具体描述
Red Hat Enterprise Linux最大的优点在于其作为服务器操作系统的强大功能。本书以Red Hat Enterprise Linux AS 4为蓝本，从网络管理入手，对Red Hat Enterprise Linux的各种网络服务器做了详尽而全面的讲述。
本书首先介绍网络基础知识及系统管理，接着重点介绍Red Hat Enterprise Linux下各种服务器如DHCP、DNS、NFS、Samba、FTP、WWW、Mail、Proxy、MySQL和PostgreSQL等的配置和管理，Linux下的系统与网络安全，Linux下的软路由和防火墙配置技术，最后还介绍了Linux下网管软件Webmin、VNC和Openssh等的使用，以及两款常用的虚拟机软件Virtual PC和Vmware的应用。
本书最大的特点是图文并茂、条理清楚、内容全面且实例丰富，并且具有很强的专业性、针对性和实用性。特别是对于较复杂的服务器配置，尽量使用通俗易懂的语言并配以简单明了的图片，力求把复杂的问题简单化，很多内容和方法都是作者在长期应用Linux的过程中积累的经验。
本书是从事Linux网络系统管理和服务器架设的中高级专业技术人员的必备参考书，也可作为Linux短期培训和高等院校师生学习Linux的参考教材。
好的，这是一本名为《Python数据科学实践》的图书简介。 --- 《Python数据科学实践》 内容简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。掌握从海量数据中提取洞察力的能力，是现代专业人士的必备技能。《Python数据科学实践》正是这样一本面向实践、深入浅出的指南，它将引导读者全面掌握使用Python及其强大的生态系统进行数据获取、清洗、分析、可视化和建模的全过程。 本书摒弃了冗长枯燥的理论堆砌，而是聚焦于行业内最常用、最核心的工具集，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn以及Scikit-learn。我们相信，最好的学习方式是通过解决实际问题。因此，全书结构围绕真实世界的数据科学工作流程展开，确保读者每学一步都能立即应用于工作中。 第一部分：基础构建与环境准备 数据科学之旅始于坚实的基础。本部分将带领初学者快速搭建起高效的Python数据科学环境。 环境搭建与基础工具集： 我们将详细介绍Anaconda环境的配置，以及Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，确保读者拥有一个流畅的开发平台。接着，深入讲解NumPy，这个科学计算的基石。重点在于理解向量化操作的威力，掌握多维数组（ndarray）的创建、索引、切片、形状变换以及广播机制的底层逻辑。理解这些对于后续处理大规模数据集至关重要。 数据处理的核心——Pandas： Pandas是数据科学家的瑞士军刀。本章将重点介绍`Series`和`DataFrame`这两种核心数据结构，它们如何优雅地处理表格数据。我们将覆盖数据导入（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗的各个方面，包括缺失值（NaN）的处理策略（插补、删除）、重复数据检测与移除、数据类型转换的陷阱与技巧。此外，强大的分组聚合（`groupby`）操作和数据透视表（Pivot Tables）的构建，将帮助读者从复杂数据集中快速提炼关键统计信息。 第二部分：数据探索与特征工程 原始数据往往是“脏乱差”的，特征工程则是将数据转化为模型所需“黄金”的关键步骤。 高效数据转换与重塑： 学习如何使用Pandas的高级功能进行数据合并（`merge`）、连接（`join`）和堆叠（`concat`）。重点演示如何使用`apply`、`map`和列表推导式进行高效的行级和列级数据转换，并介绍时间序列数据的特殊处理技巧，如重采样、滚动窗口计算等。 特征工程的艺术与科学： 这一部分是本书的精髓之一。我们将探讨如何从现有数据中构造出对模型更有预测能力的特征。内容包括： 处理分类变量： 独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）及其适用场景。 数值特征的缩放与变换： 标准化（Standardization）和归一化（Normalization）的原理和实践，以及对偏斜数据进行对数或Box-Cox变换。 文本数据的初步处理： 介绍简单的文本特征提取方法，为后续更复杂的NLP任务打下基础。 第三部分：数据可视化——洞察力的窗口 “一图胜千言”在数据科学中体现得淋漓尽致。本部分聚焦于使用Python强大的可视化库，将抽象的数据转化为直观的图形。 Matplotlib基础与定制化： 掌握Matplotlib的基本绘图结构（Figure, Axes），学习如何绘制散点图、折线图、柱状图等基础图形。更重要的是，本书将指导读者如何精细控制图表的每一个元素——标题、轴标签、图例、颜色映射和注释，实现专业级的出版物质量图表。 Seaborn的高级统计可视化： Seaborn基于Matplotlib，提供了更简洁的接口来创建复杂的统计图形。我们将深入讲解如何使用`pairplot`快速查看变量间的关系，如何利用箱线图（Box Plot）、提琴图（Violin Plot）探索分布差异，以及如何通过热力图（Heatmap）展示相关性矩阵。 第四部分：机器学习建模与评估 掌握了数据准备，接下来就是应用算法来构建预测模型。本书选取了最常用且性能优异的Scikit-learn库作为核心工具。 监督学习核心： 详细介绍线性回归、逻辑回归的数学直觉与Python实现。随后，深入讲解决策树、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBMs，包括XGBoost的初步介绍）。对于分类问题，我们将讨论如何处理类别不平衡问题。 模型评估与调优： 一个模型的好坏，需要科学的评估标准。本章讲解关键指标：准确率、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线（AUC）。更重要的是，我们将介绍交叉验证（Cross-Validation）的原理，以及如何使用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）进行超参数调优，以找到模型的最佳配置。 无监督学习基础： 介绍聚类分析（K-Means）和降维技术（主成分分析PCA），帮助读者理解如何从数据中发现隐藏的结构和简化复杂数据维度。 总结与展望 《Python数据科学实践》力求成为读者数据科学旅程中一本常备的工具书。通过跟随书中的代码示例和项目实践，读者将不仅学会“如何做”，更能理解“为什么这么做”。本书的最终目标是培养读者独立思考和解决实际数据问题的能力，为进阶到深度学习或大数据平台打下最坚实、最实用的基础。掌握Python数据科学全栈，从本书开始。 ---
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