一、引言进行图像处理的人，对灰度一词一定非常熟悉，老猿以前没接触过图像基础知识，数学知识基本上也都忘光了，因此在自学OpenCVPython过程中遇到了很多困难。为了弥补基础知识的不足，特地下载了冈萨雷斯（RafaelC.Gonzalez）编著的《数字图像处理》（DigitalImageProcessing）第三版的中文译本和英文原本电子书对照学

随着移动互联网的快速发展，为满足各类用户及人群的体验需求，移动端的开发者们开发了丰富多彩的体验与功能。同时对于快速控制各类功能的切换、灰度，降级等能力的要求也越来越高，例如通过配置快速打开某个灰度功能，通过配置信息的实时触达关闭某个引起App崩溃的功能等等。因此需要一套具有实时触达配置信息到移动端的能力，低沉本的配置平台来解决。

NepxionDiscoveryGray(https://github.com/Nepxion/DiscoveryGray)是NepxionDiscovery的极简示例，有助于使用者快速入门，它采用配置中心配置路由规则映射在网关过滤器中植入Header信息而实现，当然也支持从界面传入Header信息，主要包括版本路由和区域路由两种。实例以Naco

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/f81c043194ef4732880459d00c1a720e.png)发布日志功能更新：增加基于Opentracing调用链的支持，目前支持UberJaeger，实现在SpringCloudGateway、Zuul和服务上的灰度

精品案例1、Nginxluamemcached,redis实现网站灰度发布2、分库分表/基于Leaf组件实现的全球唯一ID(非UUID)3、Redis独立数据监控,实现订单超时操作/MQ死信操作SelectPollEpollReactor模型4、分布式任务调试Quartz应用

1、图像锐化理论基础1、锐化的概念 　　图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来，主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来，平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的，而锐化则是通过其逆运算导数（梯度）或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶

作者：王炜，CODINGDevOps后端开发工程师，拥有多年研发经验，云原生、DevOps、Kubernetes资深爱好者，Servicemesher服务网格中文社区成员。获得KubernetesCKA、CKAD认证。前言在Kubernetes上的应用实现灰度发布，最简单的方案是引入官方的Nginxingress

作者：王炜，CODINGDevOps后端开发工程师，拥有多年研发经验，云原生、DevOps、Kubernetes资深爱好者，Servicemesher服务网格中文社区成员。获得KubernetesCKA、CKAD认证。前言在Kubernetes上的应用实现灰度发布，最简单的方案是引入官方的Nginxingress

本文主要以介绍方法为主，落地过程可以归纳为方案收益测算数据安全验证系统稳定性验证灰度与回滚。文中的账单系统通过step1大表压缩32%，step2大JSON字段序列化12%，step3删除无效数据10%，3个方案的顺利落地，有效的减少了50.7%的磁盘空间，成本下降也非常显著。最后，希望此文能够给还在迷茫，不知从何处下手落地数据库存储成本降低的同学一些启发和灵感

前言：授人以鱼不如授人以渔.先学会用，在学原理，在学创造，可能一辈子用不到这种能力，但是不能不具备这种能力。这篇文章主要是沉淀使用nginxluaredis实现灰度，当我们具备了这种能力，随时可以基于这种能力和思想调整实现方案：比如nginxlua