2022新年伊始，送你百篇干货文章
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了2022新年伊始，送你百篇干货文章相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
2022年的第一天，美好期许：愿2022所有美好都加倍！
感谢大家一路的陪伴，回往 2021 年的经历，自己可谓是经历了诸多新的事情，同时也希望不负韶华，2022继续向上、向前。
回顾过去的2021年，在此摘选「架构精进之路」部分精品文章，汇总整理一下，希望大家喜欢~
1、系统架构应用汇总
应用篇
系统稳定性建设实践总结
我是这样给同事分析幂等性问题的
一文讲透“布隆过滤器”
跨系统数据一致性方案的思考（上）
HASH碰撞问题一直没真正搞懂？这下不用慌了
开放式API安全防护的七大原则
五种服务部署升级策略，你也许会用
理论篇
软件架构模式之事件驱动架构
软件架构模式之分层架构
双十一聊聊低时延利器：QUIC
关于组件，你真的了解么？
面试常见的四种算法思想，全在这里了
架构到底是什么？
领域驱动设计（DDD）靠谱么？
Design for failure常见的12种设计思想
2、消息中间件
【深究】对常驻进程问题再剖析
面对Kafka消费不给力，如何轻松解决呢？
超全面分布式缓存高可用方案：哨兵机制
一文搞懂 Redis高性能之IO多路复用
一致性算法Raft 简易入门
HTTP工作原理详解
一文讲透“布隆过滤器”
3、MySQL实用探秘
数据库范式与反范式设计，是一门艺术
关于mysql varchar类型最大值，原来一直都理解错了
隐秘的 MySQL 类型转换
MySQL explain 中的 rows 究竟是如何计算的？
福利！手把手教你做好一场技术分享
表驱动法
MySQL慢查询
针对工作中常见的MySQL慢查询问题进行拆解分析，带大家解锁并上手MySQL处理慢查询的正确姿势。
MySQL慢查询（上）：你知道为啥会慢么？
MySQL慢查询（中）：正确的处理姿势，你get到了吗？
MySQL慢查询（下）：问题解决，干货总结
《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之B-树
《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之B+树
《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之磁盘I/O
4、职业认知升级
超越身边80%的人，其实没有你想象的那么难！
盘点软件开发中那些有趣的边际效应
俞敏洪 ：阻碍你成长的，其实是你自己
如何做好一场技术分享，100%纯干货输出
我们是如何变普通的？
“信息茧房”里的人
有趣的“第二个系统”
我为什么开始写技术公众号
技术人员成长
关于成长一直是个热点话题，对此梳理了几篇对于技术人员成长的见解。
如何成为一名优秀的技术Leader？
2020 | 带领团队学习成长，干货总结
程序员不得不知的软技能
工作多年，分享16条职场经验给新人朋友
商业认知洞察
针对热点
商业 现象，整理了几篇认知文章，收获了不错的反响。
揭秘登上2021春晚舞台的黑科技-XR技术
微信红包封面，2021年为啥突然火了？
Clubhouse是个啥？一夜爆火一码难求
以上仅为部分代表内容，大家可以通过 “查看历史消息” 查阅全部已发布文章。
过去的2020这一年，
遇见，获得，选择，失去，成长，释怀
我与旧事归于尽，
来年依旧迎花开。
茫茫人海,芸芸众生。
你必须去寻找自己所爱
无论是工作还是爱情，都是如此
生活在加速
心累也是
唯有热爱才会让人心甘情愿……
送你一朵小红花，
祝今年的你多多喜乐！
（干货）送你数据可视化制作的30个小技巧！
数据新闻在当下比较流行，多被用于经济、卫生健康、体育等领域的新闻报道中。而数据新闻中如何将数据可视化，便成为数据新闻报道中十分关键的环节。今天，我们共同来学习一下数据可视化中不得不注意的小技巧。
优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗？当然不是！数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示，因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。
这里给大家总结了数据可视化的制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。
1.条形图的基线必须从零开始
条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。
2.使用简单易读的字体
有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。
3.条状图宽度适度
条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。
4.使用2D图形
虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。坚持2 次元，确保数据准确。
5.使用表格数字字体
表格间距赋予所有的数字相同的宽度，使它们排列时能彼此对齐，使比较更容易。大多数流行字体都内置了表格。不确定字体是否正确?就看小数点(或任何数字)是否对齐就行。
6.统一感
统一感使我们更容易接收信息：颜色，图像，风格，来源……
7.不要过分热衷于饼图
展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使用这个图表，因为肉眼对面积大小不敏感。
8.折线图中使用连贯的线条
虚线,虚线容易分散注意力。相反,使用实线和颜色,反而容易区分彼此的区别。
9.尊重部分所占整体的比例
在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。
10.面积、尺寸可视化
对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
11.使用大小来可视化值
大小可以帮助强调重要信息并添加上下文提示，使用大小来表示值配合地图使用的效果也非常好。如果您的可视化中有多个大小相同的数据点，它们会混在一起，很难区分值。
12.使用相同细节
添加的细节(和数字)越多，大脑处理的时间就越长。想想你想要用你的数据传达什么，以及最有效的方式是什么。
13.使用基础图形
一个很好的经验法则是，如果你不能高效理解，你的读者或听众可能也难理解。因此，坚持使用基础图形:直方图、条形图、维恩图、散点图和线形图。
14.视图数量
将您的可视化中的视图数量限制为三到四个。如果您添加太多视图，大局会被详细信息所淹没。
15.颜色深浅
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。
16.使用同一色系
颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。
17.避免使用鲜艳的颜色
明亮鲜艳的颜色就像是把所有的字母都大写想要强调一样，你的听众感觉你在对他们大声推销。单调的颜色，反而能很好地用于数据可视化，因为它们可以让你的读者理解你的数据，而不至于被数据淹没。
18.标签使用不同颜色区分
在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。例如，假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。在实验结束时，我们想画出每只动物的体重，分别用蓝色和红色区分猫和狗。
19.颜色数量
不要在一张图上使用6种以上的颜色。
20.解释编码
通过一定的形状、颜色和几何图形的结合，将数据呈现出来。为了让读者能读清楚，图表设计者就要把这些图形解码回数据值。
21.轴标签
这可能看起来没有必要，或者不是很有帮助，但是你无法想象，如果你的图表有点混乱，或者看到数据的人对此不是很熟悉，你会被问多少次 x/y 轴代表的是什么。按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称。
22.标题
如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。
23.重点元素做注释
通常情况下，仅仅在图表的左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。
24.重要视图位置
将最重要的视图放置在顶部或左上角。眼睛通常会首先注意到该区域。
25.数据排序有序
数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序，以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。
26.比较数据
比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。
27.不可扭曲数据
确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。
28.展示数据
让读者看到数据，这是可视化的重点。确保没有数据丢失或被设计。例如,使用标准的面积图时，可以添加透明度,确保读者可以看到所有数据。
29.删除变量
很多时候，太多的信息会影响读者的注意，从可视化中删除隐含信息是一个好主意，在这种情况下，我认为我们不需要在轴中包含变量的名称。
30.避免数据噪音
把不重要的东西减到最少或者去掉。这包括减弱或移除图形线，改变轴线、图形线的颜色，以及用浅灰色描绘电子表格行。使得“数据比率”可以达到一个很高的水平，听众会更容易明白其中的数据情况。
（转载自： 大数据分析和人工智能）
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