每个代码库都包含一些错误和低效之处，你需要将其找出并完成修正。以正确的方式进行重构，代码就会变得优雅、易读和易维护。在本书中，你将学习一种独特的重构方式，可以在5行或更少的代码中实现任何方法。你还会发现大多数资深开发人员都知道的一个秘密：:有时敲定代码并在稍后进行修复会更快。 对所有技术水平的开发人员来说，本书是以全新视角审视重构。在本书中，你将掌握作者的创新方法，学习一些具体的规则，将任何方法简化为5行或更少。你将了解重构的时机、适用于大多数常见问题的特定重构模式，以及应该完全删除的代码特征。

本书提供了使用Python开发机器学习应用程序的基本原理。主要内容包括：机器学习概念及其应用；数据预处理、降维；各种线性模型、集成学习方法、随机森林、提升方法；自然语言处理、深度学习等。本书跟进了机器学习的研究成果，比如近几年提出的著名算法XGBoost和CatBoost，以及SHAP值。这些方法是机器学习领域中新颖且先进的模型。本书目的是向读者介绍从业人员采用的解决机器学习问题的主要现代算法，跟踪机器学习领域研究前沿，并为初学者提供使用机器学习的方法。本书覆盖面广，对所有希望在数据科学和分析任

本书包含20余个高并发系统案例，每个案例看似相互独立，实则相辅相成。根据高并发系统的特点，高并发与高性能、高可用的关系，本书分为6篇。基础篇，概要介绍专栏所用的软件建模方法、设计文档写法、高并发架构设计方法。高并发系统的海量数据处理架构篇，讨论海量数据如何存储、如何传输、如何进行并发控制。高并发系统的高性能架构篇，讨论在高并发场景下，如何保证系统的响应性能。高并发系统的高可用架构篇，通过微博、百科、限流器等架构案例分析，寻求保障高并发系统高可用的方案。安全系统架构篇，通过Web防火墙、加解密平台

本书内容涵盖数据可视化概述、可视化的基础--数据、可视化任务的概念以及如何定义自己的可视化任务、视觉编码设计的理论基础和应用场景、交互和多视图、可视分析、Web数据可视化工具,并总结了可视化领域常用的可视化图表。

这是一本介绍用OpenAIGym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍OpenAIGym的相关内容，随后在具体的Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。 本书适合想用OpenAIGym构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一定的Python编程基础。

本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例，通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。 本书适合Python零基础且需要处理

本书主要以Java虚拟机的基本特性及运行原理为中心，深入浅出地分析JVM的组成结构和底层实现，介绍了很多性能调优的方案和工具的使用方法。最后还扩展介绍了JMM内存模型的实现原理和Java编译器的优化机制，让读者不仅可以学习JVM的核心技术知识，还能夯实JVM调优及代码优化的技术功底。 本书适合已具有一定Java编程基础的开发人员、项目经理、架构师及性能调优工程师参考阅读，同时，本书还可以作为广大职业院校、计算机培训班相关专业的教学参考用书。

运用新的“Kubernetes优先”工具高效地开发微服务！Quarkus与容器和Kubernetes的结合浑然天成，从根本上简化了微服务的开发与部署。Quarkus这个功能强大的框架从一开始就是基于Java构建的，因而能与现有的JVM代码库无缝集成，极大地缩短了启动时间，减少了内存消耗量。在《Kubernetes原生微服务开发》的指导下，你将使用容器、Kubernetes和Quarkus框架开发微服务。将首先开发基于Quarkus和MicroProfileAPI的可部署应用；此后，将了解如何借助

本书重点关注和介绍SpringBoot2框架的技术应用。SpringBoot是目前微服务架构使用最为广泛的框架之一，一旦开发人员掌握了该框架的配置和使用技巧，则对于当前微服务应用的开发将得心应手。本书详细介绍了SpingBoot2的开发环境、开发方式、数据库应用、MVC、RESTful、安全及测试等。对于刚开始接触微服务架构、SpringBoot的开发人员来说，这是一本很适合的书籍。本书介绍的内容较多，但都是当前基于微服务架构的应用所需，内容翔实并提供所有源码。对于已有开发经验的Spring开发

学习如何使用R4，编写和保存R脚本，读入和写出数据文件，使用内置函数，并了解常用的统计方法。这本深入浅出的教程介绍了R4的主要功能，包括图表的新调色板、可用于大数据的增强的参考计数系统，以及文本的新数据导入设置和对基于文本的分类数据进行建模的统计方法。书中每一章都以知识点清单开始，最后是对该章介绍的R函数的总结，以及用于测试新知识的练习。本书开篇介绍了R和CRAN软件包在Windows和macOS上的实践安装，大部分内容是对统计方法的介绍（非验证性的、应用性的统计），主要依靠R和R可视化来理解、