《重构：改善既有代码的设计》是一本由Martin Fowler所著的经典软件工程书籍，它深入探讨了如何通过重构技术提升代码质量、可维护性和设计的优雅性。这本书对于开发者来说是不可或缺的参考文献，无论是在团队协作还是个人项目中，都能提供宝贵的实践指导。 重构是一种系统性的过程，旨在改进代码结构，而不会改变其外在行为。这个过程涉及识别代码中的坏味道（code smell），然后应用一系列微小的、精确的修改，逐步改善代码的整体架构。Fowler在书中详细列举了多种重构模式，这些模式都是经过实践验证的代码优化策略。 书中的中文PDF和英文CHM版本为读者提供了双语学习的机会。中文版使国内开发者能够无障碍地理解重构的概念和技术，而英文版则保留了原著的原汁原味，对于提高专业英语阅读能力也大有裨益。 在“改善既有代码的设计”这一主题中，Fowler强调了几个关键点： 1. **识别代码坏味道**：书中列出了一些常见的代码坏味道，如重复代码（Duplicated Code）、过长方法（Long Method）、过大的类（Large Class）等。识别这些症状是重构的第一步。 2. **使用单元测试**：重构过程中，单元测试扮演着保驾护航的角色。每次修改后，确保所有测试都通过，可以避免引入新的错误。 3. **微小步骤**：重构应该是一系列小的、安全的修改。这样不仅可以降低出错的风险，还可以更容易地回滚到之前的版本。 4. **保持函数和类的粒度适当**：函数和类应保持单一职责，以提高内聚性和降低耦合。过大的函数或类应被拆分成更小的部分。 5. **提取和重命名**：通过提取函数、变量和类，以及重新命名来清晰表达代码意图，提高代码的可读性。 6. **消除冗余**：去除重复代码，实现代码的复用，可以减少维护成本。 7. **面向对象设计原则**：Fowler提到了SOLID原则，包括单一职责原则（Single Responsibility Principle）、开闭原则（Open-Closed Principle）、里氏替换原则（Liskov Substitution Principle）、接口隔离原则（Interface Segregation Principle）和依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle）。遵循这些原则可以设计出更加灵活和可扩展的代码。 8. **设计模式的应用**：书中介绍了多个设计模式，如工厂模式、观察者模式、装饰器模式等，它们是解决常见问题的通用解决方案，也是重构时常用到的工具。 通过阅读《重构：改善既有代码的设计》，开发者不仅能掌握具体的重构技巧，还能培养对代码质量的敏锐感知，从而在实践中不断提升代码质量，降低维护成本，提升开发效率。这是一本每个程序员都应该拥有的书，无论你处于职业生涯的哪个阶段，都能从中获益匪浅。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题及其L1范数最小化求解的实现。首先，通过构造信号并进行离散余弦变换（DCT），确保信号的稀疏度。然后，利用六种不同的稀疏重构算法——基于L1正则的最小二乘算法（L1_Ls）、软阈值迭代算法（ISTA）、快速迭代阈值收缩算法（FISTA）、平滑L0范数的重建算法（SL0）、正交匹配追踪算法（OMP）和压缩采样匹配追踪（CoSaMP）——对信号进行稀疏重构。每种算法都有其独特的实现方式和应用场景。最后，通过对不同算法的实验分析，比较它们的重构误差、运行时间和稀疏度，从而帮助选择最适合特定问题的算法。 适合人群：具备MATLAB基础和信号处理相关背景的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握压缩重构感知中的稀疏优化理论；②学习并实现多种稀疏重构算法；③评估不同算法的性能，选择最佳解决方案。 其他说明：文中提供了部分算法的基本框架和关键步骤，完整的代码实现可能需要借助现有工具箱或自行编写。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

内容概要：本文详细介绍了如何利用Python实现本征正交分解（POD）算法进行流场数据分析。首先解释了POD的基本概念及其在流场分析中的重要性，接着逐步讲解了POD算法的核心步骤，包括数据预处理、协方差矩阵构建、特征值和特征向量的计算以及模态输出。文中提供了具体的Python代码示例，如使用numpy库进行矩阵运算，确保特征值计算采用eigh而非eig以避免复数结果。此外，还讨论了如何将计算得到的空间模态和时间系数用于流场重构，并分享了一些实用技巧，如内存优化、Tecplot格式输出规范等。最后，通过一个圆柱绕流的实际案例展示了POD的应用效果，强调了前几阶模态能够捕捉大部分流场特征。 适合人群：从事流体力学研究或工程应用的技术人员，尤其是那些希望深入了解POD算法原理并掌握其实现方法的研究者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂流场数据进行特征提取和简化的场合，帮助研究人员快速识别流场中的主要模式，提高数据处理效率。同时，也为后续基于POD模态的流场预测提供基础。 其他说明：随文附带完整的程序代码、测试数据集及视频教程，便于读者动手实践。建议初学者跟随视频教程逐步操作，在实践中加深对POD的理解。

Refactoring: Improving the Desing of Existing Code 重构-改善既有代码的设计（中文版） by Martin Fowler 侯捷和熊节翻译

重构-改善既有代码的设计（中文版）：对学习重构和改善代码很有用

数据库重构 中文高清版 带完整书签 是在项目过程中学习如何重构当初定义的数据库一份不错的资料。其他地方下载的没带书签的，我制作了一份完整的书签。

重构 改善既有代码的设计 — 读后感(思维导向图)

本工具专注于重新组织并分配唯一标识码（BSM）字段，确保工作空间内每一要素类的这一关键字段都拥有从用户自定义起始点开始的连续且唯一的编号序列。 优先顺序：首先重排数据集内的图层，之后更新在数据集外的图层； 多类型兼容：支持文本型和字符型的BSM字段； 层次遍历：智能扫描数据集及其包含的图层，以及直接位于工作空间的独立图层，确保所有相关图层的BSM字段更新一致； 安全处理：有数据备份功能，具备完善的异常处理机制，当遇到无效数据、缺失字段或权限问题时，能提供清晰的反馈，避免数据损坏。 定期维护GIS数据库，保持BSM字段的连续性和唯一性。 支持中文路径。提示：数据量超过10万最好使用GDB格式，mdb容易内存溢出。

通过3GSM三维岩体不接触测量技术,对夏甸金矿-615分层水平54902采场进行矿岩体裂隙和结构面数字摄影测量,获取一系列真实反映岩体宏观结构的图像,从中提取节理裂隙和结构面的空间分布信息。在此基础上,利用东北大学自主研发的不稳块体快速识别和分析系统Geo SMA-3D,进行某测点的不稳块体搜索。最终将表征结构面、关键块体形态的数据实体化后集成到虚拟场景之中,实现矿岩体特征的快速识别、确认及真三维展示的功能。