一文带你了解 PPT 里面如何使用合适的图表

本文探讨了如何在PPT中选择和使用图表以清晰地表达观点。强调了图表的三大原则:正确性、易读性和美观性,并详细介绍了比较类、占比类、趋势类和地图类等多种图表的适用场景和技巧,旨在帮助程序员提升非编码技能,通过优秀PPT展示自身能力。

我们在平常的汇报、答辩和演讲里面,经常会遇到一个问题,就是如何使用合适的图表清晰准确的表达出自己的意图。虽然公司里面的 PPT 工程师为很多代码工程师所不齿,但做好一个 PPT 并不是一件很容易的事情,本文就带你了解 PPT 里面如何使用合适的图表,让你轻松掌握各种图表的应用场景和使用技巧。

一、图表呈现的哲学

1.1 好的标准

  • 信:保证数据的正确性
  • 达:让用户轻松接受信息
  • 雅:保证可视化的美观

1.2 图表的分类

1.3 排版原则

从上至下重要的信息放在上面
从左至右重要的信息放在左边
从中间到四周重要的信息放在中间
聚焦重要的信息集中设置
平衡各个板块之间的内容量不宜相差过大
简介不同版本中的内容不宜过多,2-3 个图表为宜
整体排版原则如下:

二、图表选型

2.1 比较类图表

2.1.1 多系列柱状图

2.1.2 堆积柱状图

2.1.3 对比柱状图

2.1.4分区柱状图

2.1.5 漏斗图

2.2 占比类图表

2.2.1 玫瑰饼图

2.2.2 仪表版图

2.2.3 矩形树图

2.2.4 雷达图

2.2.5 散点图

2.2.6 甘特图

2.2.7 树状图

2.3 趋势类图表

2.3.1 线图

2.3.2 面积图

2.3.3 瀑布图

2.4 地图类图表

2.4.1 热力地图

2.4.2 点地图

三、小结

虽然作为程序员都不太愿意去做编码以外的事情,但如果想成为一个优秀的程序员,也需要通过合适的方式去展示自己的能力,本文通过讲解各种类型图表的使用场景和使用技巧,让你可以更加轻松的驾驭 PPT,走上职业发展的快车道。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
LVS(Linux Virtual Server)是一种基于 Linux 系统的负载均衡集群技术,它主要用于将网络流量分发到多个服务器上,以提高系统的可靠性、可扩展性和性能。 LVS 集群一般包括四个组件:调度器(LVS 调度器)、前端服务器(负载均衡器)、后端服务器(真实服务器)和存储服务器(用于共享数据)。首先,调度器接收来自客户端的请求,然后根据配置的调度算法(如轮询、加权轮询、最小连接数等)将请求分发到多个前端服务器。前端服务器接收到请求后,通过相应的负载均衡算法将请求转发到后端的真实服务器上进行处理。在整个过程中,存储服务器用于存放共享的数据,以确保所有的真实服务器都能获取到相同的数据,并提供一致的服务。 LVS 集群的优点是能够提高网站的稳定性和可靠性,当某一台服务器出现故障时,调度器会自动将请求分发到其他可用的服务器上,从而保证服务的连续性。同时,LVS 集群还能够通过增加前端服务器和后端服务器的数量来提高系统的性能和吞吐量,以满足不断增长的用户需求。 在实际应用中,LVS 集群需要合理配置,包括选择合适的调度算法、调整每台服务器的权重、选择适当的硬件设备等。此外,还需要及时监控集群的运行状态,及时发现和解决故障,以确保整个系统的正常运行。 总的来说,LVS 负载均衡集群是一种强大而高效的集群技术,能够帮助企业提高系统的可靠性和性能,是现代互联网应用中不可或缺的重要组成部分。
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