摘要：
读完这本书回过头才发现, 第一篇笔记居然是 2012年8月发的, 将近一年半的时间才看完这本书(汗!!!).为了方便以后查看, 做个《Linux内核设计与实现》读书笔记 的目录:《Linux内核设计与实现》读书笔记（一）-内核简介《Linux内核设计与实现》读书笔记（二）- 内核开发的准备《Linu... 阅读全文
posted @ 2014-01-11 09:56
wang_yb
阅读(34037)
评论(12)
推荐(24)
摘要： 
简洁的线条连接两个数据点，就像哑铃的两端，在对比分析中展现出令人惊艳的清晰度。 在平时的数据分析项目中，我经常会遇到比较两个相关数据集的变化情况。 这时，传统的做法是使用堆积条形图或簇状条形图，但它们存在一个共同问题：当我们需要精确追踪每个项目在两个时间点或两种条件下的变化时，这些图表会让我们的眼睛 阅读全文
简洁的线条连接两个数据点，就像哑铃的两端，在对比分析中展现出令人惊艳的清晰度。 在平时的数据分析项目中，我经常会遇到比较两个相关数据集的变化情况。 这时，传统的做法是使用堆积条形图或簇状条形图，但它们存在一个共同问题：当我们需要精确追踪每个项目在两个时间点或两种条件下的变化时，这些图表会让我们的眼睛 阅读全文
posted @ 2026-01-22 23:23
wang_yb
阅读(160)
评论(0)
推荐(3)
摘要： 
在数据可视化中，堆积条形图 擅长展示 “整体与构成” 的关系，但当每个柱子内的分段超过4个时，读者很难同时追踪各段的长度、位置与颜色映射， 误读概率显著上升。 更糟的是，若不同类别的总量差异很大，堆积结构会放大视觉错觉，导致“看起来差不多”的结论失真。 今天，本文将尝试探索一下改进堆积条形图的呈现方 阅读全文
在数据可视化中，堆积条形图 擅长展示 “整体与构成” 的关系，但当每个柱子内的分段超过4个时，读者很难同时追踪各段的长度、位置与颜色映射， 误读概率显著上升。 更糟的是，若不同类别的总量差异很大，堆积结构会放大视觉错觉，导致“看起来差不多”的结论失真。 今天，本文将尝试探索一下改进堆积条形图的呈现方 阅读全文
posted @ 2026-01-18 15:25
wang_yb
阅读(118)
评论(0)
推荐(1)
摘要： 
大家好！今天我们来聊聊Python里最 “平平无奇” 却又无处不在的print()函数。 作为Python开发者，我们几乎每天都在用它，但你真的了解它的所有玩法吗？ 其实很多时候，我们只用了它 10% 的功力。 今天，我们就来扒一扒 print 函数的“隐秘角落”。 掌握了它的几个参数，保证让你在同 阅读全文
大家好！今天我们来聊聊Python里最 “平平无奇” 却又无处不在的print()函数。 作为Python开发者，我们几乎每天都在用它，但你真的了解它的所有玩法吗？ 其实很多时候，我们只用了它 10% 的功力。 今天，我们就来扒一扒 print 函数的“隐秘角落”。 掌握了它的几个参数，保证让你在同 阅读全文
posted @ 2026-01-17 14:46
wang_yb
阅读(57)
评论(0)
推荐(0)
摘要： 
最近看到一篇介绍软件测试相关的文章，文章虽然比较早（2018年的），但是其中的观点依然适用。 在目前AI盛行的时候，软件测试也必然迎来它的变化。 我把文章中的要点整理了一下，这些测试的反模式涵盖了从测试策略、代码质量到心态管理的各个方面。 原文的链接放在了文章的末尾。 1. 只有单元测试，没有集成测 阅读全文
最近看到一篇介绍软件测试相关的文章，文章虽然比较早（2018年的），但是其中的观点依然适用。 在目前AI盛行的时候，软件测试也必然迎来它的变化。 我把文章中的要点整理了一下，这些测试的反模式涵盖了从测试策略、代码质量到心态管理的各个方面。 原文的链接放在了文章的末尾。 1. 只有单元测试，没有集成测 阅读全文
posted @ 2026-01-15 10:46
wang_yb
阅读(43)
评论(0)
推荐(1)
摘要： 
想象一下，你正站在一个圆形广场的中心，周围均匀排列着12根高度不同的灯柱，这就是径向条形图带给我们的视觉体验。 在数据可视化领域，我们常常满足于传统的直角坐标系条形图，但当数据具有周期性或比较性时，径向条形图和圆形条形图为我们打开了新的可能性。 1. 设计原理 这两种图表把传统的笛卡尔坐标系换成极坐 阅读全文
想象一下，你正站在一个圆形广场的中心，周围均匀排列着12根高度不同的灯柱，这就是径向条形图带给我们的视觉体验。 在数据可视化领域，我们常常满足于传统的直角坐标系条形图，但当数据具有周期性或比较性时，径向条形图和圆形条形图为我们打开了新的可能性。 1. 设计原理 这两种图表把传统的笛卡尔坐标系换成极坐 阅读全文
posted @ 2026-01-13 23:10
wang_yb
阅读(201)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
棒棒糖图（Lollipop Chart）可以看作是条形图的一种“轻盈版”变体：它用一根从基准线延伸出来的“棒”，并在末端以一个“糖”（圆点）来表示数值，取代了传统的矩形条。 这种图表传达的信息与条形图是一样的，但它更注重突出数据点的位置，整体看起来更加清新、现代。 今天，我们一起探索棒棒糖图的优势， 阅读全文
posted @ 2026-01-10 08:42
wang_yb
阅读(494)
评论(1)
推荐(3)
摘要：
在日常工作中，你是否遇到过这种情况：你辛辛苦苦跑完数据，画了一张图表发给老板或客户，结果对方盯着看了半天，问了一句：“所以，你想表达什么？” 这就像讲笑话没人笑一样尴尬。图表的本质不是 “画图”，而是 “沟通”。 今天，我将分享 5 个提升可视化效果的原则，并用 Python 的 matplotli 阅读全文
posted @ 2026-01-06 22:29
wang_yb
阅读(449)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
想象一下，你走进一个挤满人的房间，朋友向你招手--你几乎立刻就能看到他。 这是因为“招手”这个动作在你的大脑进行深入思考之前，就已经被注意到了。 再比如当你走在熙熙攘攘的大街上，如果所有人穿的都是黑灰色的大衣，而此时有一个人穿着鲜红色的风衣，你会看哪里？ 毫无疑问，你的目光会瞬间被那抹红色吸引。 这 阅读全文
posted @ 2026-01-04 23:10
wang_yb
阅读(329)
评论(1)
推荐(2)
摘要：
在数据分析中，我们常说：“一张好的图表胜过千言万语。” 但很多时候，我们做出来的图表却是“千言万语堵在心口难开”。读者看了半天，抓不住重点。 这是为什么？ 因为人类的视觉感知遵循一套被称为 格式塔（Gestalt） 的心理学原理。 简单来说，当我们看到一组物体时，大脑会自动将它们视为一个整体或一种模 阅读全文
posted @ 2026-01-02 15:05
wang_yb
阅读(349)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
提到回归分析，很多人第一时间想到的只有“线性回归”和“逻辑回归”。但实际上，针对不同的数据情况（比如有离群点、数据是计数的、数据有缺失截断等），我们有十几种回归模型可以选择。 今天为大家总结了 16种回归分析 的模型，重点不是介绍这些回归模型的原理，而是介绍如何在Python代码中使用这些模型，希望 阅读全文
posted @ 2025-12-30 14:47
wang_yb
阅读(481)
评论(2)
推荐(3)
浙公网安备 33010602011771号