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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
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作为Python开发者，你是否经常被依赖安装的漫长等待、虚拟环境的繁琐管理，或是脚本分享时“环境不一致”的问题困扰？ 近年来，一款名为UV的工具悄然兴起，它不仅以极速安装依赖著称，更通过一系列创新设计重构了Python脚本的运行逻辑。 本文主要介绍UV的三大实用技巧，从“依赖即代码”到“动态环境隔离 阅读全文
posted @ 2025-04-27 12:23
wang_yb
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在数据可视化领域，Plotly不仅是高效的绘图工具，更是设计师的创意画布。 当基础图表已无法满足品牌化需求时，样式定制能力将成为数据叙事的关键武器。 深入的样式定制能够帮助我们打造品牌化图表、实现精准的视觉表达，并显著提升交互体验。 本文将深入探讨Plotly的样式定制高级技巧，从自定义模板的创建到 阅读全文
posted @ 2025-04-25 17:28
wang_yb
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在数据可视化的世界中，一个精心设计的图表不仅能准确传达信息，还能提升整体的专业性和吸引力。 而Plotly作为Python中强大的可视化库，提供了丰富的样式定制功能，帮助我们轻松实现这一目标。 本文从快速换肤到精细调整，深入探索Plotly的样式定制基础，让你的图表在视觉上脱颖而出。 1. 内置模板 阅读全文
posted @ 2025-04-24 10:33
wang_yb
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在SVM中，软间隔是一个重要的概念，它允许模型在一定程度上容忍误分类，从而提高模型的泛化能力。 本文将详细介绍软间隔的定义、与硬间隔的区别、损失函数的作用，最后使用 scikit-learn 进行实际演示。 1. 软间隔 vs 硬间隔 在支持向量机中，软间隔是指允许某些数据点违反分类边界（即误分类） 阅读全文
posted @ 2025-04-22 09:17
wang_yb
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在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，而核函数则是其核心组件之一。 核函数的本质是一个「空间映射工具」。 当原始数据在低维空间中线性不可分时（如环形、月牙形数据），核函数能将数据隐式地映射到更高维的特征空间，使得在高维空间中数据变得线性可分，同时避免直接计算高维特征的爆炸性计算量 阅读全文
posted @ 2025-04-21 10:30
wang_yb
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在数据可视化领域，Plotly的子图布局是打造专业级仪表盘的核心武器。 当面对多维数据集时，合理的子图布局能显著提升多数据关联分析效率，让数据的呈现更加直观和美观。 本文将深入探讨Plotly中子图布局技巧，并结合代码实现与实际场景案例，介绍多子图组织方法的技巧。 多子图布局 网格布局 网格布局是P 阅读全文
posted @ 2025-04-19 09:56
wang_yb
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在数据分析与可视化领域，一张优秀的图表不仅需要准确呈现数据，更应通过合理的布局提升信息传达效率，增强专业性和可读性。 Plotly作为一款强大的Python可视化库，提供了丰富的布局定制功能，帮助我们实现这一目标。 本文将从基础元素设置到坐标轴深度定制，结合代码与场景案例，来介绍标签与坐标轴的核心布 阅读全文
posted @ 2025-04-18 09:28
wang_yb
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1. 发布时间表 5月初：发布首个Beta版本 后续：依次发布3个Beta版本和2个候选版本 10月：发布最终正式版本 注：3.14版本不再添加新功能，仅包含错误修复和微小更改。 2. 新功能特性 2.1. PEP 765：禁止finally块中使用控制流语句 禁止内容：return、break、c 阅读全文
posted @ 2025-04-16 08:31
wang_yb
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在机器学习的广阔领域中，决策树一直是一种备受青睐的算法。它以其直观、易于理解和解释的特点，广泛应用于分类和回归任务。 然而，随着数据复杂性的不断增加，传统决策树的局限性逐渐显现。 本文将深入探讨多变量决策树这一强大的工具，它不仅克服了传统决策树的瓶颈，还为处理复杂数据提供了新的思路。 1. 基本概念 阅读全文
posted @ 2025-04-15 09:57
wang_yb
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在数据分析和可视化领域，雷达图是一种适用于多维数据的可视化、综合评估和决策支持的工具。 雷达图通过将数据点沿多个轴分布，并通过多边形面积或线条连接来展示数据的多维度特征，能够直观地呈现数据在各个维度上的表现，帮助我们快速识别优势和劣势，从而做出更明智的决策。 本文主要介绍Plotly雷达图的奥秘，从 阅读全文
posted @ 2025-04-14 09:00
wang_yb
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