kong 按地区灰度

2024-08-25

使用KONG网关实现接口迁移的灰度验证

在我们对一个API站点进行微服务化的过程中,使用KONG网关可以实现以下几个效果: 1. 业务线无感知,其实内部已经被Kong转到其他站点上执行了,这对业务线特别友好. 2. 可以实现租户级/接口级灰度验证.(KONG的路由规则是根据URL判断的,因此需要URL上包含租户ID) 比如,原先是业务方直接通过URL调用API站. 要使用KONG进行灰度转调的话,首先把api.cc.com的DNS解析到KONG的IP上. 这样,就会把所有业务线对api.cc.com的请求转到KONG.然后在KONG上

大陆地区OpenStack项目Core现状(截至2016年1月28日，转载自陈沙克日志)

陈沙克经常有朋友问,大陆地区大概有多少位OpenStack项目的Core.这个问题,现在其实不太好回答,如果需要准确统计的话.下面仅仅是一个大概估计,有遗漏的,希望朋友指出,我来补全. 文档修改历史 2016年2月2日:增加IBM的刘光亚.EMC统计有误,去掉. 2016年2月21日:增加EasyStack的Tang Chen OpenStack client core 2016年4月9日:增加了intel的Eli Qiao,海云捷迅的Li Ma,eBay的Huang Zhiteng,在上海.

HDU 5926 Mr. Frog's Game 【模拟】（2016CCPC东北地区大学生程序设计竞赛）

Mr. Frog's Game Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 277 Accepted Submission(s): 192 Problem Description One day, Mr. Frog is playing Link Game (Lian Lian Kan in Chinese).In this g

灰度共生矩阵（GLCM）及matlab代码实现

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度

itunes connect 沙盒帐号地区的问题导致无法进行充值

项目代理给台湾发行,版本由项目提交appstore,台湾合作伙伴会进行测试.这里遇到一个问题,就是沙盒帐号测试的时候死活提示充值失败,不走正常的充值流程. 后来我分析了原因,主要是由于帐号的App Store地区导致的.台湾版本上线时,选择了5个地区,其中包含:香港.台湾,不包含China 然后测试的时候,使用台湾的帐号死活就有问题,切换地区然后提示无法连接上App Store.然后我排查原因 1.帐号用户名.密码没问题: 2.我新建的大陆沙盒帐号也没问题: 3.定价的销售地区确实没有选择C

灰度共生矩阵GLCM分析

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关

unity 读取灰度图生成三维地形并贴图卫星影像

从 https://earthexplorer.usgs.gov/ 下载高程数据从谷歌地球上保存对应地区卫星图像从灰度图创建地形模型,并将卫星影像作为贴图 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class mapMeshCreate : MonoBehaviour { private Texture textureGray;//灰度图 private Text

php获取用户地区、ip地址

header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); function getCity($ip = '')//获取地区 { if($ip == ''){ $url = "http://int.dpool.sina.com.cn/iplookup/iplookup.php?format=json";//新浪借口获取访问者地区 $ip=json_decode(file_get_contents($url),true); $d

用ip来获得用户所在地区信息

淘宝api: package com.ebways.mq.utils; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.ebways.common.utils.StringUtils; import java.io.*; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * Created

html、canvas、视频灰度、反色

效果图: 代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>canvas 视频颜色灰度化,反色</title> <style type="text/css"> *{ margin: 0; padding: 0; } #wrap{ border: 1px solid #

Awstats显示国家地区插件GeoIP安装

Awstats默认安装之后是不具有识别访问者的国家和地区信息的,所以需要安装插件支持Awstats列出访问者的国家和地区,便于分析GeoIP免费的是国家/IP的数据表,GeoIPCityLite是地区的数据表 MaxMind目前免费提供了GeoIP和GeoIPCityLite数据包:可以定期每个月从以下地址下载: wget http://geolite.maxmind.com/download/geoip/database/GeoLiteCity.dat.gz wget http://geoli

EasyPR--开发详解（3）高斯模糊、灰度化和Sobel算子

在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标对图像去噪,为边缘检测算法做准备. 2.效果在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理. 图1 高斯模糊效果 3.理论详细说明可以看这篇:阮一峰讲高斯模糊. 高斯模糊是非常有名的一种图像处理技术.顾名思义,其一般应用是将图像变得模糊,但同时高斯模糊也应用在图像的预处理阶段.理解高斯模糊前,先看一下平均模糊算法.平均模糊的算法非

opencv的图片的灰度处理‘

#include "stdafx.h" //实现将彩色图片转换成灰度图 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ IplImage *image; //初始化保存原始图像 IplImage *result; //保存灰度图 image = cvLoadImage("图片3.jpg",-1); int channel =-1; int depth =image->depth; CvSize sz; sz.width =image

jq 实现无限级地区联动样式为bootstrap

HTML 部分 <div class="row" style="margin:100px auto;"> <form method="post"> <div class="col-md-12" id="area"> <div class="col-md-2 pr0"> <select name='area[]' num='0' cla

2016 CCPC 东北地区重现赛

1. 2016 CCPC 东北地区重现赛 2.总结:弱渣,只做出01.03.05水题 08 HDU5929 Basic Data Structure 模拟,双端队列 1.题意:模拟一个栈的操作,并在每次询问时,计算栈项到栈底元素nand位运算的值. 2.总结:思路就是看距离栈底最近的0的后面1的个数的奇偶.试了好多种办法,最后还是双端队列简便.总之,贼恶心的题.. #include<iostream> #include<cstring> #include<cmath

java实现图像灰度化

/*在研究Java实现将一张图片转成字符画的时候,发现将图像转化字符串是根据照片的灰度采用不同的字符画出来,形成一个灰度表.于是就研究了下关于灰度值这个东西,于是跳了一个大坑...因为鄙人用的ubuntu,所以我的代码路径会有所不同.直接贴出原博文代码.故事的开始是这样的...*/ 1.关于Java实现将一张图片转成字符画(原文地址:http://blog.csdn.net/zhouli_05/article/details/7913263) 怎么样用Java实现将一张图片转成字符画?? 输入:

C# (灰度)加权平均法将图片转换为灰度图

private Bitmap ToG(string file) { using (Bitmap o = new Bitmap(file)) { Bitmap g = new Bitmap(o.Width, o.Height); ; i < o.Width; i++) { ; j < o.Height; j++) { Color c = o.GetPixel(i, j); //灰度加权平均法公式 int rgb = (int)(c.R * 0.299 + c.G * 0.587 + c.B *

OpenCV2+入门系列（四）：计算图像的直方图，平均灰度，灰度方差

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

imadjust从用法到原理—Matlab灰度变换函数之一

imadjust从用法到原理-Matlab灰度变换函数之一转摘网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d1511ee0102ww6s.html imadjust函数是MATLAB的一个工具箱函数,一般的语法调用格式为: f1=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) (注:本文所述图像数据均为Uint8,对于Matlab,矩阵中的一个元素即是一个像素点) 该函数的意义如图1所示,把图像f 灰度

C#机器视觉入门系列1-转化为灰度图&&3*3模糊

这是我入门机器视觉的系列学习经验之开篇,本来想着依靠opencv快速实现一些功能,但是想了一下既然是学数学的,还是应该自己多算算,写一些自己理解的东西才好. 入门篇很简单,就只是实现了转化成灰度图以及模糊(去噪点),模糊功能写得很简单.文章基于C#实现. 首先新建一个winform程序,添加一个picturebox和一个botton按钮,在解决资源管理器里面新建一个类,本文我取名为Greyand3_3.cs, using System; using System.Collections.Gene

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