我的创作纪念日

机缘

三年前，我开始接触Python和AI相关的技术。在学习过程中，经常会遇到各种问题，尤其是一些看似简单但却让人头疼的细节问题。比如用matplotlib画图时，中文显示总是方框，网上的教程要么过时，要么不够详细。

每次解决一个问题，我都会想：如果有人也遇到同样的问题怎么办？于是我开始把自己的解决方案整理成文章，发布在优快云上。最初的想法很简单——既是给自己做个笔记，也希望能帮助到其他人。

就这样，我开启了在优快云的创作之旅。从最开始记录Python基础操作，到后来分享AI模型的实战经验，每一篇文章都来源于真实的项目经历和学习心得。

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收获

三年的创作，收获远超预期：

1. 意外的影响力
我写的《Python常见库matplotlib之画图文字的中文显示》这篇文章，成为了我阅读量最高的文章。一开始我只是想解决自己遇到的问题，没想到帮助了那么多人——尤其是正在写毕业论文的大学生们。

2. 技术能力的提升
为了写出高质量的文章，我会反复验证代码、查阅文档、测试不同环境。这个过程让我对技术的理解更加深入，也养成了严谨的习惯。

3. 志同道合的伙伴
通过文章认识了不少同样热爱技术的朋友，大家互相交流学习经验，一起探讨技术难题，这种氛围让我受益匪浅。

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日常

创作已经成为我生活的一部分。

作为一名技术工作者，白天的工作已经很忙碌了。但我发现，创作和工作并不冲突，反而相辅相成：

• 工作中的问题 → 整理成文章 → 巩固理解
• 学习新技术 → 实践验证 → 分享经验

我的创作时间通常在：

• 周末：集中整理这周遇到的技术问题，写1-2篇文章
• 晚上：利用碎片时间回复评论，与读者交流
• 项目间隙：记录灵感和技术要点

平衡的关键是"顺其自然"——不强迫自己每天都写，而是当有了真实的经验和想法时，自然地记录下来。这样的创作更有质量，也不会感到疲惫。

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成就

如果要说我写得最满意的代码，应该是这段局部字体设置的实现。它简洁、实用，解决了matplotlib中文显示的核心痛点：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# 指定字体（强烈推荐这种方法）
font_path = 'SIMSUN.TTC'  # 中文字体
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path, size=12)

en_font_path = 'TIMES.TTF'  # 英文字体（论文常用）
en_font_prop = fm.FontProperties(fname=en_font_path, size=12)

# 绘制数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label=u'正弦曲线')
plt.plot(x, y2, label=u'余弦曲线')

# 分别设置中英文字体
plt.xlabel('横轴', fontproperties=font_prop)
plt.ylabel('纵轴', fontproperties=font_prop)
plt.title('函数', fontproperties=font_prop)

plt.xticks(fontproperties=en_font_prop)  # 坐标刻度用Times New Roman
plt.yticks(fontproperties=en_font_prop)

plt.legend(loc='upper right', fontsize=12, edgecolor='black', 
           fancybox=False, framealpha=1, prop=font_prop)

plt.show()

这段代码的精妙之处在于：

1. 便携性强：字体文件跟着代码走，换环境也能用
2. 灵活控制：中文用宋体，数字用Times New Roman，符合论文规范
3. 开箱即用：不需要修改系统配置，新手也能轻松使用

这段代码帮助了无数正在写毕业论文的学生，也是我最有成就感的一次技术分享。

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憧憬

未来的创作规划：

1. 深耕AI领域
   随着AI技术的快速发展，我希望能够分享更多关于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方向的实战经验，帮助更多人入门和提升。

2. 系统化内容
   计划把Python和AI的知识点整理成完整的系列教程，从基础到进阶，让读者能系统性地学习。

3. 视频化尝试
   文字教程之外，也想尝试录制一些视频教程，用更直观的方式讲解技术难点。

职业规划：

• 继续在AI领域深耕，从应用层面向算法层面发展
• 通过创作建立个人技术品牌，与更多同行交流
• 希望有一天能出一本关于Python数据可视化或AI实战的书籍

最想说的话：

创作这三年，我深刻体会到**“分享即是学习”**。每一篇文章不仅帮助了读者，更让我自己对技术有了更深的理解。希望未来能继续用文字记录技术成长，也希望能帮助到更多在技术道路上探索的朋友。

让我们一起在代码的世界里，不断探索，不断进步！ 🚀

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