namespace

三通道： #include <opencv2/opencv.hpp> #include<vector> #include <fstream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { 　　const char* imagename = "1.png"; 　　//从文件中读入图像 　　Mat img = imread(imagename); 　　ofstream outfile("3chn.txt"); 　　//如果读入图像失败 　　if (img.empty()) 　　{ 　　　　fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); 　　　　return -1; 　　} 　　int i, j; 　　int cPointR, cPointG, cPointB, cPoint;//currentPoint; 　　{ 　　　　for (j = 1; j<img.cols; j++) 　　　　{ 　　　　　　cPointB = img.at<Vec3b>(i, j)[0]; 　　　　　　cPointG = img.at<Vec3b>(i, j)[1]; 　　　　　　cPointR = img.at<Vec3b>(i, j)[2

删除isti和foo的配置文件之后,namespace持续terminating状态,此时也无法再创建istio-system的namespace namespace " istio-system " edited root@ht: ~/istio- 0.8 . 0 /install/kubernetes# kubectl get ns NAME STATUS AGE choerodon -devops- prod Active 21d default Active 30d foo Terminating 11d istio - system Terminating 19d jack - demo Active 29d kube - public Active 30d kube - system Active 30d sock -shop Active 22d 此时再删除istio-system也无法删除 root@ht:~/istio-0.8.0/install/kubernetes# kubectl delete ns istio-system Error from server (Conflict): Operation cannot be fulfilled on namespaces "istio-system": The system is ensuring all

目前官方稳文档没有写，但是demo 里面有，所以就整理出来,其实目前demo里面的 多实例部署用了多个服务的service（使用nodeport 暴露地址，具体使用就是制定ambassador 实例的id 部署的时候使用环境变量，service mapping 的时候指定id （可以指定多个） 具体代码参考 https://github.com/rongfengliang/ambassador-learning 部署服务 两个ambassador实例部署在default以及test命名空间 ambassador-no-rbac.yaml --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: service: ambassador-admin name: ambassador-admin spec: type: NodePort ports: - name: ambassador-admin port: 8877 targetPort: 8877 selector: service: ambassador --- apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: ambassador spec: replicas: 3 template: metadata:

一、Mat类 Mat类是C++实现的OpenCV库的核心，表示一个N维度单通或多通道阵列，可以用来存储实数或复数值向量和数组，灰度或彩色图像，向量场，张量及直方图(当然高纬度的直方图存储在稀疏Mat类更合适)，OpenCV是一个图像处理库。它包含大量的图像处理功能。为了解决计算上的挑战，大多数时候你最终会使用库的多个功能。因此，将图像传递给函数是一种常见的做法。我们不应该忘记，我们正在讨论图像处理算法，这些算法往往计算量很大。我们想要做的最后一件事是通过制作不必要的大型图像副本来进一步降低程序的速度。 为了解决这个问题，OpenCV使用了一个引用计数系统。这个想法是，每个Mat对象都有自己的头部，但是矩阵可以通过让它们的矩阵指针指向相同的地址而在它们的两个实例之间共享。而且，复制操作符只会复制标题和指向大矩阵的指针，而不是数据本身。 1.1创建一个Mat对象 从上可以看出Mat基本上是一个包含两个数据部分的类：矩阵头（包含矩阵大小，用于存储的方法，存储矩阵的地址等信息）以及包含像素值（取决于选择用于存储的方法的任何维度）。矩阵头部大小是恒定的，但是矩阵本身的大小可能随着图像而变化，并且通常比数量级大。 创建一个Mat类型对象可以没有大小和数据类型，然后通过成员函数create()来分配指定，例如创建一个二维数组，可以使用create(int rows, int cols,

Struts2简单的使用步骤 一、导入jar包（在解压后的struts2文件夹中的apps文件夹中任选一个示例，将其中的jar包复制到项目中） 二、创建action（每次访问action时，默认执行名称为execute方法） 三、创建struts.xml配置文件： 文件名称和路径固定 ） <!DOCTYPEstruts PUBLIC ） 四、在web.xml文件中配置struts2过滤器（添加如下代码）： <filter> Struts2的执行过程 一、浏览器通过地址栏发送请求至服务器，服务器通过web.xml中配置的过滤器（在服务器启动的时候创建）来调用相对应action中的execute方法来实现功能。 二、过滤器实现过滤功能的步骤： //得到action类 （四）用得到的action返回值，在struts.xml文件中，找到该Action标签里面是否有result标签，如果有就匹配result标签的name属性值是否一样，如果一样，就跳转到配置的页面中。 过滤器创建时间和作用 一、创建时间：在服务器启动的时候创建。 二、作用：创建过滤器的时候执行init方法，init方法主要作用是加载配置文件（包括自己创建的配置文件和struts2自带的配置文件） 在Struts.xml中配置action的访问路径 在配置过程中主要用到三个标签：package、action和result 一

本机IP, 192.168.31.140 1,http-svc.yaml --- #1.创建namespace apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: test --- apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: http-svc namespace: test spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: http-svc template: metadata: labels: app: http-svc spec: containers: - name: http-svc image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhangyouliang/echoserver:1.8 ports: - containerPort: 8080 env: - name: NODE_NAME valueFrom: fieldRef: fieldPath: spec.nodeName - name: POD_NAME valueFrom: fieldRef: fieldPath: metadata.name - name: POD_NAMESPACE valueFrom:

阿飞Javaer ，转载请注明原创出处，谢谢！ - 配置集中化与动态化。可支持数据源、表与分片及读写分离策略的 动态切换 ； - 数据治理。提供熔断数据库访问程序对数据库的访问和禁用从库的访问的能力； - 支持Zookeeper和etcd的注册中心； 摘自 sharding-jdbc编排治理 ，官方文档也有比较详细的使用文档； 由sharding-jdbc2.x新的架构图可知，sharding-jdbc2.x与sharding-jdbc1.x版本最大的变化就是最左边的sharding-jdbc-orchestration。即为了动态修改配置引入的注册中心和编排模块。而sharding-jdbc内部实现架构几乎没有任何改变。 注册中心在定义的命名空间下，创建数据库访问对象运行节点，用于区分不同数据库访问实例。命名空间中包含2个数据子节点，分别是config和state。 config节点信息如下： config ├―― datasource 数据源（可能多个，数据结构为 json 数组）配置 ├―― sharding 分库分表（包括分库分表+读写分离）配置根节点 ├ ├―― rule 分库分表（包括分库分表+读写分离）规则 ├ ├―― configmap 分库分表 ConfigMap 配置，以 K / V 形式存储，如：{ "k1" : "v1" } ├ ├―― props

DispatcherServlet是SpringMVC的核心控制器，就像是SpringMVC的心脏，几乎所有的请求都会经过这个控制器，通过它，大大的降低了模块之间的耦合度。所有学SpringMVC的同学们第一步肯定都是先配置这个Servlet，不然还写啥SpringMVC啊。 那其实我第一次写SpringMVC的时候就遇到了好多坑，这里记录一下，只是冰山一角，但希望能帮助一些人。 为了更好的说明情况，我先写一些代码 首先新建一个MyController继承自Controller public class MyController implements Controller { @Override public ModelAndView handleRequest (HttpServletRequest arg0, HttpServletResponse arg1) throws Exception { ModelAndView mav = new ModelAndView(); // 增加一个属性到model中,底层是调用了request.setAttribute()方法 mav.addObject( "hello" , "hello springmvc" ); // 为这个模型视图起一个逻辑视图名 mav.setViewName( "hello" ); return mav; }

@ CacheName : 指定缓存实例注解 @ CacheKeyMethod : 缓存key生成注解 ---------------------------------读取------------------------------------------- @ ReadThroughAssignCache (assignedKey = "SomePhatKey", namespace = "Echo", expiration = 3000): 读取指定key缓存 @ ReadThroughSingleCache (namespace = SINGLE_NS, expiration = 0): 读取单个缓存 @ ReadThroughMultiCache (option = @ ReadThroughMultiCacheOption (generateKeysFromResult = true)): 读取多个缓存 @ ReadThroughMultiCacheOption (generateKeysFromResult = true) 读取多个缓存操作generateKeysFromResult 通过结果生成key ---------------------------------更新------------------------------------------- @

介绍： flask-socketio模块实际上是封装了flask对websocket的支持，websocket在连接建立阶段是通过HTTP的握手方式进行的，这可以看做是为了兼容浏览器或者使用一些现成的功能来实现，这样一种捷径。当连接建立之后，客户端和服务端之间就不再进行HTTP通信了，所有信息交互都由websocket接管。Flask-SocketIO使Flask应用程序可以访问客户端和服务器之间的低延迟双向通信，使客户端建立与服务器的永久连接。 适用的场景： 后台产生新的数据，需要在前台页面马上展示出来，例如数据监控、统计图实时变化更新等。 当然，我们可以使用ajax来完成，通过ajax使得前台定时去后台索要数据，但如果消息频繁，ajax需要不断的建立和释放连接，效果明显不如后端直接推送数据到前台更加合适。 Flask-SocketIO的使用 首先安装依赖： pip install flask-socketio 一个简单的示例 （对Flask代码加了一层包装）： from flask import Flask, render_template from flask_socketio import SocketIO app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY'] = 'secret!' socketio = SocketIO(app)