所以，在使用图片的时候，需要对图片进行优化。图片优化是指对图片进行相应的设置，让搜索引擎更加容易的收录和抓取。...有的图片标题与图片内容相关，有的却没有，所以，要尽量选择有相关性的图片。需要注意的是，搜索引擎给图片标题的权重不会太高，因为会经常出现图片和标题不符合的现象。...2、属性 图片属性主要是指图片的Alt属性。图片的Alt属性是对图片所表达内容的说明。当图片不能显示的时候，就会用到Alt属性值来代替，这样用户就可以大概了解这个图片所要表达的信息。...Alt属性可以和图片的标题相同，也可以不同，建议图片标题和Alt属性分别采用中文和英文格式来命名。 Alt标签可以对图片的排名产生影响，它是搜索引擎判断图片内容的重要标准。...影响图片大小的因素主要有两个方面：格式和像素。 5、链接 图片链接是指在图片中添加链接，链接内容可以是网站首页，也可以是相关文章。只要图片被收录，这些链接也就会被收录。
一、背景 最近公司一个系统发生线上故障，系统架构为C/S的，客户端是APP；系统的功能有：联系人、短信、通话记录等，每个业务都有备份、恢复的功能，即用户可以在APP内备份自己的联系人、短信、通话记录至服务端...第1层Nginx，主要做一些流量清洗、流控等处理； 第2层是应用层，分应用接入层和服务层，应用接入层做一些参数检查和登录检查等，服务层处理业务逻辑，这2层之间通过RPC通信； 底层的存储是Mysql和Hbase...因为Hbase扩容后需要Rebalance，这个过程需要一段时间，为了尽量减少对线上影响，开始在nginx上限流，具体是通过access_by_lua_file指令进行限流，代码如下： local...此框架线程池参考的是Dubbo设计的，有threads和queues的配置，只不过框架中queues参数不能改，默认是threads*100，即如果线程数设置为500，则等待队列是50000，并且一直要处理等待队列才能处理新请求...，所以造成新请求一直在nginx层报超时，但后端服务层还在处理很早以前的请求，即做一些无用功。
一、最重要的三件事 1、止损 2、止损 3、止损 故障损失≈单位时间内的损失*故障时长 尽快恢复，是止损的最佳办法，至于查找根本原因，或者从根本上解决问题，那是服务恢复可用后的事情 二、故障处理三板斧...资金直接损失问题相较于一般问题影响更大，处理起来也更棘手，三板斧中只有回滚能应对资损问题，所以这里单独列举资损问题处理办法 1、持续性发生的资损 例如：话费充值发生满减bug，用户充值任意金额都优惠10...准确能为故障处理提供好的舆论基础 「作战室」可以帮助故障处理负责人协调各方协同处理故障，提高故障处理效率 2、上级同步 在团队沟通群，第一时间同步直属上级当前问题现象、跟进人、跟进状态、预计恢复时间等信息...限流等手段能上就上，如果是触发了某个历史Bug，那就服务降级或者关闭入口，尽快的执行Bug修复工作了 4、下游依赖问题 如果是依赖的下游出现了问题，那么做的就是熔断、降级，然后等待下游恢复 六、总结 线上故障...，无论大小都值得我们去总结，总结的内容可以包含且不仅限于：问题现象、影响范围、根本原因、时间线、改进措施等，其中尤其要关注的就是改进措施，一定要可落地执行，能够追踪进展，这样才能真正的帮助我们进步 线上稳定性保障是一个体系
摘要 通常处理线上问题的三板斧是 重启-回滚-扩容，能够快速有效的解决问题，但是根据我多年的线上经验，这三个操作略微有些简单粗暴，解决问题的概率也非常随机，并不总是有效。...这边总结下通常我处理应用中遇到的故障的解决方案。 原则 处理故障的时候必须遵循的一些原则 提早发现问题，避免故障扩散 故障的出现链路一般如下图所示 ?...必须第一时间内先恢复服务，之后再根据当时监控数据，去找root cause 持续观察 为了解决问题，可能需要在线上进行了重启/回滚/mock/限流等操作，一定要查看是否达到了预期效果。...处理手段 处理手段无非是重启、扩容、回滚、限流、降级、hotfix 以下是我一般处理线上问题的流程 ?...主要分为四大块 step1: 是否有变化 和造成大部分车祸的原因是由于变化导致一样，线上故障通常也是由于变化导致的。外部的变化很难感知到，但是服务自身的变化很容易感知，当有服务发布、配置变更等变化时。
提到从摄像头/相册获取图片是面向终端用户的，由用户去浏览并选择图片为程序使用。在这里，我们需要过UIImagePickerController类来和用户交互。...，表明当前图片的来源为相册，除此之外还可以设置用户对图片是否可编辑。...=YES;//自定义照片样式 [self presentViewController:pickerImage animated:YES completion:nil]; } 以上是从摄像头获取图片...，和从相册获取图片只是图片来源的设置不一样，摄像头图片的来源为UIImagePickerControllerSourceTypeCamera。 ...在和用户交互之后，用户选择好图片后，会回调选择结束的方法。
1 概述 线上故障通常是指大规模的影响线上服务可用性的问题或者事件，通俗点讲就是：掉“坑”里了，这个“坑”就是线上故障！线上故障的处理过程可以形象地表达为：“踩坑”、“跳坑”、“填坑”、“避坑”。...线上故障处理的过程也一样，优先级从高到低，线上故障处理的目标如下： 跳坑 “跳坑”——快速恢复线上服务，或者将对线上服务的影响降到最低。 线上服务的可用性决定着服务者的客户利益，影响着公司的收益。...3 线上故障处理的思路 依据线上故障处理的目标及目标的优先级，线上排障的第一目标是恢复线上服务或者降低对线上服务的影响，关键点在于快速二字，在“跳坑”-“填坑”之后，再行回溯总结，以便“避坑”。...8 线上故障处理的“后勤保障” 前面谈了线上故障处理的目标、思路和步骤，回过头来看下，要快速准确地定位和排除线上故障，需要很多基础设施支撑，它们是线上故障处理的“后勤保障”。...10 案例 参见博客列表文章或后续微信发文： 线上故障处理——大量异常堆栈日志输出影响服务可用性 线上故障处理——发布顺序错误引起的数据库异常 线上故障排查——drools规则引擎使用不当导致oom
ImageClass(picFile); List subItems = new List(); //获取图片的所有尺寸...var picTypes = DictionaryManager.GetDictionariesByTypeCode("AdvPictureSize"); //获取图片尺寸...fileExt; } else { return "截取范围超出图片范围
需求说明： 线上之前使用的图片没有经过处理，比较大。应产品同事要求，将图片拿出来处理后再替换之前的图片，图片名不变。.../tmp/image目录下存放的修改后的图片 [root@fangfull_web1 ~]# ls -l /tmp/image|head -10 total 66376 -rw-r--r-- 1 root...201407281940161406547616.jpg -rw-r--r-- 1 root root 105628 Jan 18 17:26 201407281940241406547624.jpg 线上图片存放的路径是.../var/www/vhosts/www.fangfull.com/main/upload/，修改后的图片都有存放到这里 比如：注意find命令中的目标目录后面一定要加上/（比如下面的......vhosts/www.fangfull.com/main/upload -name 201407281934401406547280.jpg [root@fangfull_web1 ~]# 那么修改后的图片批量替换之前的图片的脚本如下
缩放图片是让图片丢失部分像素，从而导致图片失真。一种比较简单的方法就是抽取法。
图片文件处理 图片文件处理 – 资源准备阶段 首先，我们在项目中加入两张图片： 一张较小的图片test01.jpg(小于8kb)，一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb) 待会儿我们会针对这两张图片进行不同的处理...我们先考虑在css样式中引用图片的情况，所以我更改了normal.css中的样式： image.png 如果我们现在直接打包，会出现如下问题 image.png 图片文件处理 – url-loade...图片处理，我们使用url-loader来处理，依然先安装url-loade image.png 修改webpack.config.js配置文件： image.png 再次打包，运行index.html...而仔细观察，你会发现背景图是通过base64显示出来的 OK，这也是limit属性的作用，当图片小于8kb时，对图片进行base64编码 图片文件处理 – file-loade 那么问题来了，如果大于8kb...file-loade image.png 再次打包，就会发现dist文件夹下多了一个图片文件 image.png 图片文件处理 – 修改文件名称 我们发现webpack自动帮助我们生成一个非常长的名字
批量处理 %% % 读取文件夹下所有文件，把文件名作为数组 fileFolder = fullfile(matlabroot,'toolbox','images','imdata'); dirOutput...sequence(:,:,p) = imread(fileNames{p}); end %% % 图像局部标准差滤波 sequenceNew = stdfilt(sequence,ones(3)); %% % 处理前后图像轮播...%% 对每一帧进行同样的处理 nframes = trafficVid.NumberOfFrames; I = read(trafficVid, 1); taggedCars = zeros([size...size(I,2) 3 nframes], class(I)); for k = 1 : nframes singleFrame = read(trafficVid, k); % 一样的处理过程...k) = 255; taggedCars(row,col,2,k) = 0; taggedCars(row,col,3,k) = 0; end end %% 把处理完的图片播放为视频
问题案例：图片缩略后颜色变亮了 image.png image.png 分析： 先分析下原图的编码，可以用开源工具获取，如果原图是 RGB 的话，压缩是不会变色的，如果原图是 CMYK 的话，压缩后会产生偏色...image.png 目前对 CMYK 的兼容还在支持中，图片色彩空间被挤压产生的色彩变化。 将原图转换为rgb之后，处理没有色差问题
在《使用numpy处理图片——图片切割》一文中，我们介绍了如何使用numpy将一张图片切割成4部分。本文我们将反其道而行之，将4张图片拼接成1张图片。...full = np.vstack((top, bottom)) fullImg = Image.fromarray(full) fullImg.save('full.png') 我们以《使用numpy处理图片...——模糊处理》中生成的图片为例，用4个模糊处理的图片拼接出1张图片。
在《使用numpy处理图片——滤镜》和《用numpy处理图片——模糊处理》中，我们认识到对三维数组使用dsplit方法按第3维度（深度）方向切分的方法。...本文我们将介绍如何进行第一和第二维度切分，来达到图片切割的效果。 上下切分 上下切分也是按第一维度切分，使用的是vsplit方法。
滚动图片是指：图片尺寸不变的情况下，把图片内容做某个方向的移动。这样就会出现一种情况：被移走的区域显示为空白，或者被超出尺寸的区域填充。
不仅仅体现在各种化妆品的发明上，更体现在对于照片的美化处理上。使用了图片处理技术的照片往往更加得美观。由此，有的人就会想到图片处理软件工作原理是什么呢？图片处理的方法有哪些呢？...image.png 一、图片处理软件的工作原理简介 市面上所有的图片处理软件对照片的基本处理无非是包括颜色的改变、像素的改变和不同图像的合成等基本操作。...图像的合成则是将一副图像插入到另一幅图像中，这样就实现了图片的合成。 二、图片的处理方法介绍 除了上述的基本图片处理方法外，还有一些更高级的图片处理技术。...简单来说，就是该项技术应用于图片处理可以将图片自动调整到最优，这就是全局优化。还有一种强大的方法是曲线。曲线可以将图片一定区域的亮度进行调整，尤其是对于色彩通道而言。...通过以上的分析，大家已经知道了图片处理软件部分功能的工作原理，以及一些其他的图片处理技术。一款好的图片处理软件可以帮助大家对图片进行更优质的处理。
在《使用numpy处理图片——滚动图片》一文中，我们介绍了numpy的roll方法，它只能让超出区域的元素回到被移动的区域中，如下图。 而scipy的滚动图片方法则有更多有意思的模式。
在平时的工作和生活当中，往往需要将图片进行处理。...如果是一张图片还好说，有时候面对成千数百张图片，要进行统一的裁剪尺寸或者是添加文字以及一些其他的常规设置，如果每张图来单方面操作的话，是非常耗费时间的一件事情，因此可以选择一些工具来批量处理图片，那么如何批量处理图片呢...如何批量处理图片？ 如何批量处理图片，其实方式是比较简单的，许多的制图软件或者是在线图片处理工具都有这个功能。...批量处理图片能够节省很多很多的时间。 批量处理图片用到哪些工具？ 大家在学习如何批量处理图片的时候，通常需要用到一些制图工具，那么都有哪些制图工具可以进行批量处理呢？...以上就是如何批量处理图片的相关内容，批量处理图片可以使用统一设置来对所有的图片进行同一个动作处理，非常的节省工作人员的时间。
对应的percentile和size（ndimage.percentile_filter第二、三个参数）的值
在《使用numpy处理图片——滤镜》一文中，我们尝试了去掉一原色来产生滤镜效果。本文将使用更复杂的算法，来做图像模糊处理。...data.shape[0], data.shape[1])) blue = colorDim3List[2].reshape((data.shape[0], data.shape[1])) data就是原始图片的...下面我们将展现各种模糊处理。算法是由scipy库提供。 import scipy.ndimage as ndimage 最后我们看一眼原图。
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