在我们印象中php一些简单的图片处理可以用gd库来完成，但是真正快速高效的、灵活复杂的图片处理，gd库是不满足的，所以我们一般使用linux上的 ImageMagick 或者 php的imagick扩展。 我们来看看两者的区别： （1） imagick是一个PHP的扩展，用ImageMagick提供的API来进行图片的创建与修改，不过这些操作已经包装到扩展imagick中去了，最终调用的是ImageMagick提供的API. （2） ImageMagick则是一套软件系列，主要用于图片的创建、编辑以及转换等，详细的解释见ImageMagick的官方网站http://www.imagemagick.org/，ImageMagick比GD的性能要高很多，如果是在处理大量的图片时更加能体现ImageMagick的性能。 1. 下载安装ImageMagick Linux代码 wget ftp://mirror.aarnet.edu.au/pub/imagemagick/ImageMagick-6.6.8-10.tar.gz tar -xzvf ImageMagick-6.6.8-10.tar.gz ./configure –prefix=/usr/local/imagemagick make make install 2. 下载安装Imagick 注意：安装该扩展不要求安装ImageMagick 从http://pecl.php.net/package/imagick找到imagick的最新的版本 Linux代码 wget http://pecl.php.net/get/imagick-3.1.0RC1.tgz tar -xzvf imagick-3.1.0RC1 phpize ./configure –with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config –with-imagick=/usr/local/imagemagick make make install linux imagemagick的一些常用命令 可参考 w3c文档 地址：https://www.w3cschool.cn/imagemagick_use/imagemagick_use-bcm32819.html php imagick的常用方法 可参考 地址：http://www.jb51.net/article/60161.htm

1、下载安装jenkins 地址： https://jenkins.io/download/ 2、系统管理—->全局工具配置 2.1JDK配置 2.2 Gradle配置 配置分两种：1、选择gradle版本然后jenkins自动下载 2、选择电脑本地的gradle 3、新建项目并配置 配置项目源码路径 设置定时构建（构建方式可以点击日程表框右侧的问号） 构建gradle配置 3、点击立即构建 4、错误信息汇总： 注意点： 1、项目中的build.gradle中的gradle版本要和项目配置中的gradle版本保持一致 2、项目的的build.gradle新增Google() 3、签名文件路径 4、local.properties 配置sdk路径 4.1、提示以下错误： * What went wrong:Execution failed for task ‘:app:lint’.> Lint found errors in the project; aborting build. Fix the issues identified by lint, or add the following to your build script to proceed with errors: … android { lintOptions { abortOnError false } } 解决办法：app/build.gradle的android{}内新增以下内容 lintOptions { abortOnError false

Tor是什么 Tor是互联网上用于保护您隐私最有力的工具之一，但是时至今日仍有许多人往往认为Tor是一个终端加密工具。事实上，Tor是用来匿名浏览网页和邮件发送（并非是邮件内容加密）的。今天，我们要讨论一下Tor的是如何工作的、它做什么、不会做什么，以及我们该如何正确地使用它。 Tor的工作原理是这样的 当你通过Tor发送邮件时， tor会使用一种称为“洋葱路由”的加密技术通过网络随机生成的过程传送邮件。这有点像在一叠信中放了一封密信。网络中的每个节点都会解密消息（打开的最外信封），然后发送内部加密的内容（内密封的信封）至其下一个地址。这导致如果单看一个节点是看不了信的全部内容，并且该消息的传送路径难以追踪。 第一步 ：使用翻墙软件 访问torbrowser 官网 第二步： 下载适应电脑版本的安装包 第三步 ： 管理员运行 接下来就是配置： 配置 勾选： –: 发邮件获取下载地址发任意内容到[email protected]可得到邮件 实测126邮箱无法收到邮件！gmail可以 Hi! This is the GetTor robot. I am here to help you download the latest version of Tor Browser. Please reply to this message with one of the options below: android windows linux osx mirrors I will then send you the download instructions. If you are unsure, just send a blank reply to this message.

今天遇到了一次机房断电的事故，幸亏预备措施比较到位加上组织大批人员救急，安然度过了停电的两个小时。 上午10点多，正在会议室开会，突然窗外嗵的一声响，感觉像是什么爆了，然后会议室灯和大屏幕都暗了下来。这时领导已经意识到可能是全楼断电了，赶紧出门去看，不得不说领导的敏感性那是杠杠的。我们的会议室就在机房外面，不一会儿很多人就出现到机房这边了。 领导让一方面派人去楼顶几层公司高层领导那里巡查，向他们解释整楼断电我们正在采取措施。另一方面，开始检查机房机器是否都运行正常，并且开始联系发电车。 整个办公楼都黑漆漆一篇，只有机房里绿灯闪烁。大家打开手机手电筒，小心翼翼的进机房查看。两台UPS，一台剩余392分钟，一台剩余120分钟，听起来很不打错啊。只是几分钟没过，机房的温度开始升了起来，此时机房温度26~28度。服务器有UPS可是机房空调没有UPS呀。大概十几分钟后，处于角落位置的温度已经到了30度。领导开始组织人员联系买冰块，同时打开机房两个大门让空气对流。还有人找来了一大一小两台风扇开始从门口往机房吹。 大概11点半左右，两车冰块才陆续运抵，艰难的冰桶挑战开始了。各式各样的容器纷纷登场亮相，有从厨房借来的汤桶，又从保洁阿姨借来的垃圾桶和水桶。大家走楼梯把冰桶搬到7楼机房里，放置在温度相对较高的地方。为了防止冰块融化的水不小心流到地上，还在冰桶下面防止了垫子。 就是这样，在11点40左右，机房有的区域温度已经到了40度，有些机器已经过热重启了。 待续

1.如何在egret中使用fairygui的像素点击测试？ fairygui并没有针对egret实现pixelHitTest，原因不详。考虑到fairygui中的UIContainer是用hitarea来测试点击的，所以针对这一点做了一些处理： //重写fairygui UIContainer hitTest 方法 UIContainer.prototype.$hitTest = function(stageX:number, stageY:number):DisplayObject { let ret:DisplayObject = egret.DisplayObjectContainer.prototype.$hitTest.apply(this, [stageX, stageY]); if (ret == this) { if (!this.touchEnabled || this._hitArea == null) return null; } return ret; } 有点暴力，舍弃了hitarea，会不会引发其他问题有待考证。 然后我们还需要设置相应的Bitmap的pixelHitTest属性为true，这里举例是自己封装的Eloader中添加如下函数： public set pixelHitTest(val:boolean) { let loader:GLoader = this.img if (loader.content instanceof Bitmap){ loader.content.pixelHitTest = val; } } 其中的img是fairyGUI的Gloader。 搞定。

进过前期的努力，针对实时视频流，视频，图像去雾增强算法终于面世 具有的功能 1.实时视频流采集图像去雾，增强：针对的采集卡：SDI采集卡，Cameralink采集卡，模拟视频采集卡，千兆网盒采集卡。 可调节参数，场景自动判断，全局增强，局域增强可选择，去雾增强区域任意选择。 2.图片去雾，增强，具有算法13种，直方图均衡，Retinex，MSR，MSRCR，CLAHE，改进的CLAHE，生态学，暗原色，改进的暗原色，快速去雾，引导滤波暗原色，速度快的CLAHE，天空去雾。具有图像质量评价体系。 3.视频去雾，增强：可以打开主流多媒体文件，进行去雾增强 4.所有算法封装成库文件，可以嵌入到图像处理框架中，非常方便。 5.软件下载：https://download.csdn.net/download/qq_38214081/10404727 https://download.csdn.net/download/qq_38214081/10404702 https://download.csdn.net/download/qq_38214081/9901229 https://download.csdn.net/download/qq_38214081/9901177 QQ:108430696

5月18号上午10点多，接到vcenter报警短信，显示vsan磁盘不可用，马上心里暗叫不好，因为入职时候交接人提过这个问题，在去年12月份有过类似相同的问题出现过。所以感觉这颗雷终于又炸了。废话不多说 先进vcenter上看一眼什么状态。 一片飘红，各种vsan报警，手机已经快被短信搞没电了。 赶紧看了一眼虚拟机情况，还好没有受到影响…… 因为上次出问题后，交接人处理完并没有把虚拟机迁回35这台机器（之前出问题的就是这货） 暗自庆幸了一番，准备着手处理问题。 之前交接人说过是ssd的问题，之前他处理的过程中说是把ssd盘重新插拔一下就好了，然而我没看出来哪个盘是出问题的ssd（有2块） 所以还是保险一下，把业务都从vsan中迁到宿主机本地存储里。幸好占的存储资源都不大 迁了大概半个下午（中午恶补了一下vsan的东西，并且查了一下相关的资料，也问了问专家） 迁完了之后就开始准备重建vsan了 暂停一下，忘了交代一件事，之前找dell保修这个机器，dell说要提供日志，我就在idrac口收了个日志给他发过去了，然后说没什么报警，又问了问系统版本，vsan版本之类的。 只有反馈说raid bios近期有两个升级都是和vsan 有关的，升一下固件再升一下驱动就能恢复了，然后我倒腾了一下午这个升级固件和驱动的问题，其中挂着ssd重启，每次都得重启个半小时，真是心塞。结果升完了问题依然还在，看来这帮人貌似靠谱，但是还是不能全信啊。 同时我并不想找vmware，因为有心理阴影，怕他们再把环境给我搞砸了一次，那我周末就不用歇着了。 原厂的问题先扯到这，继续重建vsan 专家建议移除vsan磁盘组时选择“保持可访问性”，我试了试不太好使。于是就开始了各种尝试，比如：拔掉ssd然后重启，然而还是删不掉；拔掉ssd和所有sas，还是删不掉（已经开始有草泥马在心里跑了）；最后专家说，要不你重装系统吧，肯定好使…… 在重装之前还是来一把狠的吧，直接不管vsan里的东西，在移除磁盘组时选择“不迁移数据”，意思就是爱咋咋地。 恩，可想而知的删除了。 删完了之后，这叫一个高兴。然后又要建立磁盘组，你说这ssd贱不贱，删了磁盘组，屁事没有了，也不报警了。 得，您还是一边儿凉快去吧，于是我就把正常的那块ssd挂载了比以前多1块sas的磁盘组扔到了vsan里，为啥多一块？因为专家说了，ssd：sas的容量比不能超过1:10， 恩，专家的话还是要听的，虽然性能可能稍有损失，但是对于环境内的应用影响不是很大。处理完之后，反正过周末了，先跑两天看看吧！ 于是在忐忑的度过了一个周末之后（中间远程看了一下状态，看了大概7、8次），恩，没出啥问题。 至于有问题的ssd，你爱坏不坏吧，dell你爱管不管吧，反正老子是不准备把他放vsan里了。 到此，问题解决。 今天到公司开始把所有虚拟机存储迁回vsan。完毕！

Abstract—We propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping is represented as a deep convolutional neural network (CNN) that takes the low-resolution image as the input and outputs the high-resolution one. We further show that traditional sparse-coding-based SR methods can also be viewed as a deep convolutional network. But unlike traditional methods that handle each component separately, our method jointly optimizes all layers.

数字图像：每一个数字图像都是一个像素点矩阵，这个矩阵包含所有像素点的强度值 像素点：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸 位图：也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图像像素数目是一定的，若将图像放大到一定程度后，图像就会失真，边缘出现锯齿。 灰度：表示图像像素明暗程度的数值，也就是黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0。灰度值指的是单个像素点的亮度，灰度值越大表示越亮。灰度级表明图像中不同灰度的最大数量灰度级越大，图像的亮度范围越大。 通道：把图像分解成一个或多个颜色成分；①单通道：一个像素点只需一个数值表示，只能表示灰度，0为黑色； ②三通道：RGB模式，把图像分为红绿蓝三个通道，可以表示彩色，全0表示黑色；③四通道：在RGB基础上加上alpha通道，表示透明度，alpha=0表示全透明 深度：深度即位数（比特数）①位深：一个像素点所占的总位数，也叫像素深度、图像深度等，其中位深 = 通道数 × 每个通道所占位数 ②256色图：n位的像素点可以表示2^n种颜色，称2^n色图，n=8时为256色图 ③8位RGB与8位图：前者的位数指每个通道所占的位数，后者指整个像素点共占的位数，其中8位RGB是一个24位图，也称为真彩 对比度：指不同颜色之间的差别。对比度越大，不同颜色之间的反差越大，即所谓黑白分明，对比度过大，图像就会显得很刺眼。对比度越小，不同颜色之间的反差就越小。对比度=最大灰度值/最小灰度值 亮度：指照射在景物或图像上光线的明暗程度。图像亮度增加时，就会显得耀眼或刺眼，亮度越小时，图像就会显得灰暗。 色相：颜色，调整色相就是调整景物的颜色，例如，彩虹由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七色组成，那么它就有七种色相。顾名思义即各类色彩的相貌称谓，如大红、普蓝、柠檬黄等。色相是色彩的首要特征，是区别各种不同色彩的最准确的标准。事实上任何黑白灰以外的颜色都有色相的属性，而色相也就是由原色、间色和复色来构成的 色调：各种图像色彩模式下原色的明暗程度，级别范围从0到255，共256级色调。例如对灰度图像，当色调级别为255时，就是白色，当级别为0时，就是黑色，中间是各种程度不同的灰色。在RGB模式中，色调代表红、绿、蓝三种原色的明暗程度，对绿色就有淡绿、浅绿、深绿等不同的色调。 色调是指色彩外观的基本倾向。在明度、纯度、色相这三个要素中，某种因素起主导作有用，可以称之为某种色调 饱和度：指图像颜色的浓度。饱和度越高，颜色越饱满，即所谓的青翠欲滴的感觉。饱和度越低，颜色就会显得越陈旧、惨淡，饱和度为0时，图像就为灰度图像。可以通过调整电视机的饱和度来进一步理解饱和度的概念。 频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频。 高频就是频率变化快，即相邻区域之间灰度相差很大,这就是变化得快。图像中,一个影像与背景的边缘部位的频率高，即高频显示图像边缘。图像的细节处也是属于灰度值急剧变化的区域，正是因为灰度值的急剧变化，才会出现细节。另外噪声（即噪点）也是这样,在一个像素所在的位置,之所以是噪点,就是因为它与正常的点颜色不一样了，灰度有了快速地变化。固有“图像的低频是轮廓，高频是噪声和细节”。 空域：也叫空间域，即所说的像素域，在空域的处理就是在像素级的处理，如在像素级的图像叠加。通过傅立叶变换后，得到的是图像的频谱。表示图像的能量梯度。 频域： 也叫频率域，任何一个波形都可以分解成多个正弦波之和。每个正弦波都有自己的频率和振幅。所以任意一个波形信号有自己的频率和振幅的集合。频率域就是空间域经过傅立叶变换的信号 图像分辨率：每英寸图像内的像素点数。分辨率越高，像素的点密度越高，图像越逼真。 空间分辨率：图像中可辨别的最小细节的度量，如果一幅图像的尺寸为MxN，表明在成像时采集了MxN个样本，空间分辨率是MxN。 灰度分辨率：在灰度级中可分辨的最小变化，在数字图像处理教程中，灰度分辨率指的是色阶，色阶是表示图像亮度强弱的指数标准，也就是我们说的色彩指数。灰度分辨率指亮度，和颜色无关，但最亮的只有白色，最不亮的只有黑色。 颜色空间(颜色模型)：描述颜色的三维空间坐标系，一个颜色定义为颜色空间的一个点。 1.灰度模式：“灰度”模式可以表现出丰富的色调，但是也只能表现黑白图像。“灰度”模式图像中的像素是由8位的分辨率来记录的，能够表现出256种色调，从而使黑白图像表现的更完美。灰度模式的图像只有明暗值，没有色相和饱和度这两种颜色信息。其中，0%为黑色，100%为白色，K值是用来衡量黑色油墨用量的。使用黑白和灰度扫描仪产生的图像常以灰度模式显示。 2.位图模式：“位图”模式的图像又叫黑白图像，它用黑、白两种颜色值来表示图像中的像素。其中的每个像素都是用1 bit的位分辨率来记录色彩信息的，占用的存储空间较小，因此它要求的磁盘空间最少。位图模式只能制作出黑、白颜色对比强烈的图像。如果需要将一副彩色图像转换成黑白颜色的图像，必须先将其转换成“灰度”模式的图像，然后再转换成黑白模式的图像，即“位图”模式的图像。 在OpenCV中，彩色图像使用OpenCV加载时是BGR模式。但是在Matplotlib中是RGB模式，所以彩色图像如果已经被OpenCV读取，那他将不会被Matplotlib正确显示。 3.HSV颜色模型：也称六角锥体模型(Hexcone Model)。、这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。在HSV颜色空间中要比在BGR空间中更容易表示一个特定颜色。 H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示，红、绿、蓝分别纯度S为一比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时，只有灰度。相隔120度。互补色分别相差180度。 V表示色彩的明亮程度，范围从0到1。有一点要注意：它和光强度之间并没有直接的联系。（以下的HSI模型应该就是HSV模型） 图像描述： 距离度量：描述图像中像素之间的距离。 欧几里得距离：距离点(i,j)小于或者等于某一值是以点(i,j)为原点的圆 城市街区(小区)距离：距离点(i,j)小于或者等于某一值是以点(i,j)为中心的菱形 棋盘距离距离：;距离点(i,j)小于或者等于某一值是以点(i,j)为中心的正方形

●第九届警博会今天闭幕，效率源科技展位人潮满蓬 第九届中国国际警用装备博览会今天（5月18日）就要闭幕了。为期四天的博览会迎来了来自全球各地的参展商和客户。效率源产品获赞，为构建智慧警务出力，效率源在展位5B-E5等待迎接来自全国乃至全球的客户。本次效率源参展主题是：为构建智慧警务提供专业的电子取证设备及解决方案。在展会上重点展示国内首款暗网取证产品，电子取证实验室最受欢迎设备，数据恢复、手机取证、视频侦查三大明星产品及解决方案。 ●效率源受邀参加第十四届文博会 第十四届中国（深圳）国际文化产业博览交易会（以下简称文博会）于2018年5月14在深圳落下帷幕，效率源受邀参加了这一盛会。 文博会期间，效率源DPS数字多媒体保护系统（以下简称DPS）受到来会客户的极大关注。DPS可对存储于硬盘、U盘等多种存储介质中的文档档案文件、三维数字格式文件等进行恢复，甚至能在电脑硬盘损坏时进行存储介质物理层面的修复，从根本上解决由于误删除、误格式化乃至硬盘损坏造成的数字文物丢失，是数字化文物保护的最后一道防线。 ●“成都人工智能发展论坛”在成都举办 为加快推动人工智能技术突破、产业发展，加速促进人工智能与经济社会深度融合，加快建设人工智能创新高地，推动新一代人工智能发展，由成都市科学技术局、成都市科学技术协会主办的“成都人工智能发展论坛”在成都举办。 效率源受邀参加此次论坛。论坛集中展示国内外人工智能相关领域的新产品、新技术、新应用。同时，就人工智能与各行各业的结合进行了主题报告的演讲。收益颇丰。也为效率源在探索人工智能新技术新领域奠定了基础。 ●美国DHS发布《网络安全战略》 确定五大方向及七个目标 美国国土安全部（DHS）当地时间2018年5月15日发布网络安全战略，希望更积极地履行网络安全使命，以保护关键基础设施免于遭受网络攻击。该战略旨在使 DHS 的网络安全工作规划、设计、预算制定和运营活动按照优先级协调开展。该战略将致力于协调各部门的网络安全活动，以确保相关工作的协调一致。作为负责网络安全工作的主要文职机构，DHS 一直努力促进其它机构对网络威胁的重视程度，进而可以分配足够的资源来应对网络威胁。 该战略描绘了 DHS 未来五年在网络空间的路线图，为 DHS 提供了一个框架，指导该机构未来五年履行网络安全职责的方向，以减少漏洞、增强弹性、打击恶意攻击者、响应网络事件、使网络生态系统更安全和更具弹性，跟上不断变化的网络风险形势。 根据战略要求，DHS 须制定出新流程以保障 DHS 机构内部权责明确，进而推动必要的网络安全变革。此外，DHS 还须推出一套正规方法以衡量及掌握机构在信息安全政策、实践和必要控制措施方面的采用情况。 ●检察机关出动无人机，在案发现场上空“无死角取证” 今日，南通市通吕运河边的一处拆迁地块上空。“呜……”伴着低沉有力的轰鸣，一架外表酷炫的黑色无人机爬升、搜索、定位、拍摄，整套动作一气呵成。地面，一名身着检察制服的年轻小伙子在娴熟操控，另外两名检察官密切注视着小伙子手中的显示屏。这不是无人机爱好者在进行航拍，而是南通崇川检察院民事行政检察部门（简称民行部门）的检察官在利用无人机进行行政公益诉讼结案验收，核查诉前检察建议的落实和整改情况。 ●四川眉山公安借力“大数据”创新禁毒治理工作 “运用信息化、大数据改造公安工作”，是四川省眉山市公安机关提出的创新工作理念。 眉山市副市长、市公安局局长罗毅说，用“大数据改造”后的公安工作在禁毒领域率先开花结果。2017年以来，眉山市以实施“6·27”“8·31”两大工程为载体，把青少年毒品预防教育、社区戒毒社区康复以及病残吸毒人员收治作为社会治理系统工程来实施，纳入市政府“智慧城市、平安眉山”总体规划。眉山公安主动拥抱现代科技，将“互联网+”、大数据等信息技术广泛运用于禁毒治理中，深入推进禁毒理念思路、体制机制、方法手段创新，努力提升眉山禁毒治理体系现代化水平，全面开创新时代眉山禁毒工作新局面。 ●民政系统与公安部门联手运用人脸识别技术开展寻亲服务 日前，青海省省民政厅与公安厅商定，依托公安部门新开发的全国和全省人像比对系统，对寻亲不着的流浪乞讨人员免费新增人像比对查询服务，发挥人脸识别系统等高科技手段在救助寻亲服务中的作用，提高寻亲成功率。此次商定添加的全国和全省人像比对系统，将使越来越多的流浪乞讨人员成功寻亲返家。目前，各级救助管理部门和公安治安警察部门已开始对滞留我省各级救助管理站内寻亲不着的流浪乞讨人员开展人脸识别信息采集。