SNS 站点中的’水葫芦’

本文通过水葫芦现象比喻SNS站点中的某些用户行为,这类用户过度活跃并发布低质量内容,消耗网站资源,导致其他用户信息过载。文章探讨了这种现象对社区生态的影响及管理对策。

看这个题目可能有人会有疑问,SNS 站点和水葫芦有啥关系?

周六周日和项目团队去华庄生态农业园玩了一次,钓鱼,钓龙虾都挺有趣的. 不过给我印象最深还是水道上到处可以看到的水葫芦。有的地方已经占据了大半的水面。据说这玩意儿已经在滇池、太湖以及不少水域肆虐多时,因为繁殖飞快,很难根治。其危害来自”生长中消耗大量溶解氧,又会加剧水体富营养化”,最近又有”专家”要用这玩意儿以毒攻毒对付蓝藻,我看完全是欠抽。

网络上也有’水葫芦’, 在 SNS 站点里尤甚。拿我在 Wealink 中的体验来说,里面所谓的从事猎头和营销的用户就和水葫芦差不多,拥有几千个’连接’的猎头不在少数,而且这些人在里面折腾的还挺欢,每天收件箱里面都能收到转发来的所谓体现”人生智慧”之类的玩意儿。以致于我现在看到猎头人员发来的连接请求一律拒绝。记得很久以前 Wealink 还是不能主动和联系人断开链接的,我申请了几次后新功能也开发出来了。新型 Web 2.0 站点是这样,其实传统的论坛里也存在类似的情况,我以前喜欢去的一个技术论坛,就是因为有些用户大量的自我繁殖,发送格调低下的垃圾信息而导致不少用户流失,当然,很多站长还是喜欢这样的”水葫芦用户”,毕竟带来了更多的 PV –垃圾 PV。

水葫芦消耗大量氧气,而”水葫芦用户”消耗大量网站资源,水葫芦使水体富营养化,使得其他生物大量死亡,”水葫芦用户”使得 SNS 站点”富信息化”–导致其他用户信息过载。这一点不少 Twitter 用户也深有体会吧?! 水葫芦破坏生态,”水葫芦用户”破坏一个社区的生态,而且会”暗示”更多的用户加入水葫芦的行列,如果不信的话,看看那些喜欢树立 “用户标兵” 的站点(比如新浪)就知道了。

任何站点都不可能没有”水葫芦用户”,关键还是看管理者的态度。有些听之任之,甚至喜欢”水葫芦用户”带来的虚假繁荣,短期内可能好像有所收益,长期来看,最受损伤的还是站点自身。

国内的站点中,豆瓣在这克制水葫芦用户上做得很好,值得表扬。

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内容概要:本文深入剖析了HTTPS中SSL/TLS握手的全流程,系统讲解了HTTPS的诞生背景及其相较于HTTP在安全性上的优势,重点阐述了SSL/TLS握手各阶段的技术细节,包括ClientHello、ServerHello、证书交换、密钥交换及加密通信建立等环节。文章结合加密基础概念(对称加密、非对称加密、哈希算法)和数字证书机制,解释了数据加密、身份验证与完整性保护的实现原理,并通过Wireshark抓包实例帮助读者直观理解握手过程中的数据交互。同时,归纳了常见握手失败问题及其解决方案,最后对SSL/TLS未来发展趋势进行了展望,涵盖抗量子加密算法和高效协议优化方向。; 适合人群:具备基本网络和安全知识的开发人员、运维工程师、网络安全爱好者,以及希望深入理解HTTPS底层机制的技术从业者;尤其适合1-3年经验、正在向中高级岗位发展的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握HTTPS工作原理及SSL/TLS握手全过程,理解加密通信建立机制;②能够分析和排查HTTPS连接中的证书、加密套件、版本兼容等问题;③通过抓包实践提升对网络安全协议的实际分析能力;④为后续学习TLS 1.3、零RTT、前向保密等高级主题打下坚实基础; 阅读建议:此资源理论与实践结合紧密,建议在学习过程中同步使用Wireshark等工具进行抓包实验,对照文档中的握手阶段逐一验证各消息内容,加深对加密协商、证书验证和密钥生成过程的理解。同时关注最新TLS版本的发展趋势,拓展安全视野。
<think>我们正在讨论sns.lmplot中的size参数。根据Seaborn文档,sns.lmplot是一个用于绘制线性回归模型的函数,它允许我们通过多个变量来展示关系。其中,size参数用于控制每个子图(facet)的高度(单位:英寸)。注意,在Seaborn的较新版本中,size参数已被重命名为height,但为了向后兼容,size仍然可以使用。 引用[1]中虽然提到了箱线图和小提琴图的例子,但与我们当前的问题无关。因此,我们将主要依据Seaborn的官方文档和常见用法来回答。 参数说明: - size (或 height): 每个子图的高度(单位为英寸)。默认值为5。 - 当使用facet grid(通过row和/或col参数)时,每个子图的高度将设置为size指定的值,而宽度则根据高度和纵横比(aspect)计算得出。 示例: 假设我们有一个数据集df,包含两个数值列x和y,以及一个分类变量group。我们想按group分组绘制线性回归图。 基本用法: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载示例数据 tips = sns.load_dataset("tips") # 使用sns.lmplot,设置size参数(即每个子图的高度) sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, hue="smoker", col="time", size=4) plt.show() ``` 注意:在最新版本的Seaborn中,size参数已被弃用,推荐使用height。因此,上述代码应改为: ```python sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, hue="smoker", col="time", height=4) ``` 如果我们同时指定了height和aspect,则每个子图的宽度为 height * aspect。 例如,设置height=4, aspect=1.5,则每个子图的宽度为6英寸。 总结: 1. size参数(现为height)用于设置子图的高度(英寸)。 2. 当使用分面(facet grid)时,每个子图的高度都是相同的。 3. 宽度可以通过aspect参数调整(宽度=高度*纵横比)。 相关问题: 1. sns.lmplot中hue, col, row参数有什么作用? 2. 如何调整sns.lmplot的图形大小(整体图形大小)? 3. 在Seaborn中,除了lmplot,还有哪些常用的回归绘图函数?</think>### sns.lmplot 的 `size` 参数详解 在 Seaborn 的 `sns.lmplot()` 函数中,`size` 参数(新版本中更名为 `height`)用于控制**每个子图(facet)的高度**(单位:英寸)。它直接影响可视化效果的两个关键方面: 1. **图形尺寸** - 当使用 `row`/`col` 参数创建分面图时,`size` 定义每个子图的高度 - 整体图形宽度由公式自动计算:`width = height * aspect`(`aspect` 默认为 1) - 示例:`size=3` 表示每个子图高度为 3 英寸 2. **元素缩放** - 点标记(markers)、回归线、置信区间带等元素会随 `size` 值等比例缩放 - 过小的 `size` 会导致元素拥挤,过大会导致元素稀疏 --- ### ⚠️ 重要版本变化 在 Seaborn ≥ v0.9.0 中: - `size` 参数已重命名为 `height` - 旧参数 `size` 仍可兼容使用,但建议更新为 `height` --- ### 代码示例 #### 基础用法 ```python import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") # 单图场景:控制整体高度 sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, height=5) ``` #### 分面图控制 ```python # 分面图:每个子图高度=4英寸 sns.lmplot( x="total_bill", y="tip", data=tips, col="time", # 按列分面 row="smoker", # 按行分面 height=4, # 每个子图高度 aspect=0.8 # 宽度=高度*0.8 ) ``` #### 元素缩放效果对比 ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4)) sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, height=3, ax=ax1) ax1.set_title("height=3 (元素拥挤)") sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, height=8, ax=ax2) ax2.set_title("height=8 (元素稀疏)") ``` --- ### 💡 使用建议 1. **典型值范围**:`height` 在 3-6 英寸之间效果最佳 2. **分面图场景**: - 子图数量多 → 减小 `height`(如 2-3) - 子图数量少 → 增大 `height`(如 5-6) 3. **组合调整**: 配合 `aspect` 参数控制宽度比例: ```python sns.lmplot(..., height=4, aspect=1.5) # 宽度=4*1.5=6英寸 ``` > 📌 注意:`size/height` 控制的是**每个子图**的尺寸,与 matplotlib 的 `figsize` 不同。若需控制整体图形尺寸,需通过 `plt.figure(figsize=(w,h))` 实现 [^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何调整 `sns.lmplot` 中回归线的置信区间宽度? 2. `sns.lmplot` 和 `sns.regplot` 的核心区别是什么? 3. 在分面图中如何统一所有子图的坐标轴范围? [^1]: 引用自 Seaborn 官方文档关于图形尺寸控制的说明:https://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html#setting-the-figure-size
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