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

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候，我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组，哪个灰度版本，哪个灰度区域，甚至监控从HttpHeader头部全程传递的灰度规则和路由策略。这个功能意义在于：不仅可以监控全链路中基本的调用信息，也可以监控额外的灰度信息，有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确，一旦有问题，也可以快速定位

coding:utf8'''灰度拉伸定义：灰度拉伸，也称对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。作用：扩展图像的直方图，使其充满整个灰度等级范围内公式：g(x,y)255/(BA)f(x,y)A,其中，Aminf(x,y),最小

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

前言什么是积分图像积分图像的定义：取图像左上侧的全部像素计算累加和，并用这个累加和替换图像中的每一个像素，使用这种方式得到的图像称为积分图像。为什么要用积分图像直方图的计算方法为遍历图像的全部像素并累计每个强度值在图像中出现的次数。有时仅需要计算图像中某个特定区域的直方图，而

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

直方图均衡化原理：  想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。直方图均衡化后面潜在的数

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)

coding:utf8'''直方图均衡化作用：通常用来增加图像局部对比度，尤其在图像的有用数据的对比度相当接近时，通过直方图均衡化，图像的亮度可以更好地在直方图上分布基本思想：把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，增加了像素灰度值的动态范围，从而增强图像的整