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掌握机器学习数据集划分在机器学习的流程中，数据集的合理划分是模型训练与评估的关键前提。恰当的划分方式不仅能有效利用数据资源，还能确保模型评估结果的可靠性，为模型的泛化能力提供有力保障。

『Plotly实战指南』--柱状图绘制高级篇在数据可视化的世界里，柱状图是一种直观且强大的工具，用于展示数据的分布、比较和趋势。从基础的柱状图出发，我们可以进一步探索更复杂的图表类型，如分组柱状图和堆积柱状图，它们在处理多维数据和复杂关系时具有独特的优势。

『Plotly实战指南』--柱状图绘制基础篇柱状图作为最基础的数据可视化形式之一，能直观展示不同类别数据的对比关系，适用于一下的场景：今天，我们就来深入探索Plotly柱状图的绘制基础，掌握垂直柱状图和水平柱状图的绘制方法。

『Plotly实战指南』--折线图绘制进阶篇上一篇介绍了Plotly绘制折线图的基础知识和数据预处理的技巧，本文将重点探讨如何利用Plotly实现多线折线图的布局设计以及动态折线图的实现，

『Plotly实战指南』--折线图绘制基础篇在数据分析的世界中，折线图是一种不可或缺的可视化工具。它能够清晰地展示数据随时间或其他变量的变化趋势，帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常。

manim边学边做--三维图形的场景类在Manim中，ThreeDScene是一个专门为三维场景设计的类。它通过配置三维相机、支持复杂的相机运动以及管理物体与相机的交互关系，为科学可视化、工程仿真、数学教育等领域提供了强大的工具。

『Plotly实战指南』--绘图初体验今天，打算通过绘制一个简单的散点图，来开启我们 Plotly 绘图的初次尝试。本文目的不是介绍如何绘制散点图，而是通过散点图来介绍Plotly 绘图的基础步骤。

manim边学边做--移动相机的场景类Manim作为强大的数学动画引擎，其核心功能之一是实现复杂的镜头运动控制。MovingCameraScene类正是为满足这种需求而设计的专业场景类。

『Plotly实战指南』--架构与设计理念在数据科学和数据分析领域，数据可视化是理解数据和传达信息的关键环节。Python 作为最受欢迎的编程语言之一，拥有众多强大的可视化库，而 Plotly 无疑是其中的佼佼者。

manim边学边做--线性变换的场景类在数学可视化领域，Manim的LinearTransformationScene类为线性代数教学提供了强大的工具。

manim边学边做--向量相关的场景类VectorScene是Manim动画库中专门用于向量空间可视化的场景类，继承自基础 Scene 类。

manim边学边做--局部缩放的场景类在动画制作中，尤其是数学和科学可视化领域，有时我们需要将观众的注意力集中在场景的某个特定部分。Manim提供了一个强大的工具 ZoomedScene，它允许我们在场景中创建一个独立的缩放视图，从而实现对局部细节的深入展示。

『Python底层原理』--GIL对多线程的影响在 Python 多线程编程中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）是一个绕不开的话题。

『Python底层原理』--异步机制（async/await）在现代编程中，并发是提高程序效率的关键技术之一，它允许程序同时执行多个任务，充分利用系统资源。本文将深入探讨 Python 中的async/await机制，从并发编程基础讲起，逐步剖析其工作原理和实现方式。

manim边学边做--场景Scene简介在 Manim 社区版本中，Scene（场景）是构建动画的核心概念之一，它为我们提供了一个结构化的方式来组织和呈现动画内容。

『Python底层原理』--Python字典的实现机制在Python中，字典（dict）是一种极为强大且常用的内置数据结构，它以键值对的形式存储数据，并提供了高效的查找、插入和删除操作。

『Python底层原理』--Python字符串的秘密在现代编程中，字符串是不可或缺的数据类型。无论是处理用户输入、文件读写还是网络通信，字符串都扮演着核心角色。

『玩转Streamlit』--缓存机制Streamlit 应用在运行时，每次用户交互都会触发整个脚本的重新执行。这意味着一些耗时操作，如数据加载、复杂计算和模型训练等，可能会被重复执行，严重影响应用响应速度。

manim边学边做--标准相机在Manim动画制作库中，Camera类是负责管理屏幕显示内容的核心类，其功能涵盖场景设置、对象渲染、坐标转换等多个关键方面。

manim边学边做--相机Camera简介在Manim中，Camera是实现动画效果的重要工具之一。它就像我们观察动画的眼睛，通过控制相机的位置、角度和视野，可以创造出丰富多样的视觉效果。