（1）了解常见查找/排序算法的特点：利用算法来改善性能，胜于通过编译器选项、编程技巧；
我用的Notepad++打开的，记事本也可以打开，但是要将字体设置小点才能看清楚，下面是原图和字符图的比较：
如果你用Linux得设备，可能会用到这里来看有没有设备被安全挂载。因为没有一个图形化的页面来方便的查看。
本文介绍以下内容： OpenResty简介 Nginx优点 Lua基础学习 环境搭建 window下环境搭建 Linux(CentOS 7)下环境搭建 linux下ab性能测试 总结 优点 缺点 可适用的场景
字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色（暂且这么理解吧），字符的种类越多，可以表现的颜色也越多，图片也会更有层次感。
随着智能设备的不断发展，人脸检测技术应用于越来越多的领域，极大的丰富和方便了人们的生活，具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
导语 | 2020年末，很多门户网站二级、三级链接的IPv6浓度要求达到85%以上。CDN业务切换到IPv6可能是最近很多互联网公司在做的事情，那么如何能够快速又稳定的将业务切换到IPv6呢？本文主要分享在腾讯云上切换IPv6的过程需要做哪些事情。
一些公共服务组件在追求性能过程中，与业务耦合太紧，造成在制作基础镜像时，都会把这些基础组件都打包进去，因此当业务镜像启动后，容器里面一大堆进程，这让Kubernetes对Pod的管理存在很大隐患。为了让业务容器瘦身，更是为了基础组件自身的管理更独立和方便，将基础组件从业务镜像中剥离并DaemonSet容器化部署。然而一些基础组件Agent与业务Pod之间通过共享内存的方式进行通信，同一Node中跨Pod的共享内存方案是首先要解决的问题。
CDN 是 Content Delivery Network 的缩写，表示的是内容分发网络。CDN 的作用是把用户需要的内容分发到离用户最近的地方，这样可以是用户能够快熟获取所需要的内容。CDN 其实就是一种网络缓存技术，能够把一些相对稳定的资源放到距离最终用户较近的地方，一方面可以节省整个广域网的贷款消耗，另外一方面可以提升用户的访问速度，改进用户体验。我们一般会把静态的文件（图片、脚本、静态页面）放到 CDN 中
你是否经常会遇到这样的困难：处理不同进程的应用程序时，需求方会要求包含所有进程以实现更多隔离。在这种情况下，一个常见的问题是：如何在同一 Node 中的 Pod 间实现共享内存。王涛是腾讯云的高级工程师，在本文中，他将阐述一种在 Pod 间利用 Posix/SystemV 来实现共享内存的解决方案，一起来看看吧。
自研的公共基础组件，比如服务路由组件、安全组件等，通常以进程方式部署在Node上并同时为Node上所有的业务提供服务，微服务及容器化之后，服务数量成百上千的增长，如果以sidecar或者打包到业务Image中继续Per Pod Per Agent的方式部署, 那么基础组件的Server端的压力可能也会成百上千的增长，风险是很大的。因此，我们希望能以DaemonSet方式部署这些组件的Agents。
如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE，你可以运行python然后下载OpenCV，只需要跳到执行即可。
图片转字符画的关键是把图片的灰度值与自定义的字符集之间建立映射关系，不同区间的灰度值对应不同的字符，之后将图片每一个像素对应的字符打印出来，就是我们要的字符画。
Service Mesh 的中文译为“服务网格”，是一个用于处理服务和服务之间通信的基础设施层，它负责为构建复杂的云原生应用传递可靠的网络请求，并为服务通信实现了微服务所需的基本组件功能，例如服务发现、负载均衡、监控、流量管理、访问控制等。在实践中，服务网格通常实现为一组和应用程序部署在一起的轻量级的网络代理，但对应用程序来说是透明的。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理（Computer Image Processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示，涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于PIL库来说OpenCV更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
海量用户高并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1 概述 在互联网产品中，IT公司之间更加注重产品功能之间的协作，SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用
1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
转一篇文章，原文来自：总结一下：运维工程师面试的经历及面试相关问题（会持续更新）-DevOps(甘兵)-51CTO博客。面经很好，建议最近有求职需求的小伙伴仔细看看。
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
背景 SuperEdge 将 Kubernetes 强大的容器管理能力扩展到边缘计算场景中，把云原生能力扩展到边缘侧，不仅很好的实现了云端对边缘端资源和业务的管理和控制，而且提供了边缘增强应用管理能力，支持多区域应用部署、区域自治、灰度发布等一系列能力。SuperEdge 提供的强大的边缘自治和接入能力，显著加速用户业务向边缘计算的转型，打通云原生与边缘计算的边界，云边协同助力工业互联网、物联网、车联网、大数据、人工智能等业务更快更好的落地。 新特性及优化 SuperEdge 在 2021-05-20
现在我们介绍的是不花钱的免费代理IP池。原理很简单，大家去百度或者谷歌搜索免费代理IP总能搜到几个可用的免费代理IP，有些是付费代理IP网站免费放出一两个来给大家试用的，但是一两个代理IP还是不够用的，至少得有十几个才够我们轮换使用，这时候就有好心人将全网大部分释放免费代理IP的网站给爬了，然后设定一个定时检查器，不断检查这些免费IP是否可用，不能用的就移除，能用的保留，相当于维护了一个可用IP池，这样每次爬虫发起请求时，就从IP池取一个使用。
docker在创建容器进程的时候可以指定一组namespace参数，这样容器就只能看到当前namespace所限定的资源，文件，设备，网络。用户，配置信息，而对于宿主机和其他不相关的程序就看不到了，PID namespace让进程只看到当前namespace内的进程，Mount namespace让进程只看到当前namespace内的挂载点信息，Network namespace让进程只看到当前namespace内的网卡和配置信息，
Asahi Lina 想用 Rust 为 Linux 编写新的 Apple Silicon GPU 驱动程序
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来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
如果对配置中心完全没有过了解的，可以先移步去了解一下常用的开源配置中心组件，如: SpringCloud Config和Nacos等。
其中，c是一个常数，对数变换，将源图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间，同时将范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间，从而扩展了暗像素的值，压缩了高灰度的值，能够对图像中低灰度细节进行增强。 对数变换曲线如下图。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。官方下载链接如下：https://opencv.org/releases/
灰度从字面意思理解就是存在于黑与白之间的一个平滑过渡的区域，所以说对于互联网产品来说，上线和未上线就是黑与白之分，而实现未上线功能平稳过渡的一种方式就叫做灰度发布。
互联网产品需要快速迭代开发上线，又要保证质量，保证刚上线的系统，一旦出现问题可以很快控制影响面，就需要设计一套灰度发布系统。
作者 | 小杨互联网 来源 | https://www.toutiao.com/i6910008843955192323 灰度发布的定义 互联网产品需要快速迭代开发上线，又要保证质量，保证刚上线的系统，一旦出现问题可以很快控制影响面，就需要设计一套灰度发布系统。 灰度发布系统的作用，可以根据配置，将用户的流量导到新上线的系统上，来快速验证新的功能，而一旦出现问题，也可以马上的修复，简单的说，就是一套A/B Test系统。 灰度发布允许带着bug上线，只要bug不是致命的，当然这个bug是不知道的情况下，如
在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果，本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。
灰度发布是指将新版本应用程序推送给一部分用户进行测试和反馈的过程，而小程序容器技术则是将小程序运行在应用程序内部的技术，可以更快速、更安全、更好地发布和优化小程序。 在本文中，我们将探讨在App开发中如何实现灰度发布，以及如何利用小程序容器技术进行更加快速、安全、优化的小程序发布，从而提高用户体验和满意度，促进用户留存和增长。
首先介绍术语空间域：指在图像平面本身，对图像每个像素直接进行计算处理。灰度变换也称亮度变换，顾名思义，该处理改变图像的亮度，一般与图像增强操作相关，灰度变换可以改变图像的质量和亮度的对比度。常见的灰度变换函数包括： 线性函数 （图像反转） 对数函数:对数和反对数变换 幂律函数：n次幂和n次开方变换
算法：图像灰度伽玛变换，也称图像指数变换或图像幂次变换，另一种常用的灰度非线性变换。
算法：灰度分层是按照灰度值范围划分为不同的层级，然后给每个层级赋予不同的颜色，从而增强不同层级的对比度。灰度分层技术将灰度图像转换为伪彩色图像，且伪彩色图像的颜色种类数目与强度分层的数目一致。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。根据作者的理解和实践，本文对边缘检测的原理进行了描述，在此基础上着重对Canny检测算法的实现进行详述。
sum(A+B+C+D) - sum(A+C) - sum(A+B) + sum(A)
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
V={0,1,2}时，D4=无穷大，D8=无穷大，Dm=无穷大；V={2,3,4}时，D4=无穷大，D8=4，Dm=5。
算法：灰度直方图均衡化是通过原始图像的灰度非线性变换，把原图像的直方图灰度范围拉开，或者转换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围，增强图像整体对比度，得到全局均匀化的直方图，达到图像细节变清晰的效果，但其增强效果不易控制。
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