图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
上一篇文章，我们主要是给大家看了下直方图均衡干了什么事情，并且直接给出了，针对离散型数据的直方图均衡化的公式。
自适应滤镜是具有非恒定系数的滤波器。滤波器系数根据通常定义的 cterium 进行调整，以优化滤波器在输入信号中估计未知信号的能力。
在现代分布式应用中，服务请求是由物理机或虚拟机组成的 server 池进行处理的。 通常，server 池规模巨大且服务容量各不相同，受网络、内存、CPU、下游服务等各种因素影响，一个 server 的服务容量始终处于动态变动和趋于稳定的状态，如何设计和实现这种系统的负载均衡算法是一个极具挑战的难题。
在计算机视觉和图像处理领域，光照对图像质量和分析结果都有重要影响。由于光照条件的不同，同一场景下的图像可能有着明显的亮度差异，这对于图像的分析和处理是不利的。因此，光照归一化处理是一个常见的预处理步骤之一。 OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库，它提供了丰富的图像处理函数和工具。本篇文章将详细介绍OpenCV中的光照归一化处理方法，并给出相应的代码示例。
简单来说，直方图就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的有多少个……:
自适应负载均衡，虽然这个算法我是在 Dubbo 的源码里面看到的。但是这并不算是 Dubbo 的专属，而是一种算法思想，只不过你可以在 Dubbo 里面找到其对应的 Java 实现。
Yolov8是一种经典的目标检测算法，而Lion优化器则是近年来新兴的优化算法之一。本文将介绍Lion优化器与Yolov8目标检测算法的结合应用，以及它们对目标检测任务的性能提升。
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
直方图均衡化，可以对在不同的光线条件下拍摄不同的图片进行均衡化处理，使得这些图片具有大致相同的光照条件。因此，我们可以用在训练模型之前，对图像进行对预处理。
作者：温昂展 前面在过载保护章节中已提及了负载均衡，顾名思义，本节要探究的对象为负载/请求。负载均衡除了起到过载预防的作用，本质上是提高了系统的吞吐量，最小化响应时间，到达资源利用最大化。 一、算法与
通常我们生活中遇到的图像，无论是jpg、还是png或者bmp格式，一般都是8位的（每个通道的像素值范围是0-255），但是随着一些硬件的发展，在很多行业比如医疗、红外、航拍等一些场景下，拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见，比如10位（带宽1024）、12位（带宽4096）、14位（带宽16384）以及16位（带宽32768）的图像，当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8位图像的显示，因此，对于这一类图像，一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化到0到255之间，而且尽量的保留更多的细节信息，这也就是常见的HDR到LDR的过程。 在我前面的博客里其实也有讲到这方面的信息，本文再尝试将直方图均衡化引入到这个过程中。
他们反馈的问题是这样的：有一次碰上流量高峰，他们突然发现线上服务的可用率降低了，经过排查发现，是因为其中有几台机器比较旧了。当时最早申请的一批容器配置比较低，缩容的时候留下了几台，当流量达到高峰时，这几台容器由于负载太高，就扛不住压力了。业务问我们有没有好的服务治理策略？
龙游神州，一场将古老庙会与现代科技完美融合的云 VR 体验，近期成为北京地坛新春庙会的网红打卡项目。这场由央博数字文化艺术博物馆和火山引擎云游戏团队联手打造的沉浸式体验，究竟是如何通过技术魔法实现的呢？让我们一起来揭开这层神秘的面纱。
想象一下，如果电脑或机器人可以完成所有枯燥乏味的工作，我们就能享受生活、做更多有意义的事（如图1所示）。这些绝对是许多学术界、工业界研究人员的愿望。工程师的最终梦想是，按下一个“魔法按钮”，自动实现产品的设计、layout和优化，并满足性能参数和可制造性，这依然是科幻小说的情节，但现在各种实验设计（DOE）的运用使得技术已取得巨大的进步，特别是人工神经网络（ANN）。 图1 正如我们所知，人工智能和神经网络的概念已经存在了几十年。直到近期，在2015年左右，相对“廉价”的处理技术（如低成本多核处理器和云
自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。
首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。
本文针对低照度视频序列，为了增强视频图像的主观视觉质量，设计了正则化的最优化框架（其中包含：亮度增强代价函数，对比度增强代价函数和亮度一致性代价函数），并给出满足实时应用需求的求解方式。该算法具有较低的计算复杂度和极强的鲁棒性，实验证明其大量测试和线上的视频图像的增强效果中没有过度增强和失真增强的差质量样例。相关技术全部为组内自研，已获中国专利授权一项且中稿国际视频编码领域的重要会议文章一篇。
论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection
视频通话是微信的基础功能之一，在实际应用中受光照条件及视频采集设备能力所限，视频发暗是影响主观体验的重要因素。我们尝试改进这个问题，欢迎留言交流:) 该项工作的主要成果发表在ISCAS 2017国际会议上。（"Low-Lighting Video Enhancement Using Constrained Spatial-Temporal Model for Real-Time Mobile Communication", ISCAS, pp：595-598, Baltimore, MD, USA, 201
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在上网行为管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化网络资源的分配和使用。
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在文档管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化网络资源的分配和使用。
之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示，这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
根据文章内容总结摘要。
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
Round Robin： 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量 以及负载相同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载相同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。 这可能导致能力较弱的服务器超载。
模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。OpenCV中提供了4种模糊算法，列举如下：
假设你订阅了一个别人的服务，从注册中心查询得到了这个服务的可用节点列表，而这个列表里包含了几十个节点，这个时候你该选择哪个节点发起调用呢？这就是客户端负载均衡算法的问题。
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Ribbon 是 Netflix 开源的一款负载均衡组件，可以与 Spring Cloud 进行无缝集成，用于分发服务请求。在使用 Ribbon 进行负载均衡时，有以下优缺点：
Angel项目的3.2.0版本发布啦！ Angel是腾讯首个AI开源项目，经过多个版本迭代，于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中，Angel首次引入了图计算能力，提供了大量开箱即用的图算法，得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布，Angel继续加强了图计算的能力，相较于上个版本，我们做了很多优化并提供了一些新的特性，感兴趣的话就赶紧下载体验
灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度是有必要的。
本文来自RIST Forum at IBC2019的演讲，演讲者是来自Video Flow的Adi Rozenberg。演讲主题是RIST的下一个增强功能：比特流自适应以确保服务连续性。
在这篇 NeurIPS 2022 论文中，来自新加坡国立、字节跳动和华为的学者表明：这个问题的本质在于实际应用中的测试集并不是单一的均匀分布的。因此，他们设计了 SADE 算法，即使是在一个固定的长尾分布数据集上训练的模型，也能够自适应地处理多个不同类别分布的测试场景。
算法在网络行为管理系统中的应用与实现可以涉及多个方面，包括流量管理、安全防御、质量服务（QoS）、用户体验优化等。下面我将介绍一些常见的应用和实现方法：
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：
在法国启蒙思想家卢梭（Jean-Jacques Rousseau）的《论人类不平等起源》中，提到这样一个猎鹿（StagHunt）故事：一群猎人安静地在陷阱旁等待鹿的出现，猎到鹿的收益较大，可以让所有猎人都吃饱，但是由于鹿十分机敏，需要大家都耐心等待。这个时候一只兔子出现了，兔子体型较小，一人便可以成功捕猎，但是相应的收益也很小。
本文主要介绍我们在ICDM‘2021发表的工作，ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network。
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里，不同计算引擎适合不同的计算场景，Spark适合
CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。
这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量以及负载形同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载形同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。这可能导致能力较弱的服务器超载。
1、轮询（默认） 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 upstream backserver { server 192.168.0.14; server 192.168.0.15; }
音频模拟信号经过音频adc采集后转化为数字信号通过I2S送入FPGA，FPGA内部可做均衡器算法，反馈抑制算法，高低通滤波器混响回声以及变声的音频处理算法。
对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。因此不可能一拿到数据集就可进行建模，类别的不均衡会极大影响建模判断准确率。其中我们希望整个数据集合的类别数目都是相似的，这样其特征数据权重能够更好的计算出来，便于分类。对于预测模型也是如此。数据均衡是整个数学建模以及研究最重要不得不重视的一环，下面我将详细介绍数据均衡的方法以及运用的不同场景。
cv2.calcHist(image,channels,mask,histSize,ranges) -> list
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