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为什么if-else会影响我的代码的复杂度

关于if-else的争议 我之前写了一篇文章《我用规则引擎消除if语句，提高了代码的可扩展性》，这篇文章我想阐述的观点是复杂的if语句可能会影响代码的阅读和代码的扩展性，会将非业务的条件逻辑与业务逻辑混合在一起...时间长了代码会越来越臃肿，因此这种情况下我推荐使用一些设计模式例如策略模式，责任链模式等去优化if语句带来的问题，文中我发现使用规则引擎也能实现类似效果，因此介绍了怎么使用规则引擎Easy Rules去取代...if-else增加了代码复杂度 文章发布后，有很大一部分读者认为只用设计模式会增加代码阅读性，还是会觉得if-else好，就算if写得再复杂，也要使用if-else。...当然也有赞同我的观点的： 统计了下，有八成读者评论是反对用其他方法代替if-else的。所以我还是想写篇文章表达下我的观点。...这里我要阐明我的一个观点： “我的观点并不是说，我们在编码时不能使用if-else，而是说我们不应该简陋地用if-else去实现业务的分支流程，因为这样随意的代码堆砌很容易堆出一座座"屎山"。

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我为什么建议大家一定的会 C 语言

在如今 Python 和 Java 大火的市场前景下，我还是建议，如果你还在学校读书，或者你有大把的空闲时间，不着急去找工作，那就静下心来，好好学习一下 C 语言，会让你受益终生，也会让你的编程之路走的更远...其设计的精髓，其内涵思想，都是值得当下的我们学习与借鉴的 2、C 语言作为我接触编程的开始，对我的影响很大，带我入了 IT 这行，我本人也是极其的喜欢 C 语言，C 语言涉及了很多底层的知识，比如：内存...C 语言入门比较难，我也是非科班出身，一路全凭自己摸索，自己的智商并不高，我能做的到，代表大部分人应该都可以，换一种角度思考，如果难的都搞定了，简单的还是问题吗 与 C 结缘 我说说我自己本人的亲身经历...，由一名后台转算法，仅仅用了 3 个月的时间，但是为什么我能这么快的成功转型呢 扎实的基础功底、快速的学习能力、解决问题的能力、以及个人潜力 扎实的基础功底很重要，基础是什么：数据结构 + 算法，操作系统...，这些都是相通的，公司需要我做什么，我快速学习就好 语言是工具，重要的是思想，我很认同这句话，我以前没接触过 go，在百度实习的时候，我导师还给了我 1 周的时间去熟悉，才上项目，以前没咋用 Python

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为什么我做分享的时候会感觉大脑空白

这也是我最近遇到的问题，这两个月做了两次技术分享，第一次就遇到上面的情况，有的点因为紧张怎么都想不起来，只能尴尬的说，我回头再重新捋一下发给大家。 为了避免每次遇到这种问题，我得想办法解决。...再从大脑结构来说，你可以理解它们分布在这个位置： 从距离上说，本能脑和情绪脑距离心脏更近，一旦出现紧急情况，它们就会优先得到供血，这就是为什么我紧张的时候会感觉大脑空白，因为最上方的理智脑供血不足了。...而且因为它年龄小，在遇到危险的时候，本身也竞争不过其他两重脑，所以就能解释，为什么人在遇到危险的时候都靠本能反应而不是靠理智。 02 那怎么解决这个问题呢？ 其实很简单，就是打稿子，然后自己多练。...前几天和阿常聊天，她说起将要和小林连麦，想想都觉得会紧张，后来把默默把内容在脑子里过了几遍之后感觉踏实不少。...昨天我看了阿常和小林的连麦，非常稳，这也是我要继续学习的方向。 好了今天的分享就到这里。 今日鸡汤： 自信人生二百年，会当击水三千里。

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R可视化：不一样的ggplot2箱线图

箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：中位数：箱线图中的中位线表示数据的中位数。...最小值和最大值：在某些箱线图中，除了四分位数之外，还会展示最小值和最大值（不包括异常值）。数据的偏斜性：箱线图的形状可以揭示数据的偏斜性。...density: 密度参数，可能用于调整箱线图内密度图的显示。legend.h: 图例的高度。legend.x.pos 和 legend.y.pos: 图例在图表中的位置。...legend.pixel: 图例中图案的像素大小。legend.w: 图例的宽度。legend.label: 图例的标签，用于说明不同图案代表的组别或条件。...coord_flip()：翻转坐标轴，使得 x 轴变为垂直，y 轴变为水平。guides(color = "none")：设置颜色图例为不显示。

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

找到最佳的位置可能会涉及一些反复试验。要检查图例在最终绘图中出现的确切位置，必须查看保存的文件。...，使用legend.margin为图例设置负的左边距会更容易。...默认的ggplot图例在各个图例项目之间几乎没有空格。...（如果您对为什么将x设置为大陆，将y设置为预期寿命感到困惑，那么当图表似乎正以相反的方式绘制它们时，这是因为我们已经翻转了 使用coord_flip（）进行绘图。...例如，如果要创建带有很多条形图的条形图，并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间，则可能是这种情况。 如果您确实保留了较大高度图的边距，那么轴和标签之间的间隙可能会更大。

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R语言学习笔记-Day5

#eoffice可将图导出为ppt内可编辑元素1.2 基础包（base）-绘图函数高级/低级绘图函数 #高级绘图函数可独立于其它函数，低级绘图函数：用于在图中添加元素高级绘图函数：低级绘图函数：plot...)+(mapping = aes())#MAPPINGS：映射#需要：作图数据、横纵坐标#可用ggplot2作图的函数均以geom命名，代表不同图像...重合会导致表现数据减少，图片存在歧义1.4.4 位置解决方法：geom_point(position = "jitter")或geom_jitter1.4.5 坐标系coord_flip()#翻转坐标系...",color = "Species",shape = "Species",add = "jitter")组间比较示例：my_comparisons <- list(c("setosa","versicolor...#作图代码dev.off()#关闭画板2.3 eoffice系列topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx")#新建并保存为pptx文件对点过多的图不适用（e.g.火山图、热图），会导致

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R for data science （第一章）①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”， 数据准备 本章重点介绍ggplot2，它是tidyverse...- 约翰图基 在下图中，一组点（以红色突出显示）似乎超出了线性趋势。 这些车的里程比您预期的要高。 你怎么解释这些车？ ? 让我们假设汽车是混合动力车。...ggplot2还将添加一个图例，说明哪些级别对应于哪些值。 颜色显示许多不寻常的点是双座汽车。这些车似乎不像混合动力车，实际上是跑车！...语法强调了对x和y的有用见解：点的x和y位置本身就是aesthetic，可以映射到变量以显示有关数据的信息的可视属性。 绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。...它选择了一个合理的尺度来与美学一起使用，它构建了一个解释水平和价值之间映射的图例。对于x和y美学，ggplot2不会创建图例，但会创建带有刻度线和标签的轴线。

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56-R可视化-5-ggplot2基石三部曲之基础二

也正因其代表不同的图层，因此也可以利用新的图层对旧的图层进行叠加（或覆盖）。 先后顺序 但也正和图层的叠加一样，R中ggplot 的叠加也有先后顺序，后来的图层会覆盖在原来的图层上。...., group = 1)) position 位置调整 一般的位置调整问题存在于散点图或直方图中，指的是变量经过ggplot 转换而成的图形所进行的位置调整。...散点图 jitter 通过为本来重叠在同一位置的点添加随机的“抖动”，使重叠的点产生错位，也因此能够完全地显示在图像里。 柱状图 dodge 可以让组中的直方图并列显示。...（适合组间或组内参数的比较） ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position...绘图中的标签进行修改。

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【直播】我的基因组79：为什么这些基因的覆盖度如此之低？

那我们看看MUC3A吧，这个基因覆盖度也很低，我在IGV里面看了看，很离奇，IGV里面无法搜索这个基因，不过我有它的坐标，也是可以查看的，如下： ?...可以看到这个基因区域大部分地方没有一条reads，这个很可怕，难道我的基因组会缺失这么大一个片段？？？...当然，还是那个问题，这个地方基因组注释有问题，不管是SNV还是INDEL,SV,CNV，均不可信！...最后再看一下NBPF1吧，这个基因跟上面的都不一样，因为它的覆盖度接近于100%啦！我的确很好奇，它239X的平均测序深度是在咋得的的。...因为这里面涉及到的知识非常多，我的知识面还不够。 希望大家可以帮我解读这些现象，一起把二代测序了解更深入。

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R语言之可视化②点图

主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...定制的点图 相关信息 第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...，然后修改点的大小，然后翻转X，Y轴 library(ggplot2) # Basic dot plot p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) +...第三步：在点图上添加摘要统计信息，使用函数stat_summary（）可用于向点图中添加均值/中值点等。...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len

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R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。ggplot2包在定义组或面时使用因子(factor)（主要涉及函数facet_grid()）。...最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...如果我想要把图13里面在右边的图例换个位置，那也不是一件难事，如图14。 图14，图例修改示意图 ?

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如何通过Google来使用ggplot2可视化

但作为自己的基因组，我的探索肯定不能像以往做科研项目那样浅尝辄止，马马虎虎的交差（希望老板不要看到）。我开始一步步地探索以前未接触的，懒得接触的，错过的细节知识点。...比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...【直播】我的基因组54：把我的variation跟dbSNP数据库相比较 change legend in r ggplot2 http://www.cookbook-r.com/Graphs/...链接【直播】我的基因组51:画全基因范围内的染色体reads覆盖度图 chromosome coverage r ggplot2 http://stackoverflow.com/questions...，它开创性的在R语言绘图中增加了图层的概念（如果你熟悉PS应该对图层不陌生）。

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【直播】我的基因组80：为什么有些基因的内部测序深度差异如此大

这一讲里，我们依旧根据统计的基因测序的深度进行一下讨论，来看看为什么有些基因的内部测序深度差异如此大？...但是S值跟测序深度和GC含量的关系，我只能画在这里，并不知道如何去解读。 而且这个图做的不好，应该对那些点加上透明度，尤其是0~200这个S值之间的点太过集中了。...这个基因以前叫做C6orf35，这个名字我在论坛说过几次啦。在我的这次WGS数据里面，它的平均测序深度并不算太高，就77X而已，GC含量也不是太离谱，56.6%。...为什么基因上面每个坐标的测序深度的差异性那么大呢？我在IGV里面定位到了它，仔细一瞧，有一个片段测序深度高达1000~2000，好可怕~~~~ ?...然后看了看NGB这个基因，也是同样的问题，就是局部片段测序深度高的不正常，我可能需要再查查资料才能明白到底是什么原因。

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「R」ggplot2数据可视化

下面这个链接是我之前对《R for data science》这本书可视化开始部分做的 Jupyter notebook 笔记，有兴趣的读者可以阅读。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...遗憾的是，这些对ggplot2图形没有影响，该包提供了特定了函数来改变其图形的外观。 坐标轴 ggplot2包会自动生成基本所需要的图形参数。当我们需要更大程度定制时，需要了解相应函数的用法。

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MySQL实战第十二讲－为什么我的MySQL会“抖”一下？

你的 SQL 语句为什么变“慢”了 在本栏第 2 篇文章《MySQL深入学习第二篇 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》中，我为你介绍了 WAL 机制。...之后，图中从 write pos 到 CP’之间就是可以再写入的 redo log 的区域。...上述的计算流程比较抽象，不容易理解，所以我画了一个简单的流程图。图中的 F1、F2 就是上面我们通过脏页比例和 redo log 写入速度算出来的两个值。...在文章里，我也给你介绍了控制刷脏页的方法和对应的监控方式。 文章最后，我给你留下一个思考题吧。...但如果你在配置的时候不慎将 redo log 设置成了 1 个 100M 的文件，会发生什么情况呢？又为什么会出现这样的情况呢？

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（数据科学学习手札57）用ggplotly()美化ggplot2图像

一、简介 　　经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，...非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的...式的交互操作，注意上图中我们鼠标放置点位对应显示的悬浮标签，其中的内容是默认的格式，即在这张ggplot2图像中所涉及到的所有信息，在上图中即为横纵轴对应的数据，以及在定义形状和颜色时使用到的分类属性信息...可以看到悬浮标签内的信息如我们所愿，但ggplot2中的某些部件在plotly中是相冲突的，例如图例： p_changed <- ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width...在上图中我们微调了图例的位置，但是对上图使用ggplotly()后效果如下： ? 　　可以看到图例并没有得到改变，因此在实际应用中使用ggplotly()还需慎重考虑。

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