Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
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表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
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最近开始接触图像处理，开始学习大名鼎鼎的OpenCV。都说分享才是最好的学习，能用自己的语言向别人解释清楚才是真正的理解透彻了，所以我决定在学习的同时不断总结、在这里和大家分享自己的所悟。学习OpenCV最好的教程应该是官方的教程文档了，在解压后opencv\build\doc下有tutorial和refman（接口介绍），但是都是英文写的，文字很多很密集，好吧其实我有密集恐惧症。所以我推荐大家看
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2024-06-20 18:51:17
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步骤/方法
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大家可以看到，由于灯光是从模特的两侧上方打入，造成了模特的上部较亮，而下部则偏暗。
2
我们通过“蒙板”这个功能来调整(如图)，点击这人工具后进入蒙板编辑界面：
在hadoop2.6.5，datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制：首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储，实现类：AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是： <property>
&
应用场景（以Echarts柱状图为例）：现有一组数据：最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法，我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大，且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的，所以在图里造成的结果是这样的：在图中，y 轴的数值均匀分布，最高的柱子在x轴 第五值
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2024-06-28 14:51:14
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文章目录3D相机的图片内容亮度和对比度与SGM一般的光照补偿算法基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术opencv函数illuminationChange亮度均衡与sgm结果利用双边滤波的实时去高光 随笔笔记，比较散乱、不完整 3D相机的图片内容目前来看，sgm算法对于布匹的计算能力较好。细节越突出，计算结果越好。有些图片内容，相机的聚焦能力以及分辨率
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2024-06-26 20:15:45
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1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
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2023-12-11 10:58:51
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目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中，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。我们先看一个实例，
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2024-04-20 21:31:54
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此示例显示了在分析之前，作为预处理步骤，如何将图像增强。在此示例中，您纠正了不均匀的背景照明，并将图像转换为二进制图像，以便易于识别前景对象（稻米的各个谷物）。然后，您可以分析对象，例如查找每个米粒的面积，然后可以计算图像中所有对象的统计信息。预处理图像将图像读入工作区。 I = imread('rice.png');
imshow(I) 图像中央的背景照明比底部的背景
把硬度不均匀材料的模拟实现了。图中的T形物体左臂和右臂用了一样的变形器，但是材料的硬度不一样，硬度大的地方用橙色表示，小的地方用蓝色表示。可以发现，橙色的一侧摆动幅度较小。来自为知笔记(Wiz)附件列表tshape.gif
原创
2015-04-07 02:12:00
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# Python中的X轴不均匀
在数据可视化中，我们经常需要绘制柱状图、折线图、散点图等等。其中一个重要的部分就是X轴的刻度，它表示数据的范围和间隔。然而，在某些情况下，我们可能需要绘制的数据在X轴上并不均匀分布，这时候该如何处理呢？本文将介绍如何在Python中实现X轴不均匀的处理，并提供相应的代码示例。
## 1. matplotlib库的使用
在Python中，我们可以使用matplo
原创
2023-10-19 16:35:02
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# Python 不均匀色标的实现指导
在数据可视化中，色标是一个至关重要的元素，尤其是在处理具有不均匀分布的数据时。采用不均匀色标可以让我们的视觉效果更加清晰和有针对性。本文将逐步教学如何在Python中实现不均匀色标，帮助你创建出具有不同权重的色标。
## 实现流程
下面是我们实现不均匀色标的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1. 代码简介程序平台：vs2013 opencv3.0 win10安装与配置方法：程序能够实现从摄像头或avi格式的视频文件读取每帧信息，用shi-Tomasi算法实现角点（特征点）的识别，用金字塔Lucas Kanade实现光流算法，最后根据算法识别出的信息画出箭头。源代码来自http://robotics.stanford.edu/~dstavens/cs223b/ 2.
## Python 中不均匀刻度
在数据可视化中，刻度是用来标记轴线上的数据点的标记。通常情况下，刻度是均匀的，即每个刻度之间的间隔相等。然而，在某些情况下，数据的分布可能不均匀，这就需要我们在绘制图表时使用不均匀的刻度。
Python 中有多种库可以用来绘制图表，如 Matplotlib、Seaborn 等，它们都提供了设置不均匀刻度的功能。在本篇文章中，我们将以 Matplotlib 为例
原创
2023-10-24 04:40:43
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正文在从服务器的配置文件中设置主服务器slaveof 或者使用Redis命令动态设置从服务器SLAVEOF 步骤3：处理网络断开和自动重连 Redis复制是具备断开自动重连的，一旦网络恢复，从服务器会尝试连接主服务器并同步任何丢失的数据。步骤4：处理故障转移 如果主服务器宕机，需要人工或借助Redis Sentinel等工具来升级一个从服务器为新的主服务器。主从复制的高级特性部分重同步（PSYNC
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2024-09-29 10:22:07
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现在企业中，数据库选择用 MySQL 的还是非常非常多的，公司比较规范的，在立项之初，就会认真讨论数据库的设计，而更多的中小微企业，可能就不会那么系统性的讨论数据库的设计了。但是，不管怎么样，随着数据量的增加，或迟或早，都会遇到数据库性能瓶颈。数据库性能问题，套上那句话“不是没有，只是时机未到”。当数据量比较少时，基本不会有性能问题，在数据量比较多时，性能问题就会出现了。今天，我们不是
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2024-07-16 23:07:23
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前言这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章，今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况，为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性，人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧，论文名为：《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。算法原理论文使用了Retinex的多尺度高斯滤波求取「光
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2024-03-28 22:56:34
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，被广泛应用于云计算和大数据平台中。但是在实际使用过程中，有时会出现数据分布不均匀的情况，这种情况会对系统的性能和可靠性造成影响。
数据分布不均匀指的是在Ceph集群中，不同的存储节点上存储的数据量差异较大。这可能是由于数据的写入方式不当、部分存储节点负载过高或者磁盘容量不足等原因造成的。当数据分布不均匀时，会导致一些存储节点负载过高，而另一些存储节点空闲，从而
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2024-03-08 10:00:11
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## Python横坐标不均匀实现流程
本文将详细介绍如何使用Python实现横坐标不均匀的效果。以下是实现流程的表格示意：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 生成随机横坐标数据 |
| 3 | 对横坐标数据进行排序 |
| 4 | 计算横坐标数据的累计和 |
| 5 | 创建一个均匀分布的横坐标范围 |
| 6 | 将均匀分布的横坐
原创
2023-09-09 06:08:38
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