diff --git a/实例学习spotlight/1.py b/实例学习spotlight/1.py
new file mode 100644
index 0000000..b6cd055
--- /dev/null
+++ b/实例学习spotlight/1.py
@@ -0,0 +1,11 @@
+import datasets
+from renumics import spotlight
+
+# 加载名为'renumics/emodb-enriched'的数据集，如同武林高手寻找传说中的秘籍
+ds = datasets.load_dataset('renumics/emodb-enriched', split='all')
+
+# 定义一个布局，专门用于调试性别分类问题，如同制定一套针对对手的战斗策略
+layout = spotlight.layouts.debug_classification(label='gender', prediction='m1_gender_prediction', embedding='m1_embedding', features=['age', 'emotion'])
+
+# 使用spotlight展示数据和布局，如同武林高手展示其绝世武功
+spotlight.show(ds, layout=layout)
\ No newline at end of file
diff --git a/实例学习spotlight/2.py b/实例学习spotlight/2.py
new file mode 100644
index 0000000..4739811
--- /dev/null
+++ b/实例学习spotlight/2.py
@@ -0,0 +1,81 @@
+import datasets
+
+# 加载cifar100-enriched数据集的测试集，如同阅读一本心法
+ds = datasets.load_dataset("cifar100-enriched", split="test")
+
+# 将数据集转换为Pandas DataFrame，就像将零散的招式编纂成连招
+df = ds.to_pandas()
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from cleanlab import Datalab
+
+# 使用Datalab寻找数据中的问题，如同武林高手寻找对手的破绽
+lab = Datalab(data=df, label_name="fine_label")
+
+# 将DataFrame中的"embedding"列转换为numpy数组，如同将散落的招式秘籍编纂成连贯的招式
+features = np.array([x.tolist() for x in df["embedding"]])
+
+# 将DataFrame中的"probabilities"列也转换为numpy数组，如同收集各路信息，为出招做准备
+pred_probs = np.array([x.tolist() for x in df["probabilities"]])
+
+# 调用find_issues方法寻找数据问题，如同武林侠客挑战江湖隐秘，揭示真相
+lab.find_issues(features=features, pred_probs=pred_probs)
+
+# 将原始数据框与发现的问题合并，如同将新发现的武林秘籍融入已有的知识体系中
+df = pd.concat([df, lab.get_issues()], axis=1)
+
+from renumics.spotlight.analysis import DataIssue
+
+# 寻找标签问题的行，如同武林中的侠客追踪敌人的踪迹
+label_issue_rows = df[df["is_label_issue"]].sort_values("label_score").index.tolist()
+# 记录标签问题，如同将侦查到的情报记录在案
+label_issue = DataIssue(
+ severity="medium",
+ title="label-issue",
+ rows=label_issue_rows,
+ description="Label issue found by Cleanlab - Review and correct if necessary",
+)
+
+# 寻找异常值问题的行，如同寻找隐藏在暗处的敌人
+outlier_issue_row = (
+ df[df["outlier_score"] < 0.6].sort_values("outlier_score").index.tolist()
+)
+# 记录异常值问题，如同标记出潜藏的危险
+outlier_issue = DataIssue(
+ severity="medium",
+ title="outlier-issue",
+ rows=outlier_issue_row,
+ description="Outlier score < 0.6 - Review and remove or collect more data",
+)
+
+# 寻找几乎重复问题的行，如同寻找武林中几乎看不出差别的影子剑客
+near_duplicate_issue_row = (
+ df[df["is_near_duplicate_issue"]].sort_values("near_duplicate_score").index.tolist()
+)
+# 记录几乎重复的问题，如同揭露伪装的敌人
+near_duplicate_issue = DataIssue(
+ severity="medium",
+ title="near-duplicate-issue",
+ rows=near_duplicate_issue_row,
+ description="Near duplicate issue found by Cleanlab - Review and remove if necessary",
+)
+
+from renumics import spotlight
+
+# 定义数据类型，如同为武林中的各种武器赋予名号
+dtypes = {
+ "image": spotlight.Image, # 图像数据，如同武林中的画卷，记录着形象
+ "full_image": spotlight.Image, # 完整图像数据，如同详尽的地图，展现全貌
+ "embedding": spotlight.Embedding, # 嵌入数据，如同内力深厚的武功秘籍
+ "embedding_reduced": spotlight.Embedding, # 简化的嵌入数据，精简而不失精髓
+ "probabilities": spotlight.Embedding, # 概率数据，如同预测敌人下一步的先天能力
+}
+
+# 展示数据及其问题，如同武林大会上展示武功，亮出绝技
+spotlight.show(
+ df.rename(columns={"fine_label_str": "label", "fine_label_prediction_str": "pred"}), # 重命名列，如同为武功起名，更易理解
+ dtype=dtypes, # 指定数据类型，如同明确每位武林人士的门派和武功
+ layout="https://spotlight.renumics.com/resources/layout_data_issues.json", # 使用布局文件，如同选择武林大会的比武场地
+ issues=[label_issue, outlier_issue, near_duplicate_issue], # 展示发现的问题，如同揭示对手的破绽
+)
\ No newline at end of file
diff --git a/实例学习spotlight/readme b/实例学习spotlight/readme
new file mode 100644
index 0000000..e4423ee
--- /dev/null
+++ b/实例学习spotlight/readme
@@ -0,0 +1 @@
+https://mp.weixin.qq.com/s/J4XrAD_akKlxTaIISqHt_A
\ No newline at end of file
diff --git a/实力学习PandasGUI/1.html b/实力学习PandasGUI/1.html
new file mode 100644
index 0000000..3492401
--- /dev/null
+++ b/实力学习PandasGUI/1.html
@@ -0,0 +1,14 @@
+
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+
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