灰度发布，是指能够平滑过渡的一种发布方式。尤其是对于toB业务和SAAS类平台，很多情况需要根据租户或用户维度进行灰度控制，实现业务上的A/Best功能。尽管几经迭代，但仍存在系统入侵性强、新版本接口异常等问题。因此，探索了一条基于Istio的服务流量治理方案下的灵活可配置的灰度发布方案。

如何使用SpringCloud2020中重磅推荐的负载均衡器SpringCloudLoadBalancer（下文简称SCL），如何扩展负载均衡策略？你将从本文中获取到答案快速上手SCL如果项目中想使用SCL，则仅需要添加如下maven依赖即可<dependency<gro

NepxionDiscovery基于Nacos实现SpringCloud灰度发布和路由前言NepxionDiscovery是一款对SpringCloudDiscovery服务注册发现、Ribbon负载均衡、Feign和RestTe

Java基于opencv实现图像数字识别(一)最近分到了一个任务，要做数字识别，我分配到的任务是把数字一个个的分开；当时一脸懵逼，直接百度java如何分割图片中的数字，然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作；尝试着做了一下，做到灰度化，和二值化就做不下去了；然后几乎就没有啥java的资料了，最多的好像都是c，惹不起、惹不起.

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

作者|冬岛阿里云技术专家本篇主要介绍KnativeServing的流量灰度，通过一个restapi的例子演示如何创建不同的Revision、如何在不同的Revision之间按照流量比例灰度。部署restapiv1代码测试之前我们需要写一段 restapi的代码，并且还要能够

随着软件工程越来越复杂化，如何在Kubernetes集群进行灰度发布成为了生产部署的”必修课“，而如何实现安全可控、自动化的灰度发布也成为了持续部署重点关注的问题。CODINGDevOps微服务项目实战系列最后一课：《DevOps微服务项目实战：基于Nginxingress的自动化灰度发布》将由CODINGDevOps后

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

不同色彩空间的转换当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测2.BGR,即蓝绿红色彩空间，每一个像素点都由一个三元组来表示3.HSV,H(Hue)是色调，S(Saturation)是饱和度，V(value)

灰度发布什么是灰度发布，概念请参考(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fbaike.baidu.com%2Fitem%2F%25E7%2581%25B0%25E5%25BA%25A6%25E5%258F%2591%25E5%25B8%2583%2F7100322