合作与服务意识。

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06: 阈值分割

目标 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法"二值化"图像 OpenCV函数:cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold() 教程 固定阈值分割 固定阈值分割很直接,...一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值,小于阈值变成另一类值。...自适应阈值 看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割,_它并不适用于明暗分布不均的图片_。...cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值,这样图片不同区域的阈值就不尽相同。...Otsu阈值 在前面固定阈值中,我们是随便选了一个阈值如127,那如何知道我们选的这个阈值效果好不好呢?答案是:不断尝试,所以这种方法在很多文献中都被称为经验阈值

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大津阈值法原理_ostu阈值分割

具体的公式推导参见冈萨雷斯 《数字图像处理》 Otsu方法又称最大类间方差法,通过把像素分配为两类或多类,计算类间方差,当方差达到最大值时,类分割线(即灰度值)就作为图像分割阈值。...Otsu还有一个重要的性质,即它完全基于对图像直方图进行计算,这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。...代码如下; //返回阈值的大津阈值法 double Otsu_threshold(const cv::Mat& InputImage) { cv::Mat SrcImage = InputImage.clone...} double max_Sigma_k = 0.0; std::vectormaxval_Ts; double Threshold_T = 0; //最终输出的阈值...max_Sigma_k - sigma_ks[i]) < 1e-8) maxval_Ts.push_back(i); } //如果极大值点不唯一,那么取对应各个极大值的各个k的平均值来得到最终阈值

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黑洞信息悖论:进入黑洞的信息去了哪里

在霍金之前,黑洞并不是自相矛盾的,如果你扔一本书到黑洞,你将再无法阅读到这本书。这是因为外界无法触及从黑洞视界(event horizon)穿过的东西。...黑洞则不是这样的,当看到结果时你会发现任何形式的黑洞都没有什么区别,最后你得到的只有热辐射,也就是“霍金辐射”,这是一个悖论:黑洞蒸发是一个不可逆的过程。...因为量子引力的强度取决于时空的曲率,但是黑洞视界的曲率则与黑洞的质量成反比,也就是黑洞质量越大,视界上的量子引力效应就越小。...但在那之前,任意大量的信息都可能会被封闭在黑洞中,这取决于黑洞本身的构成。并且如果黑洞只剩下普朗克质量,我们很难用如此少量的能量去编码如此大量的信息。...在这种情况下,信息会待在黑洞里直到量子引力效应变强,即黑洞达到普朗克质量时。那时,信息要么随着剩余的能量被释放,要么被永远锁在黑洞的残余里面。

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最大黑洞合并事件被发现,新黑洞约为太阳80倍大

策划&撰写:Lynn 据报道,一个国际科学家团队最近通过分析高新激光干涉仪引力波天文台(Advanced LIGO)获得的观测数据,发现了迄今最大的黑洞合并事件和另外三起黑洞合并事件产生的引力波,这次黑洞合并成了一个约为太阳...80倍大小的新黑洞,也是迄今距离地球最远的黑洞合并。...对此,斯科特说:“在所有观察到的黑洞合并中,此次的黑洞旋转速度最快,距离地球也最远。” 黑洞是恒星的终极结局,恒星质量巨大。随着恒星物质向内挤压,产生的高温和高压足以引发核聚变。...如果离得过近,中子星和黑洞就会吸收彼此的物质(也许还有附近的其它天体,如白矮星)。这可以使中子星获得足够的质量、向黑洞转化,或让已经形成的黑洞进一步增大。...值得一提的是,首段提到的“另外三起黑洞合并事件”均发生在2017年8月9日至23日期间,与地球的距离为30亿至60亿光年,产生黑洞的大小为太阳的56倍至66倍。

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opencv-阈值处理

该图中的蓝色水平线代表着详细的一个阈值阈值类型1:二进制阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的: 解释:在运用该阈值类型的时候。先要选定一个特定的阈值量。比方:125。...阈值类型2:反二进制阈值化 该阈值类型例如以下式所看到的: 解释:该阈值化与二进制阈值化相似,先选定一个特定的灰度值作为阈值,只是最后的设定值相反。 (在8位灰度图中,比如大于阈值的设定为0。...阈值类型3:截断阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的: 解释:相同首先须要选定一个阈值,图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值,小于该阈值的保持不变。...阈值类型4:阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的: 解释:先选定一个阈值,然后对图像做例如以下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行不论什么改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值所有变为...阈值类型5:反阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的: 解释:原理类似于0阈值,可是在对图像做处理的时候相反,即:像素点的灰度值小于该阈值的不进行不论什么改变,而大于该阈值的部分。

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opencv 5 -- 图像阈值

,也可以分为局部性质的阈值,可以是单阈值的也可以是多阈值的 一、简单阈值–cv2.threshhold() 像素值高于阈值时,我们给这个像素 赋予一个新值(可能是白色),否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色....THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理 四个参数,第一个原图像,即灰度图; 第二个进行分类的阈值, 第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值, 第四个是一个方法选择参数,常用的有...可以看到这里把阈值设置成了127(中灰色),对于BINARY方法, 当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255 二、自适应阈值 自适应阈值可以看成一种局部性的阈值,通过规定一个区域大小,比较这个点与区域大小里面像素点的平均值...这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最 优阈值,这个最优阈值就是返回值 retVal。...设定一阈值,把直方图强度大于阈值的像素分成一组,把小于阈值的像素分成另外一组; 3. 分别计算两组内的偏移数,并把偏移数相加; 4.

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Kubernetes 网络的黑洞

通常,这两种理论解决的是关于宇宙的非常不同的问题——一个在最大尺度上,另一个在最小尺度上——但两种理论都汇聚在对黑洞的研究中,黑洞是信息无法逃逸的空间点。...正如一家大型区域银行的云安全和网络基础设施经理所说,“Kubernetes 最终成为这个网络黑洞。” 这个类比很恰当。与黑洞一样,Kubernetes 抽象掉了传统上用于理解和控制网络的大部分信息。...我们如何获取黑洞外部的信息?与 Kubernetes 一样,黑洞仅占可观测宇宙中 1% 的质量,因此我们需要一个适用于这两个世界的解决方案。我们需要一个应用程序网络的标准模型。...通过为网络定义和策略创建一种单一语言,这些企业将看到其安全态势比试图在其网络中划分容器和虚拟机(VM)的公司有大幅改善,并且还应体验到现代化的敏捷性提升

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