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静态负载均衡和动态负载均衡
The algorithm monitors changes on the system workload and redistributes the work accordingly.
该算法监视系统工作负载的变化并相应地重新分配工作。
This algorithm works on three strategies:
该算法适用于三种策略：
Transfer strategy 转移策略 Location strategy 区位策略 Information strategy 信息策略
Transfer Strategy decides on which task is eligible for transfer to other nodes for processing.
转移策略决定哪些任务适合转移到其他节点进行处理。
Location Strategy nominates a remote node to execute a transfer task.
位置策略指定一个远程节点来执行传输任务。
Information Strategy is the information center for load balancing; it is responsible for providing location and transfer strategies to each node.
信息策略是负载平衡的信息中心； 它负责为每个节点提供位置和传输策略。
There are three controlling forms also, they are,
还有三种控制形式 ，它们是
Centralized 集中 Distributed 分散式 Semi- Distributed 半分布式
Central queue algorithm: This algorithm stores new activity and unfulfilled requests in a cycle or we can say in a FIFO queue. Each new activity is inserted in this queue then whenever a request for an activity is received, the first activity is removed from the queue if, there is buffered until the new activity is available. This is the centralized initiated algorithm and needs high inter-process communication.
中央队列算法 ：该算法在一个周期中存储新的活动和未完成的请求，或者我们可以说在FIFO队列中。 每个新活动都插入到此队列中，然后每当收到对活动的请求时，如果有第一个活动被缓冲，直到新活动可用之前，都会将其从队列中删除。 这是集中启动的算法，需要较高的进程间通信。
Local queue algorithm: This algorithm supposes inter-process migration, this idea is static allocation of all new processes with process migration initiated by the host when its load falls under the predefined minimum number of ready processes, when the host gets under load it requests for the activities from the remote host. The remote host lookup its local list for ready activities and some of the activities are passed on to the requester host and get the acknowledgment from the host.
本地队列算法 ：此算法假定进程间迁移，此思想是当主机的负载量低于预定义的最小就绪进程数时(当主机负载下)时，主机启动的进程迁移由主机启动的所有新进程的静态分配来自远程主机的活动。 远程主机在本地列表中查找准备就绪的活动，某些活动将传递给请求者主机，并从主机获取确认。
This is a distributive cooperative algorithm which requires inter-process communication but lesser as compared to the central queue algorithm.
这是一种分布式协作算法，需要进行进程间通信，但是比中央队列算法要少。
Least connection Algorithm: This algorithm decides the load distribution based on connection, present on a node, the load balancer maintains the law of numbers the number increases when a new connection is established and decreases when connection finished or timed out. The nodes with least no. of connections are selected first.
最少连接算法 ：该算法根据存在于节点上的连接来确定负载分布，负载均衡器保持数字定律，当建立新连接时，数量增加，而当连接完成或超时时，数量减少。 编号最少的节点。 首先选择连接数。
Conclusion:
结论：
In this article, we have discussed the various algorithms of dynamic load balancing in brief. For further queries shoot your questions in the comment section.
在本文中，我们简要讨论了动态负载平衡的各种算法 。 如有其他查询，请在评论部分中提出您的问题。

静态负载均衡和动态负载均衡

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• 静态磨损衡和动态磨损平衡 1. 动态磨损平衡是指当需要更改某个page中的数据时，将新的数据写入擦除次数较少的 特理页上，同时将原页标为无效页，动态磨损平衡算法的缺点在于，如果刚刚写入的数据 很快又被更新，...
静态磨损衡和动态磨损平衡
1. 动态磨损平衡是指当需要更改某个page中的数据时，将新的数据写入擦除次数较少的
特理页上，同时将原页标为无效页，动态磨损平衡算法的缺点在于，如果刚刚写入的数据
很快又被更新，那么，刚刚更新过的数据块很快又变成无效页，如果频繁更新，无疑会让
保存冷数据的block极少得到擦除，对闪存整体寿命产生不利影响。早期的ssd主控多用动态
磨损平衡算法。现在则更多是研究动态和静态共同使用。
2. 静态磨损平衡则是考虑了那些频率很低的block(冷数据)，例如：系统数据所在的block
或者某些只读数据，这些冷数据所在的block被更新的频率比热数据所在的block明显低很多，
静态磨损平衡算法是把这些冷数据所在的block也加入磨损平衡中，增加了闪存的总体寿命。

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• 动态平衡策略 ，最早由“华尔街教父” 格雷厄姆 提出，之后也被很多证券分析师所引用。上述是一个极简的初级版本。 关于策略的实际效果，很多人在书籍或文章中有过论述。但我想你恐怕还是对此持谨慎怀疑的态度。...

赚钱是个俗气的话题，但又是人人都绕不开的事情。我今天来“科学”地触碰下这个话题。
谈赚钱，就会谈到理财、投资，谈到炒股。有这样一个笑话：

问：如何成为百万富翁？

答：带一千万进入股市。

那么你有没有炒过股？有没有亏过钱？
股市虽然是个充满造富神话的地方，但对于大部分参与者来说，风险都是极高的，所谓七亏二平一赚。而一般的银行理财、货币基金，则是相对稳定的低收益率。今天要聊的是一个介于二者之间的投资策略，既能提升你的收益率，又能维持一个相对可控的风险。（真有这种好事？）

策略很简单，一共分两步：
把你手头准备用于投资的闲钱（注意是闲钱），50%投资于股票指数基金，比如指数基金300ETF，50%投资于低风险固定收益产品，比如大家都知道的余额宝、其他货币基金、银行固定收益理财等。每隔固定的一段时间进行一次资产再平衡（假设一年），使股票资产和固定收益资产的比例恢复到50%对50%，比如每年12月31日，如果这一年股票大涨，则需要卖出股票，买入货币基金，使调整后两中资产的市值恢复50%对50%。
然后，就没有然后了……就这么简单。
这个策略并不是我拍脑袋想出来的，它的正式名称叫做动态再平衡策略，最早由“华尔街教父”格雷厄姆提出，之后也被很多证券分析师所引用。上述是一个极简的初级版本。
关于策略的实际效果，很多人在书籍或文章中有过论述。但我想你恐怕还是对此持谨慎怀疑的态度。那么接下来，我就用代码，在历史数据上做一些模拟统计实验，看看效果究竟如何。
这里的数据来源是 tushare，一个开源财经数据接口包，我之前在文章中也有介绍过，详见：想用 Python 做数据分析？先玩玩这个再说
数据处理用到了 numpy，绘图使用了 matplotlib。
详细代码获取见文末。

我们模拟场景设定为：
初始资金为 10000 元以沪深300[399300]指数作为指数基金的参考为了简化模型，我们不考虑休息日，假设每个交易日的固定收益为万分之一（年化3%左右）。每隔一段固定时间，就进行一次“再平衡”操作，将指数基金与固定收益的比例恢复50:50。将结果与全部购买指数基金和全部购买固定收益的效果进行对比。

根据之前的策略和设定，选取不同周期和时间段进行数次实验，结果为：

在几次实验中，再平衡策略的收益均处在另外两种策略中间：当股市好时，可以获取远超固定收益的回报；而当你的买卖点选择不好，股票赔钱的时候，也不会亏太多。尤其像最后一组，从07年3000点左右买入，经历10年2轮大牛市，股票回到原点后，再平衡策略依然有相当于固定收益的效果。
可视化展示：

蓝线为指数，红线为全指数基金策略（二者曲线一致，只是坐标轴不一样），绿色是固定收益的曲线，堆叠折线图则是再平衡策略的曲线（下半部固定收益，上半部指数基金）。再平衡策略基本就是以固定收益为标准，围绕其做波动，而波动的影响就是股市的涨跌。因此既保证了收益稳定性，又增加了有超额收益的机会。
在最简版的基础上，还可以有个变化：不按固定周期再平衡，而是按比例，比如当其中一部分超过另一部20%时，则触发再平衡。
放在上述实验数据中，总体来说收益率有所提升：

还可以将再平衡策略与定投策略结合起来，比如初始 10000 元，之后每个月（以30个交易日简化）投入 1000 元，按照我们第二种再平衡策略，从 07 年 5 月一直坚持到现在，结果是：

共投入成本
101000 元
再平衡策略最终资金
131010 元
对比只买固定收益是
118317 元
只买指数基金是
108857 元

当然，仅从选取这几次来下结论，依然不是很有说服力，所以我让程序随机选取开始和结束的时间点（至少1000个交易日），进行了1000次实验，最终的收益率统计如下图：

红点是再平衡策略收益率，黄点是固定收益率，绿点是指数基金收益率。
我们的策略收益率大部分保持在 0~7 之间，标准差为 5.88，相对稳定。这一收益率也有赖于固定收益的基础收益率，如果固定收益能提高到 5% 以上，此策略的收益率平均将接近 10%。
而纯股票的收益率，虽然有可能达到惊人的数值（比如顶上那个点 150 %），但标准差有 14.1，也有很大的概率亏损。
因此，这个策略不太能让你暴富，但对于寻求资产稳定增值的朋友，是非常值得参考的资产配置策略。
有人嘀咕了，说的这么神，你自己买了没？
emmmm……这个，我就低调地晒个图吧：

当然，这点盈利纯属狗屎运。（35倍的收益率其实是股票转件计算收益的一个“bug”：是以剩余资金来计算百分比）
策略重要，找到一个好的入场时机更重要。不跟风，保持独立思考，正所谓“别人贪婪时我恐惧，别人恐惧时我贪婪”。现在是不是合适的入场时机，这就不是我这个代码能帮你算出来了的。

获取文中相关代码，请在公众号（Crossin的编程教室）里回复关键字 策略

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• 一种自动阈值白平衡算法实现 1.算法原理  白平衡是图像处理的一个极重要概念。所谓白平衡（英文名称为White Balance），就是对白色物体的还原。当我们用肉眼观看这大千世界时，在不同的光线下，对相同的颜色的感觉...
一种自动阈值白平衡算法实现
1.算法原理
白平衡是图像处理的一个极重要概念。所谓白平衡（英文名称为White Balance），就是对白色物体的还原。当我们用肉眼观看这大千世界时，在不同的光线下，对相同的颜色的感觉基本是相同的，比如在早晨旭日初升时，我们看一个白色的物体，感到它是白的；而我们在夜晚昏暗的灯光下，看到的白色物体，感到它仍然是白的。这是由于人类从出生以后的成长过程中，人的大脑已经对不同光线下的物体的彩色还原有了适应性。但是，作为拍摄设备，如数码相机，可没有人眼的适应性，在不同的光线下，由于CCD输出的不平衡性，造成数码相机彩色还原失真。一般情况下，我们习惯性地认为太阳光是白色的，已知直射日光的色温是5200K左右，白炽灯的色温是3000K左右。用传统相机的日光片拍摄时，白炽灯光由于色温太低，所以偏黄偏红。所以通常现场光线的色温低于相机设定的色温时，往往偏黄偏红，现场光线的色温高于相机设定时，就会偏蓝。
为了解决不同色温下，引起的白色漂移现象。由于白色对色温变化的响应最大，通常用白色来作为调整的基色。通常的白平衡技术有：自动白平衡、钨光白平衡、荧光白平衡、室内白平衡、手动调节。本文仅介绍其中的一种自动白平衡。
白平衡算法通常分为两步：白色点的检测，白色点的调整。本方法采用一个动态的阀值来检测白色点。详细算法过程为：
1.  把图像w*h从RGB空间转换到YCrCb空间。
2.  选择参考白色点：
a. 把图像分成宽高比为4:3个块(块数可选)。
b. 对每个块，分别计算Cr，Cb的平均值Mr，Mb。
c. 对每个块，根据Mr，Mb，用下面公式分别计算Cr，Cb的方差Dr，Db。

d. 判定每个块的近白区域（near-white region）。
判别表达式为：

设一个“参考白色点”的亮度矩阵RL，大小为w*h。
若符合判别式，则作为“参考白色点”,并把该点（i,j）的亮度（Y分量）值赋给RL(i,j)；
若不符合，则该点的RL(i,j)值为0。
3.  选取参考“参考白色点”中最大的10%的亮度（Y分量）值，并选取其中的最小值Lu_min.
4.  调整RL，若RL(i,j)<Lu_min,  RL(i,j)=0; 否则，RL(i,j)=1；
5.  分别把R，G，B与RL相乘，得到R2，G2，B2。  分别计算R2，G2，B2的平均值，Rav，Gav，Bav；
6.  得到调整增益：  Ymax=double(max(max(Y)))/5;                                     Rgain=Ymax/Rav;                                     Ggain=Ymax/Gav;                                     Bgain=Ymax/Bav;
7.  调整原图像：Ro= R*Rgain; Go= G*Ggain; Bo= B*Bgain;
2.关键实现代码

int RGB2YCbCr(IMAGE_TYPE *bmp_img,T_U8*Y_img,double *Cb_img,double *Cr_img,DWORD width,DWORD height)
{
T_U32 lineByte,Source_linebyte,source_index,dst_index;
T_U16 i,j,Y;
T_U16 k = 0;
T_U8 *Source_img,R,G,B;

double Cr;
double Cb;

lineByte = (width * 8 / 8 + 3) / 4 * 4;
Source_img = bmp_img+54;
Source_linebyte = WIDTHBYTES(width*24);

for (i = 0; i < height;i++)
{
for (j = 0;j < width;j++)
{
source_index = Source_linebyte*i+3*j;
dst_index = lineByte*i+j;

R = Source_img[source_index+2];
G = Source_img[source_index+1];
B = Source_img[source_index];

Y = 0.299*R+0.587*G+0.114*B;
Cr = 0.5*R-0.419*G-0.081*B;
Cb = -0.169*R-0.331*G+0.5*B;

Y_img[dst_index] = (T_U8)Y;
Cr_img[dst_index] = Cr;
Cb_img[dst_index] = Cb;
}
}
return 0;
}

int AutoWhiteBalance_Optimi(IMAGE_TYPE *bmp_img,DWORD width,DWORD height)
{

T_U8*Y_img,*Ydata_img,*SignData,R,G,B,*bmp_data,*Dstbmp_img,*Dstbmp_data;
T_U16 height_step = height/3,witdth_step = width/4;
DWORD  PixNum = height_step*witdth_step,i,j,m,n,Threshold =0,YLumi[256] = {0};
DWORD line_width,source_line_width,source_index,CbCr_indx,index,WhitePoint = 0,WhitePointCount = 0,WhitePoint10 = 0;
int arrindex=0,YMax = -999;
double Mr,Mb,Dr,Db,b1,b2,b,c,*Cb_img,*Cr_img,*Cbdata_img,*Crdata_img;
double MeanSumr,MeanSumb;
double absSumr,absSumb,Rave,Gave,Bave,RGain,GGain,BGain;

FILE *AutoWhiteBalance_fp = fopen("AutoBalance.bmp","wb");

if(NULL == AutoWhiteBalance_fp)
{
printf("Can't open AutoBalance.bmp\n");
return -1;
}

line_width = (width * 8 / 8 + 3) / 4 * 4; //8位深的BMP图像输入图像
source_line_width = ((width * 24 / 8 + 3) / 4 * 4 );
Cb_img = (double*)malloc(width*height*sizeof(double));
Cr_img = (double*)malloc(width*height*sizeof(double));
Y_img = (T_U8*)malloc(line_width*height);
SignData = (T_U8*)malloc(line_width*height);

RGB2YCbCr(bmp_img,Y_img,Cb_img,Cr_img,width,height);

Cbdata_img = Cb_img;
Crdata_img = Cr_img;
Ydata_img = Y_img;

WhitePoint = 0;
for (i= 0;i < height; i += height_step)
{
for (j = 0; j <width; j += witdth_step)
{
Mb = 0;
Mr = 0;
MeanSumr = 0;
MeanSumb = 0;
absSumr = 0;
absSumb = 0;
for (m = 0; m < height_step;m++)
{
for (n = 0; n <witdth_step;n++)
{
index = (m+i)*width+n+j;
MeanSumr += (Crdata_img[index]);
MeanSumb += (Cbdata_img[index]);
}
}

//计每个块Cb，Cr的均值
Mr = MeanSumr/(double)PixNum;
Mb = MeanSumb/(double)PixNum;

for (m = 0; m < height_step;m++)
{
for (n = 0; n <witdth_step;n++)
{
index = (m+i)*width+n+j;
absSumr += abs(Crdata_img[index]-Mr);
absSumb += abs(Cbdata_img[index]-Mb);
}
}

//计算每个块绝对差累加值
Dr = absSumr / PixNum;
Db = absSumb / PixNum;

if (Mb<0)//计算mb+db*sign（mb）
{
b=Mb+Db*(-1);
}
else
b=Mb+Db;

if (Mr<0)//计算1.5*mr+dr*sign（mb）；
{
c=1.5*Mr+Dr*(-1);
}
else
c=1.5*Mr+Dr;

//候选白点像素计算
for (m = 0; m < height_step;m++)
{
for (n = 0; n <witdth_step;n++)
{
index =(m+i)*line_width+n+j;
CbCr_indx = (m+i)*width+n+j;
if(abs(Cbdata_img[CbCr_indx]-b)<(1.5*Db) && abs(Crdata_img[CbCr_indx]-c)<(1.5*Dr))
{
YLumi[Ydata_img[index]]++;
SignData[index] = Ydata_img[index];
WhitePoint++;
}

}
}

}
}

//选取候选白点数的最亮10%确定为最终白点，并选择其前10%中的最小亮度值
WhitePointCount = 0;
for(i = 255; i >0; i--)
{
WhitePointCount += YLumi[i];

if(WhitePointCount >= (double)WhitePoint/10)
{
Threshold  = i;
break;
}
}

WhitePoint10 = 0;
for(i = 0; i < height;i++)
{
for(j = 0;j < width;j++)
{
index = i*line_width+j;
if(SignData[index] >= Threshold)
{
SignData[index] = 1;
WhitePoint10++;
}
else
SignData[index] = 0;
}
}

bmp_data = bmp_img+54;
Dstbmp_data = Dstbmp_img + 54;
Rave = 0;
Gave = 0;
Bave = 0;

//白点的RGB三分量的平均值
for(i = 0;i < height;i++)
{
for(j = 0; j <width;j++)
{
source_index = i*source_line_width+3*j;
index = i*line_width+j;
Dstbmp_data[source_index+0] = bmp_data[source_index]*SignData[index];
Dstbmp_data[source_index+1] = bmp_data[source_index+1]*SignData[index];
Dstbmp_data[source_index+2] = bmp_data[source_index+2]*SignData[index];

Rave += Dstbmp_data[source_index+2];
Gave += Dstbmp_data[source_index+1];
Bave += Dstbmp_data[source_index+0];
}
}

Rave = Rave / (WhitePoint10);
Gave = Gave / (WhitePoint10);
Bave = Bave / (WhitePoint10);

for(i = 0; i < height;i++)
{
for(j = 0; j < width;j++)
{
index = i*line_width+j;
if(YMax < Ydata_img[index])
YMax = Ydata_img[index];
}
}

//增益调整
YMax = YMax / 3.0;

RGain = YMax / Rave;
GGain = YMax / Gave;
BGain = YMax / Bave;

//白平衡校正
for(i = 0; i <height; i++)
{
for(j = 0; j < width;j++)
{
source_index = i*source_line_width+3*j;
bmp_data[source_index] = (T_U8)(BGain* bmp_data[source_index]);
bmp_data[source_index+1] = (T_U8)(GGain* bmp_data[source_index+1]);
bmp_data[source_index+2] = (T_U8)(RGain* bmp_data[source_index+2]);

}
}

fclose(AutoWhiteBalance_fp);
free(Cb_img);
free(Cr_img);
free(Y_img);

return 0;

}

3.图像效果

A色温校正对比图

TL84色温校正对比图

D65色温校正对比图

参考文献：
1.http://www.cnblogs.com/haar/articles/1392227.html
2.基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果
3.https://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/20/3032062.html


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