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出版者:机械工业

作者:王波

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2007-7

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787111216063

丛书系列:

图书标签:

• IT
• Linux
• 网络
• TCP/IP
• 网络编程
• Socket
• 防火墙
• 路由
• 网络安全
• 系统管理
• 网络协议

《Python深度学习实践指南》 一、书籍概述 《Python深度学习实践指南》是一本面向具有一定Python编程基础，希望系统学习和掌握深度学习核心理论、模型构建与实际应用的技术专著。本书紧密围绕当前最前沿的深度学习技术栈，以Python语言及其生态系统（如TensorFlow、PyTorch、Keras）为核心工具，通过大量详尽的代码实例、项目案例和理论推导，旨在帮助读者实现从理论理解到工程实践的跨越。全书内容组织严谨，逻辑清晰，注重理论与实践的深度融合，特别适合作为深度学习领域初学者进阶、在职工程师技能升级的参考教材。 二、目标读者与基础要求 本书主要面向以下几类读者： 1. 计算机科学、电子信息、数据科学等相关专业的学生：尤其适合在完成基础数据结构、算法和线性代数课程后，希望将所学知识应用于人工智能前沿领域的学习者。 2. 软件开发工程师：希望将机器学习和深度学习技术集成到现有产品或开发新AI应用的后端或前沿应用工程师。 3. 数据分析师或传统机器学习从业者：希望系统学习深度学习范式，了解如何利用神经网络解决更复杂模式识别问题的专业人士。 前提知识要求： 扎实的Python编程基础：熟悉面向对象编程、常用数据结构（列表、字典、集合）及标准库的使用。 基础数学素养：理解微积分（导数、偏导数）、线性代数（矩阵运算、特征值）以及概率论与数理统计（概率分布、贝叶斯定理）的基本概念。 熟悉NumPy和Pandas：能够熟练进行数据预处理和基础数值计算。 三、全书结构与核心内容 本书共分为五大部分，层层递进，确保知识体系的完整性： 第一部分：深度学习基础与环境搭建（奠定基石） 本部分首先对深度学习的起源、发展脉络进行了简要梳理，并明确了其与传统机器学习的核心区别。重点在于环境的搭建与核心库的初探： 深度学习概述：AI、ML、DL的层次关系，关键应用领域（CV、NLP、推荐系统）。 Python科学计算栈配置：详细指导Anaconda/Miniconda环境下的GPU（CUDA/cuDNN）配置，确保高性能计算环境就绪。 核心框架介绍：TensorFlow 2.x与PyTorch的对比分析，明确其设计哲学与使用场景。 张量（Tensor）操作：深入讲解张量在不同框架下的创建、索引、切片、广播机制等底层操作，这是所有后续计算的基础。 第二部分：神经网络基础理论与构建模块（核心理论） 本部分是全书的理论核心，详细剖析了人工神经网络的数学原理和实现细节。 神经元模型与激活函数：从感知机到多层前馈网络（MLP）。详述Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Swish等激活函数的数学特性、梯度消失/爆炸问题及其缓解策略。 损失函数与优化器：全面解析回归（MSE, MAE）与分类（Cross-Entropy）损失函数。重点讲解随机梯度下降（SGD）及其变体：Momentum, RMSProp, Adam, Nadam的原理与收敛特性。 反向传播算法（Backpropagation）：通过链式法则的推导，详细解释梯度是如何高效地从输出层回传至输入层，并提供使用自动微分工具（如TensorFlow的GradientTape）进行实现的代码示例。 正则化技术：L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization (BN) 的作用、数学模型及其在训练稳定性上的贡献。 第三部分：计算机视觉（CV）专题实践（模型进阶） 本部分聚焦于深度学习在图像处理领域的应用，重点掌握卷积神经网络（CNN）的架构设计。 卷积神经网络原理：卷积操作、填充（Padding）、步幅（Stride）、池化层（Pooling）的数学定义和功能。 经典CNN架构解析：深入剖析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的精妙）、Inception（多尺度特征提取）的结构设计思想。 图像分类实战：使用CIFAR-10/ImageNet子集，从零开始构建并训练一个CNN模型，包括数据增强（Data Augmentation）策略。 目标检测基础：简要介绍两阶段（R-CNN系列）和单阶段（YOLO, SSD）检测器的基本思想和演进路线。 第四部分：自然语言处理（NLP）专题实践（序列建模） 本部分专注于序列数据，特别是文本的处理，涵盖循环神经网络（RNN）及其改进结构。 词嵌入（Word Embedding）：理解词向量的本质，详细讲解独热编码（One-Hot）的局限性，并实践Word2Vec（Skip-gram, CBOW）和GloVe的训练与应用。 循环神经网络（RNN）：解析RNN处理时间序列数据的机制，并解释其在长序列依赖问题上面临的挑战。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：详尽阐述LSTM的输入门、遗忘门、输出门和细胞状态的数学模型，以及GRU的简化结构及其在序列生成任务中的应用。 序列到序列模型（Seq2Seq）与注意力机制：介绍Encoder-Decoder架构，并深入讲解注意力机制（Attention Mechanism）如何有效解决长序列信息瓶颈问题。 第五部分：高级主题与工程部署（走向工业界） 本部分旨在拓宽读者的视野，关注模型训练的效率和最终的落地部署。 生成模型简介：对生成对抗网络（GANs）的基本原理进行介绍，包括Generator和Discriminator的博弈过程。 模型调优与超参数搜索：系统介绍网格搜索、随机搜索，并引入贝叶斯优化等更高效的超参数调整方法。 迁移学习与微调（Fine-tuning）：讲解如何利用预训练模型（如BERT、ResNet）进行高效迁移，显著减少自有数据集的训练成本。 模型部署基础：介绍将训练好的模型转换为可部署格式（如ONNX）的流程，以及使用TensorFlow Serving或PyTorch Serve进行API封装的基本步骤，强调推理速度优化。 四、本书特色与价值 1. 工具链的广度与深度：本书不仅覆盖了TensorFlow和PyTorch两大主流框架，更深入到它们的高级API和底层计算逻辑，确保读者能适应不同项目需求。 2. 理论与代码的同步验证：每一重要的理论概念（如梯度计算、注意力机制）都附带有清晰、可运行的Python代码实现，读者可以“动态”观察数学原理的运作过程。 3. 聚焦工程实践：大量篇幅用于讨论数据预处理的陷阱、模型收敛困难的排查、GPU内存优化等真实世界的工程问题，而非停留在理论推导的象牙塔中。 4. 面向未来的内容布局：在基础夯实后，直接引入如Transformer架构的早期思想（通过Attention机制铺垫），为读者后续深入研究前沿模型打下坚实基础。 通过系统学习《Python深度学习实践指南》，读者将能够独立设计、训练、评估和部署高性能的深度学习模型，为在人工智能领域的深入探索做好充分准备。

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不错，作者自己基本是懂的，Linux本质就是底层开源。开源后，就面临软件运行环境的问题，本书就是讨论网络通讯软禁的环境，过程，功能，性能。包含通讯在Linux本质就是管道，通讯本质是电脑，电脑里定义IP地址，域名转换，网络管理，定义IP地址，nat，防火墙等，过滤，打开检查...

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说实话，我之前对Linux网络命令的使用一直停留在几个基础的`ping`、`ifconfig`（现在是`ip`命令了）和`ssh`。这本书让我认识到Linux命令行工具的强大之处。它详细介绍了诸如`netstat`（及其新一代`ss`）、`traceroute`、`dig`、`nslookup`、`iptables`、`nftables`、`tc`等一系列命令的用法和应用场景。通过大量的实际操作示例，我能够清晰地理解每个命令的作用，以及如何组合使用它们来诊断和解决各种网络问题。 尤其是对于网络故障的排查，这本书提供了一套系统性的思路和方法。它从应用层、传输层、网络层逐层深入，引导读者一步步定位问题的根源。我学到了如何利用`tcpdump`来抓包分析，如何通过`ss`命令查看网络连接状态，如何使用`iptables`规则来模拟和测试网络隔离。这些技能让我不再对复杂的网络问题感到束手无策，而是能够自信地去分析和解决。

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我一直对虚拟化和容器技术在网络中的应用很感兴趣，这本书在这方面的内容简直是宝藏！它详细讲解了Linux KVM、Docker和Kubernetes等技术是如何与网络深度整合的。我学到了如何为虚拟机和容器配置独立的网络命名空间，如何利用虚拟网桥和VXLAN等技术实现跨主机通信，以及如何通过Kubernetes的网络策略来管理Pod之间的访问权限。这些知识让我能够更好地理解和部署现代化的云原生应用，并且能够更有效地进行故障排查。 此外，书中对网络性能调优的章节也给了我很大的启发。它不仅介绍了各种网络参数的含义和调优方法（比如TCP窗口大小、拥塞控制算法等），还讲解了如何利用工具（如`iperf`、`tcpdump`）来监测和分析网络流量，从而找出性能瓶颈。我发现很多之前遇到的网络缓慢问题，原来都可以通过精细化的参数调整来解决。这对于我日常维护和优化网络环境非常有价值。

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我对本书关于网络自动化和可编程性的内容感到非常兴奋。书中深入讲解了如何利用Python脚本、Ansible等工具来实现Linux网络设备的自动化配置和管理。这极大地提高了我的工作效率，让我可以从繁琐的手动配置中解放出来。我学会了如何编写Ansible Playbook来批量部署网络服务，如何使用Python SDK与网络API进行交互，以及如何构建一个简单的网络监控系统。 特别是书中对网络可观测性的讨论，让我对如何更好地理解和管理网络有了全新的认识。它介绍了ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）在日志收集和分析中的应用，以及Prometheus和Grafana在网络性能监控方面的强大功能。这些技术不仅能够帮助我实时掌握网络运行状态，还能在出现异常时快速报警，大大降低了潜在的风险。

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这本书的内容实在是太全面了，我之前从未想过Linux在网络基础设施构建方面能有如此深厚的积淀。从底层的网络协议栈到上层的应用服务，再到前沿的虚拟化、容器化以及自动化管理，几乎涵盖了Linux网络技术的方方面面。它不仅仅是知识的堆砌，更重要的是，它提供了一种解决问题的思维方式和实践方法。 我尤其欣赏书中在讲解复杂概念时，总是能够结合大量的实际案例和图示，这使得抽象的技术概念变得易于理解和消化。比如，在讲解路由协议时，书中通过生动的比喻和流程图，让我茅塞顿开，彻底弄懂了RIP、OSPF和BGP的工作原理。这些细致入微的讲解，让我在学习过程中少走了很多弯路，也真正体会到了“学以致用”的乐趣。

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这本《Linux网络技术》真的让我大开眼界！我之前一直以为Linux在网络方面的应用也就是搭个简单的Web服务器，或者跑个SSH远程登录什么的。但这本书彻底颠覆了我的认知。它详细地介绍了Linux在构建复杂、高性能网络基础设施中的核心作用，从基础的网络协议栈（TCP/IP的深度解析，我之前一直以为就是个名字，原来里面学问这么大！），到各种网络服务（DNS、DHCP、NTP、SMTP、POP3/IMAP、FTP等等），它不仅仅是告诉你怎么配置，更重要的是解释了这些服务背后的原理，为什么这样配置是有效的，以及在不同场景下应该如何进行优化。 尤其让我印象深刻的是关于网络安全的部分。书中深入剖析了防火墙（iptables/nftables）的配置策略，讲解了如何构建多层次的安全防护体系，包括入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）的部署和管理。我还学到了如何利用SSL/TLS证书来保护数据传输的安全性，以及一些常见的网络攻击手段和防御方法。这些内容对于我理解和实践网络安全至关重要，感觉自己以前的网络安全意识简直是零。

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