阈值

如果你受困于 Nagios 的告警洪潮中不能自拔，那么这两篇连载博客就是为你而生的。让我们来详细的阐述下这个问题！ 运维人员都有着独立的监控工具，因此会经常受到 Nagios 告警吵闹的影响。很多运维人员对 Nagios 都是爱恨交加的，Nagios 给了你实时的可见性，可以了解你的 IT 基础设施的内部运作。用 Naigos，你可以辨认出哪一台主机内存不足，哪台服务器会占用太多 CPU 周期，哪一个应用由于访问时间太长而跳转离开。你也能够足够早的得到告警信息，在他们影响最终用户之前解决掉问题，最大限度的让 Nagios 为你而战。 ######埋在干草堆里的针 然而这些都是理论上的，不难发现，Nagios 最终导致的问题跟它解决掉的问题其实是一样多的。让我们退一小步来讲，Nagios 实际上并不会引起问题，只是它会使运维团队鉴别出真正的问题时更加困难。举个例子，当小孩子哭闹时，并不一定是真的做错了什么，他们只是想被关注，或是因为他们经验有限，无法处理一件微不足道的小事，而在他们看来这却是一个大大的问题，所以会使劲儿的哭。作为父母，我们知道摔伤的膝盖只需要一个创可贴，但在疼痛来临的那一刻，你的孩子会认为他可能永远无法再走路了。 处理 Nagios 告警就像哄一个哭泣的孩子一样，从外观上看，我们并没有什么好的方法能够轻松区分一个摔伤的膝盖和一个折断的腿。因为 Nagios

教您使用FPGA来画铅笔画 1 概要 灰度级（8bit 0到255 )代表从黑到白，中间的介于黑白之间。对比度比较明显的灰度级分布比较均匀，二值图像是灰度图像的特例。 本节没有多大的知识难度，主要在于灰度的阈值调节来形成二值灰度图像，经过此节我们也可以使用FPGA阈值调节来绘出油笔画或者钢笔画。 本节主要以示例图像为主供大家欣赏。 2 FPGA实现 图1 实现铅笔画FPGA模块框图 图1中，我们输入的是彩色图像（RGB格式），经过串口传图进入FPGA，通过Ycbcr模块后变成Ycbcr格式图像，其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值。 最后进行阈值比较后输出二值图像（Binary image）或者更多值图像。 FPGA源码： //------------------------------------------------ // THRESHOLD //------------------------------------------------ parameter THRESHOLD = 8 'd 100 ; //------------------------------------------------ //Gray image threshold processing //----------------------------------

【转载】原文链接： https://www.sohu.com/a/140684109_778637 uvm_barrier应用 在SV章节中，对于多个线程的同步除了可以通过semaphore和mailbox来进行，也可以通过fork-join的结构控制语句块来控制整体的运行节奏。然而，对于UVM环境中的多个独立组件，SV的这些方法都受到了作用域的局限。UVM提供了一个新的类uvm_barrier用来对多个组件进行同步协调，同时为了解决组件独立运作的封闭性需要，也定义了新的类uvm_barrier_pool来全局管理这些uvm_barrier对象。这里的uvm_barrier_pool同之前的uvm_event_pool一样，也是基于uvm_object_string_pool的通用参数类来进一步定义的： typedef uvm_object_string_pool #(uvm_barrier) uvm_barrier_pool; typedef uvm_object_string_pool #(uvm_event#(uvm_object)) uvm_event_pool; uvm_barrier可以设置一定的等待阈值（threshold），待有不少于该阈值的进程在等待该对象时，也会触发该事件，同时激活所有正在等待的进程，使得可以继续进行

参考资料： https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/77337166 ， 仅作为个人学习笔记 。 人工智能的底层模型是 "神经网络" （neural network）。 1、感知器 历史上，科学家一直希望模拟人的大脑，造出可以思考的机器。人为什么能够思考？科学家发现，原因在于 人体的神经网络 。见上章图 外部刺激通过神经末梢，转化为电信号，转导到神经细胞（又叫神经元）。 无数神经元构成神经中枢。 神经中枢综合各种信号，做出判断。 人体根据神经中枢的指令，对外部刺激做出反应。 既然思考的基础是神经元，如果能够"人造神经元"（artificial neuron），就能组成人工神经网络，模拟思考。上个世纪六十年代，提出了最早的 "人造神经元"模型 ，叫做 "感知器" （perceptron），直到今天还在用。 上图的 圆圈就代表一个感知器 。它 接受多个输入 （x1，x2，x3...）， 产生一个输出 （output），好比神经末梢感受各种外部环境的变化，最后产生电信号。 为了简化模型，我们约定每种输入只有两种可能：1 或 0。如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0。 2、感知器示例 城里正在举办一年一度的游戏动漫展览，小明拿不定主意，周末要不要去参观。他决定考虑三个因素：

慢日志查询作用 慢日志查询的主要功能就是，记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如，一条查询sql语句，我们设置的阈值为1s，当这条查询语句的执行时间超过了1s，则将被写入到慢查询配置的日志中. 慢查询主要是为了我们做sql语句的优化功能. 慢日志查询配置项说明 打开mysql，通过以下命令查看相关配置： mysql> show variables like '%query%'; +------------------------------+--------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +------------------------------+--------------------------------------------------+ | binlog_rows_query_log_events | OFF | | ft_query_expansion_limit | 20 | | have_query_cache | NO | | long_query_time | 10.000000 | | query_alloc_block_size | 8192 | | query_prealloc_size | 8192 | | slow_query

目录 1 前言. 1 1.1 植物的发展史. 1 1.1.1 植物界的类群及多样性. 1 1.1.2 植物的分类等级. 2 1.2植物的识别方法. 3 1.2.1 花与种子的特性. 3 1.2.2 叶子的特征. 3 1.3 什么是数字图像处理. 5 1.3.1 数字图像处理概念及其意义. 5 1.3.2 数字图像处理中的基本图像类型. 6 1.3.3 图像格式分析. 7 1.4 什么是模式识别. 8 1.4.1 模式识别的概念. 8 1.4.2 模式识别研究方向. 9 1.4.3 模式识别在实际中的应用. 10 2 预处理与算法研究. 10 2.1 图像的预处理. 10 2.2 数字图像处理方法. 11 2.2.1 二值处理. 11 2.2.2 模糊模式识别算法. 12 2.2.3 边缘检测与轮廓提取. 12 3.2.4 信息存储. 14 3 算法实现. 14 3.1 分析实际工作过程. 14 3.2 算法实现过程. 15 3.2.1 掏空内部点算法的基本思想. 15 3.2.2 边界跟踪算法的基本思想. 15 3.2.3 部分实现代码. 18 4 小结分析. 25 5 参考文献. 26 6 致谢. 27 1 前言 1.1 植物的发展史 1.1.1 植物界的类群及多样性 植物界的发生和发展经历了漫长的历史，随着地球历史的发展，由原始生物不断演化，其间大约经历了30亿年

目标检测算法中检测框合并策略技术综述 物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史。随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，以及Mask R-CNN、RefineDet、RFBNet等(图 1,完整论文列表参见[1])。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向移动端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。 图 1 目标检测领域重要论文 物体检测过程中有很多不确定因素，如图像中物体数量不确定，物体有不同的外观、形状、姿态，加之物体成像时会有光照、遮挡等因素的干扰，导致检测算法有一定的难度。进入深度学习时代以来，物体检测发展主要集中在两个方向：two stage算法如R-CNN系列和one

安装OMSA wget -q -O - http://linux.dell.com/repo/hardware/latest/bootstrap.cgi | bash yum install -y net-snmp net-snmp-devel net-snmp-utils wget perl OpenIPMI yum -y install srvadmin-all #安装路径：/opt/dell/srvadmin/ /opt/dell/srvadmin/sbin/srvadmin-services.sh start #启动OMSA ln -s /opt/dell/srvadmin/bin/omreport /usr/local/bin/ 备用地址 https://github.com/Chuyio/DellOMSA 官方网址 https://www.dell.com/support/manuals/cn/zh/cndhs1/dell-opnmang-srvr-admin-v7.4/omsa_cli-v3/omreport-storage-%E5%91%BD%E4%BB%A4?guid=guid-3d33a63a-4b6d-4e01-b8aa-9f5f2f00f200&lang=zh-cn 戴尔服务器使用omreport硬件查看信息 一、命令指南 omreport chassis

在上一篇博客 Halcon学习笔记（八）——OCR识别初步模板识别与生成训练文件 中，我们着重分析了利用模板进行OCR识别并形成自己的训练文件的主要例程，下面我们分析，当字符排列是圆形或者字体倾斜时如何处理。 第三讲 呈圆形排列或倾斜字符的OCR识别 ocr_cd_print_polar_trans例程 圆形排列的字符 如图 对于这样一幅呈圆形排列的数字字符，我们要怎么处理呢？ 这个例程描述了如果打印的符号不是线性图像（比如呈环形排列）的处理方法，即通过极坐标转换变为直角坐标系。 这个例程中最值得分析的就是阈值分割部分和坐标转换部分。 第一步 ：阈值分割思路：先得到均值滤波后的图像 mean_image ，利用 ImageMean 和原图 Image 做局部阈值分割 dyn_threshold 。 这里我尝试过直接借助直方图工具做阈值化，由于感兴趣的区域与背景的灰度值相差很近，直接做阈值分割的效果很差，所以之后如果碰到类似的感兴趣区域与背景融合度很大的，可以尝试本例程的方法。 mean_image (Image, ImageMean, 211, 211) dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 15, 'dark') 此时得到 接下来就是常规思路——打散 connection (RegionDynThresh,

auto_threshold(Image : Regions : Sigma : ) * 对单通道图像做自动阈值（灰度直方图确定）分割Sigma：灰度直方图高斯光滑核（标准差），光滑消除噪声，并且分割区域 binary_threshold(Image : Region : Method, LightDark : UsedThreshold) * 使用二值阈值进行图像分割，用于背景色与前景色色差较为分明的图像，自动选取Sigma值进行高斯光滑处理，光滑直到灰度直方图只有一个最小值，这个最小值就是阈值；Method：分割方法，只适用于具有双峰直方图的图像。　　　　smooth_histo方法提供了与bin_threshold操作符相同的功能。　　　　max_separability方法倾向于为UsedThreshold确定较小的值。此外，它对距离光谱其余部分很远的柱状图中孤立的薄峰不太敏感，而且通常比smooth_his更快LightDark：提取前景色还是背景色 'light' 'dark' char_threshold(Image, HistoRegion : Characters : Sigma, Percent : Threshold) * 为提取字符执行阈值分割，适用于不是很明显的出现极小值的情况（色差相对小）Image：用于提取字符的图像HistoRegion