PCSEQ

目标 我们将学习直方图均衡的概念，并用它来改善我们的图片对比度。 理论基础 考虑像素值仅限于某个特定值范围的图像。例如，较亮的图像将所有像素限制在较高的值。但是一张好的图像将会具有来自图像所有区域的像素。所以你需要将这个直方图拉伸到两端，用简单的话来说，这就是直方图均衡化所能做到的。这通常会改善图像的对比度。 我建议你阅读关于直方图均衡化的维基百科页面，了解更多细节。它解释的很好而且有相当好的例子

我们可以在容器元素添加 data-equalizer 属性，并为每个子元素添加 data-equalizer-watch 属性来创建一个相同高度的均衡器。最高的元素决定了其他元素的高度。 注意: 滑块需要使用 JavaScript。所以你需要初始化 Foundation JS: 实例<div data-equalizer>   <div data-equalizer-watch>     Lore

负载均衡（Load balancing）是一种计算机网络技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。 使用带有负载均衡的多个服务器组件，取代单一的组件，可以通过冗余提高可靠性。负载均衡服务通常是由专用软体和硬件来完成。 负载均衡最重要的一个应用是利用多台服务器提供单一服务，这种方案有

负载均衡包括负载均衡实例、访问控制及证书。 实例 负载均衡实例是一个运行的负载均衡服务，通过设置的虚拟IP接收流量并将其转发分配给后端服务器。 访问控制 访问控制用于设置访问负载均衡的IP白名单或IP黑名单。 证书 当在负载均衡实例上配置HTTPS监听转发来自HTTPS协议的请求时，需要配置证书。

一个简单的负载均衡的示例，把www.domain.com均衡到本机不同的端口，也可以改为均衡到不同的地址上。> http { : upstream myproject { : server 127.0.0.1:8000 weight=3; : server 127.0.0.1:8001; : server 127.0.0.1:8002; : server 127.0.0.1:8003; : }

SOFARPC 提供多种负载均衡算法，目前支持以下五种： 类型 名称 描述 random 随机算法 默认负载均衡算法。 localPref 本地优先算法 优先发现是否本机发布了该服务，如果没有再采用随机算法。 roundRobin 轮询算法 方法级别的轮询，各个方法间各自轮询，互不影响。 consistentHash 一致性hash算法 同样的方法级别的请求会路由到同样的节点。 weightRou

Python 中有很多库可以用来可视化数据，比如 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。 Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline t = np.arange(0., 5., 0.2) plt.plot(t, t, "r--", t, t**2, "bs", t

本节将会讨论常见的分布式系统负载均衡手段。 6.5.1 常见的负载均衡思路 如果我们不考虑均衡的话，现在有n个服务节点，我们完成业务流程实际上只需要从这n个中挑出其中的一个。有几种思路: 按顺序挑: 例如上次选了第一台，那么这次就选第二台，下次第三台，如果已经到了最后一台，那么下一次从第一台开始。这种情况下我们可以把服务节点信息都存储在数组中，每次请求完成下游之后，将一个索引后移即可。在移到尽头时