随笔分类 - databook
数据采集
摘要：
大家好，今天想和大家分享一个在制作Manim动画时非常实用的话题：如何动态计算两条直线的交点。 对于动点问题，比如初中数学中经典的“时钟模型”或“将军饮马”及其变种等等，硬编码坐标肯定不行，因为交点坐标是随动点变化的。 下面，我们结合 Python 的符号计算库 SymPy 和 Manim 的更新器
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大家好，今天想和大家分享一个在制作Manim动画时非常实用的话题：如何动态计算两条直线的交点。 对于动点问题，比如初中数学中经典的“时钟模型”或“将军饮马”及其变种等等，硬编码坐标肯定不行，因为交点坐标是随动点变化的。 下面，我们结合 Python 的符号计算库 SymPy 和 Manim 的更新器
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摘要：
2026年初，腾讯云智能体平台在公积金业务里跑通了一个“边聊边办”的场景。 用户随便丢一句“我去年缴存了多少？”，系统三分钟就能甩出一份结构化报告。换成以前，光是拉数据、写清洗逻辑、调格式，至少得耗上十五分钟。 这背后没什么玄学，只是AI已经实实在在地嵌进了数据科学的流水线。 过去我们花80%的时间
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2026年初，腾讯云智能体平台在公积金业务里跑通了一个“边聊边办”的场景。 用户随便丢一句“我去年缴存了多少？”，系统三分钟就能甩出一份结构化报告。换成以前，光是拉数据、写清洗逻辑、调格式，至少得耗上十五分钟。 这背后没什么玄学，只是AI已经实实在在地嵌进了数据科学的流水线。 过去我们花80%的时间
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摘要：
👋 Hi，数据分析圈的朋友们！ 你是不是也经历过这样的场景： 老板问："上周的复购率是多少？" 你查了A表，算出来是18%； 同事查了B表，说是23%； 运营同学从后台导出，又是20.5%…… 三个人，三个数，谁都没错，但就是对不上。😅 别慌，这不是你一个人的问题。今天咱们聊聊一个很多数据团队都
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👋 Hi，数据分析圈的朋友们！ 你是不是也经历过这样的场景： 老板问："上周的复购率是多少？" 你查了A表，算出来是18%； 同事查了B表，说是23%； 运营同学从后台导出，又是20.5%…… 三个人，三个数，谁都没错，但就是对不上。😅 别慌，这不是你一个人的问题。今天咱们聊聊一个很多数据团队都
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摘要：
复制文字带换行？改一个字排版全乱？同一个文件到处显示一致？ 我以前也觉得是PDF软件太垃圾。后来想通了：不是软件不行，是我一直把它用错了地方。 我被PDF坑过太多次了 从论文里复制一段话，贴出来全是"-"和莫名其妙的换行 想改一个错别字，后面的内容全跑了，调坐标调到想砸电脑 给客户发的报价单，在他电
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复制文字带换行？改一个字排版全乱？同一个文件到处显示一致？ 我以前也觉得是PDF软件太垃圾。后来想通了：不是软件不行，是我一直把它用错了地方。 我被PDF坑过太多次了 从论文里复制一段话，贴出来全是"-"和莫名其妙的换行 想改一个错别字，后面的内容全跑了，调坐标调到想砸电脑 给客户发的报价单，在他电
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摘要：
数据分析和编程一样，是有模式的。其实大部分业务分析题，扒开外壳看内核，就那7个套路。 你遇到的那些所谓“新问题”，90%都能套进下面这7个框架。 不管你是在字节、阿里、拼多多，还是一个小创业公司做增长--数据就是数据，逻辑永远不会骗你。 🎯 模式1：连接+筛选 = 精准找人找事 业务场景： 春运期
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数据分析和编程一样，是有模式的。其实大部分业务分析题，扒开外壳看内核，就那7个套路。 你遇到的那些所谓“新问题”，90%都能套进下面这7个框架。 不管你是在字节、阿里、拼多多，还是一个小创业公司做增长--数据就是数据，逻辑永远不会骗你。 🎯 模式1：连接+筛选 = 精准找人找事 业务场景： 春运期
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摘要：
最近，我经常去参加一些企业的技术选型评审会。在会上，我发现了一个极其普遍且有些滑稽的现象：不管是做电商的、做SaaS的还是搞传统制造的，大家PPT里的AI规划永远指向同一个终局--“预计明年替代X个人力，降低Y%的成本”。 每当这时候，我都想按下暂停键，像个老教授一样敲敲黑板：“各位，如果咱们花大价
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最近，我经常去参加一些企业的技术选型评审会。在会上，我发现了一个极其普遍且有些滑稽的现象：不管是做电商的、做SaaS的还是搞传统制造的，大家PPT里的AI规划永远指向同一个终局--“预计明年替代X个人力，降低Y%的成本”。 每当这时候，我都想按下暂停键，像个老教授一样敲敲黑板：“各位，如果咱们花大价
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摘要：大家好！【Manim数学动画基础】系列课程又更新了一节！ 这次通过一个具体的案例（弧形变换求阴影面积），来深入浅出地讲解如何使用Manim，将一个看似复杂的几何问题，通过动画一步步拆解、变换，最终呈现出清晰的解题思路。 一、题目与动画构思 本案例源自一道经典的几何题：已知大圆直径（例如 AB=8），
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摘要：
当“氛围编码”的蜜月期结束，我们才发现欠下的债终究要还 2026年初，一位ID为mo的开发者发表了那篇引爆开发者社区的反思文章《“氛围编码”2年攒下的烂摊子，正在逼我重新手写代码》。 他的经历让无数人感同身受：从最初被AI惊艳，到逐步把更复杂的任务交给模型，再到某天打开完整的代码库逐行通读后惊呆——
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当“氛围编码”的蜜月期结束，我们才发现欠下的债终究要还 2026年初，一位ID为mo的开发者发表了那篇引爆开发者社区的反思文章《“氛围编码”2年攒下的烂摊子，正在逼我重新手写代码》。 他的经历让无数人感同身受：从最初被AI惊艳，到逐步把更复杂的任务交给模型，再到某天打开完整的代码库逐行通读后惊呆——
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摘要：
2026年初，科技投资公司Prosus宣布了一个惊人的数字：其全球生态系统中已部署37,000个AI智能体——而就在半年前，这个目标还被外界视为“疯狂”。 与此同时，Just Eat有超过95%的工程师每天都在使用AI编码工具，30-40%的生产代码由AI生成。 数据团队也正站在一个十字路口。 一方
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2026年初，科技投资公司Prosus宣布了一个惊人的数字：其全球生态系统中已部署37,000个AI智能体——而就在半年前，这个目标还被外界视为“疯狂”。 与此同时，Just Eat有超过95%的工程师每天都在使用AI编码工具，30-40%的生产代码由AI生成。 数据团队也正站在一个十字路口。 一方
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摘要：
2026年3月，杭州某AI电商公司的算法工程师坐在工位前，打开Cursor，旁边挂着Claude Code做系统架构，再开个窗口用于最终代码测试--这是他口中的“工地总指挥”模式。 三年前刚入职时，他每天的工作是“手搓代码”，而现在，90%的内容变成了指挥多个AI智能体干活。 他的故事不是个例。在腾
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2026年3月，杭州某AI电商公司的算法工程师坐在工位前，打开Cursor，旁边挂着Claude Code做系统架构，再开个窗口用于最终代码测试--这是他口中的“工地总指挥”模式。 三年前刚入职时，他每天的工作是“手搓代码”，而现在，90%的内容变成了指挥多个AI智能体干活。 他的故事不是个例。在腾
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摘要：
当你的朋友推荐餐厅时，你已经在进行贝叶斯推理——只是你没意识到而已 引言：为什么82%的医生会答错？ 在医学教育中有一个经典案例：当医生们面对乳腺癌筛查问题时，82%的人给出了错误答案。 问题是这样描述的：1%的女性患有乳腺癌，筛查测试的灵敏度为80%（真阳性率），假阳性率为9.6%。 如果一位女性
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当你的朋友推荐餐厅时，你已经在进行贝叶斯推理——只是你没意识到而已 引言：为什么82%的医生会答错？ 在医学教育中有一个经典案例：当医生们面对乳腺癌筛查问题时，82%的人给出了错误答案。 问题是这样描述的：1%的女性患有乳腺癌，筛查测试的灵敏度为80%（真阳性率），假阳性率为9.6%。 如果一位女性
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摘要：
在AI可以写出流畅代码、生成营销文案甚至诊断医学影像的今天，人类的价值到底在哪里？ 这是一个让无数人焦虑的问题。 最近读到一篇国外的文章《How Human Work Will Remain Valuable in an AI World》的文章，其中有个概念让我印象深刻--“疤痕组织”（scar
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在AI可以写出流畅代码、生成营销文案甚至诊断医学影像的今天，人类的价值到底在哪里？ 这是一个让无数人焦虑的问题。 最近读到一篇国外的文章《How Human Work Will Remain Valuable in an AI World》的文章，其中有个概念让我印象深刻--“疤痕组织”（scar
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摘要：
这些错觉以清晰而明确的方式告诉我们：我们并非直接体验这个世界。 我们常常相信“眼见为实”，但知觉错觉告诉我们：事实并非如此。 我们的大脑并非直接复制世界，而是在构建一个基于经验与期望的“最佳猜测模型”。 今天，我们将通过 5 种经典的知觉错觉，来探索视觉的奥秘。 前三种是静态图像错觉，后两种则是动态
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这些错觉以清晰而明确的方式告诉我们：我们并非直接体验这个世界。 我们常常相信“眼见为实”，但知觉错觉告诉我们：事实并非如此。 我们的大脑并非直接复制世界，而是在构建一个基于经验与期望的“最佳猜测模型”。 今天，我们将通过 5 种经典的知觉错觉，来探索视觉的奥秘。 前三种是静态图像错觉，后两种则是动态
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摘要：
大家新年好！Manim Community Edition (CE) 刚刚发布了里程碑式的 v0.20.0 版本。 如果你觉得以前写 updater（更新程序）太啰嗦，或者每次渲染随机场景结果都不一样让你抓狂，那么这次更新绝对是为你准备的！ 本次更新不仅重构了核心组件，还带来了一些超甜的“语法糖”。
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大家新年好！Manim Community Edition (CE) 刚刚发布了里程碑式的 v0.20.0 版本。 如果你觉得以前写 updater（更新程序）太啰嗦，或者每次渲染随机场景结果都不一样让你抓狂，那么这次更新绝对是为你准备的！ 本次更新不仅重构了核心组件，还带来了一些超甜的“语法糖”。
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摘要：提到数据可视化，大家脑海里往往浮现的是炫酷的动态图表或复杂的仪表板。 但其实，在商业报告和学术研究中，表格（Table） 才是那个最默默无闻却最不可或缺的英雄。 很多时候，一张设计糟糕的表格就像一堵密不透风的砖墙，让人望而生畏；而一张优秀的表格，应该像是一个精心整理的陈列柜，一眼就能看到最有价值的宝
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摘要：
最近几年，基本已经不做应用系统的开发了，主要做一些数据分析和机器学习相关的应用（业务复杂度不高），因此，对于以前熟悉的各种软件模式也逐渐生疏。 今天，偶尔又翻到保罗·格雷厄姆（Paul Graham）之前写过的一篇关于 Lisp 和编程本质的文章《自下而上的编程》，感觉这种源于黑客文化的“自下而上”
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最近几年，基本已经不做应用系统的开发了，主要做一些数据分析和机器学习相关的应用（业务复杂度不高），因此，对于以前熟悉的各种软件模式也逐渐生疏。 今天，偶尔又翻到保罗·格雷厄姆（Paul Graham）之前写过的一篇关于 Lisp 和编程本质的文章《自下而上的编程》，感觉这种源于黑客文化的“自下而上”
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摘要：
我们在学习机器学习算法时，往往会被各种枯燥的数学公式所劝退。 今天，我将尝试用结合实际生活的方式，来介绍一个非常经典，而且可能是最“懂你心意”的算法——决策树 (Decision Tree)。。 别被这个术语吓到了，其实你每天点外卖的时候都在用它。 想象一下，下午三点，你站在奶茶店门口（或者打开了外
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我们在学习机器学习算法时，往往会被各种枯燥的数学公式所劝退。 今天，我将尝试用结合实际生活的方式，来介绍一个非常经典，而且可能是最“懂你心意”的算法——决策树 (Decision Tree)。。 别被这个术语吓到了，其实你每天点外卖的时候都在用它。 想象一下，下午三点，你站在奶茶店门口（或者打开了外
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摘要：
在数据可视化世界中，我们经常用直方图来描述数据的分布情况，但今天我想介绍两种特别而优雅的点状图变体：威尔金森点状图和麦穗图。 它们像数据世界的"点彩派"画家，用简单的点创造出丰富的信息层次。 与直方图相比，这种点绘法不仅能够更直观地展示数据分布的细节，还能更好地揭示数据之间的关系和模式，使得观察者能
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在数据可视化世界中，我们经常用直方图来描述数据的分布情况，但今天我想介绍两种特别而优雅的点状图变体：威尔金森点状图和麦穗图。 它们像数据世界的"点彩派"画家，用简单的点创造出丰富的信息层次。 与直方图相比，这种点绘法不仅能够更直观地展示数据分布的细节，还能更好地揭示数据之间的关系和模式，使得观察者能
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摘要：
提到 “数据分析”，你的脑海里浮现的是什么？是密密麻麻的Excel表格，是复杂的Python代码，还是令人眼花缭乱的仪表盘？ 很多想踏入这个行业的新人，往往一上来就陷入了工具的学习中。 但实际上，工具只是手段。在成为一名“数据工匠”之前，你首先需要成为一名“数据思考者”。 今天，我们抛开枯燥的定义，
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提到 “数据分析”，你的脑海里浮现的是什么？是密密麻麻的Excel表格，是复杂的Python代码，还是令人眼花缭乱的仪表盘？ 很多想踏入这个行业的新人，往往一上来就陷入了工具的学习中。 但实际上，工具只是手段。在成为一名“数据工匠”之前，你首先需要成为一名“数据思考者”。 今天，我们抛开枯燥的定义，
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摘要：
想象一下夏日的花丛中，成群的蜜蜂围绕着花朵忙碌地飞舞。每只蜜蜂都是一个独立的数据点，它们既保持群体聚集的形态，又不会完全重叠在一起。 这就是蜂群图（Swarm Plot）的核心理念——在有限的空间内展示所有数据点，让每个点都能被清晰看见。 蜂群图是一种特殊的数据可视化图表，它将分类数据与数值数据结合
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想象一下夏日的花丛中，成群的蜜蜂围绕着花朵忙碌地飞舞。每只蜜蜂都是一个独立的数据点，它们既保持群体聚集的形态，又不会完全重叠在一起。 这就是蜂群图（Swarm Plot）的核心理念——在有限的空间内展示所有数据点，让每个点都能被清晰看见。 蜂群图是一种特殊的数据可视化图表，它将分类数据与数值数据结合
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浙公网安备 33010602011771号