云计算与虚拟化技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:

出品人:

页数:357

译者:

出版时间:2018-2-1

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787560648347

丛书系列:

图书标签:

虚拟化
docker
云计算
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具体描述

本书以云计算环境下的虚拟化应用为中心，侧重于虚拟化硬件配置、资源限制及系统管理等方面的实用技能培养，旨在为搭建一个完整实用的虚拟化环境提供完备的理论基础和实践指导。

全书共分11章。第1章简要介绍了虚拟化技术的历史演变、实现原理、常用软件以及与云计算的关系；第2章至第9章以目前业内常用的虚拟化软件KVM为例，详细讲解了创建KVM虚拟机、CPU虚拟化、内存虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、资源限制、分布式文件系统管理和管理虚拟机等常用操作；第10章和第11章对容器虚拟化技术Docker进行了专题讲解，包括对Docker的基本应用与Docker集群高级应用的介绍和指导。

本书内容精练，适用面广，可作为高等院校大数据、计算机科学与技术、软件工程、计算机软件、计算机信息管理等专业的教材，也可作为虚拟化和云计算从业者及爱好者的参考用书。

好的，这里有一份图书简介，内容围绕“云计算与虚拟化技术”之外的主题展开，力求详实且自然流畅： --- 图书名称：《深度学习前沿：模型优化与应用实践》图书简介第一部分：深度学习的基石与范式革新本书并非聚焦于基础设施的抽象概念，而是将读者的目光引向当前人工智能领域最核心、最具颠覆性的技术——深度学习。我们深入探讨了自上世纪八十年代人工神经网络概念复兴以来，深度学习如何通过层级化特征提取和端到端训练范式，彻底改变了计算机视觉、自然语言处理及语音识别等多个关键领域。开篇章节详述了神经网络的数学基础，重点解析了反向传播算法（Backpropagation）的内在机制与优化策略，而非关注底层硬件的资源分配。我们详细剖析了激活函数——从早期的Sigmoid和Tanh到现代的ReLU及其变体（如Leaky ReLU、PReLU）——在解决梯度消失问题上的关键作用。此外，梯度下降及其优化器家族（如SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp，直至影响深远的Adam系列）的演进历程和收敛特性，构成了理解模型训练效率的理论核心。第二部分：核心模型架构的精细解构本书主体部分致力于对当下主流的深度学习模型架构进行细致入微的剖析和比较。在计算机视觉领域，我们跳脱出对计算资源的讨论，专注于架构的创新性。我们详尽解析了卷积神经网络（CNN）的演变：从经典的LeNet-5到AlexNet的突破，再到VGG的深度堆叠哲学，以及Inception模块在计算效率与精度上的精妙平衡。随后，重点研究了残差网络（ResNet）的核心——残差连接（Residual Connection）如何打破了深层网络退化的魔咒，并延伸探讨了密集连接网络（DenseNet）的特征复用机制。对于目标检测，我们系统地介绍了单阶段检测器（如YOLO系列）的实时性优势与两阶段检测器（如Faster R-CNN）的精度保证，并探讨了Transformer结构在视觉任务（Vision Transformer, ViT）中的应用潜力。在序列数据处理方面，循环神经网络（RNN）的局限性被清晰界定，重点转向了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的门控机制，有效地捕捉长期依赖关系。紧接着，本书将叙事核心转移至自注意力机制（Self-Attention）的崛起。我们详细阐述了Transformer模型中多头注意力（Multi-Head Attention）的设计思想，它如何彻底摆脱了循环依赖，实现了全局信息的高效并行处理，并奠定了现代大规模语言模型（LLMs）的结构基础。第三部分：模型训练的深度优化策略模型结构只是成功的一半，训练过程的优化策略才是决定最终性能的关键。本章深度探讨了超越基础学习率调优的复杂技术。正则化技术被视为防止模型过拟合的必要手段。我们不仅回顾了传统的L1/L2权重衰减，更侧重于探讨Dropout在训练过程中的随机失活机理，以及批标准化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程、加速收敛。对于更复杂的场景，如迁移学习（Transfer Learning），本书详细介绍了预训练模型的选择、微调（Fine-tuning）的策略，包括不同层级的学习率差异化设置，以及何时采用特征提取而非全模型微调。我们还探讨了超参数优化的现代方法。这包括网格搜索和随机搜索的局限性，转而介绍基于贝叶斯优化（Bayesian Optimization）的智能搜索框架，它如何通过构建概率模型高效地探索参数空间，找到全局最优解附近的配置。第四部分：可解释性、鲁棒性与前沿探索随着深度学习模型在关键决策中的应用日益广泛，模型本身的可靠性与透明度成为不可回避的议题。在可解释性（XAI）方面，我们介绍了LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等局部解释方法，它们帮助我们理解特定预测是如何由输入特征驱动的，而非仅仅依赖于黑箱假设。关于模型鲁棒性，本书深入分析了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，例如FGSM（Fast Gradient Sign Method）和PGD（Projected Gradient Descent）。随后，我们详细介绍了防御策略，包括对抗性训练（Adversarial Training），通过在训练集中引入微小扰动的样本，显著增强模型抵御恶意输入的能力。最后，本书前瞻性地讨论了联邦学习（Federated Learning）的基本框架，关注其在保障数据隐私前提下进行协同模型训练的机制，以及生成模型（Generative Models），如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）的最新进展，它们在图像合成、数据增强等领域展现出的巨大潜力。本书旨在为具备一定编程基础和线性代数背景的读者，提供一个全面、深入且不被基础设施细节分散注意力的深度学习知识体系，强调算法设计、模型架构创新与训练技巧的精进。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个非常注重阅读体验的人，很多技术书籍读起来就像是在啃干涩的教科书，读完一遍后脑子里还是一团浆糊。然而，这本让我耳目一新，它在保持技术深度的同时，竟然兼顾了极佳的可读性，这着实是一件难得的事情。作者的文笔流畅自然，没有那种生硬的机器翻译腔调，读起来非常顺畅，就像是在听一位经验丰富的前辈娓娓道来他的独门秘笈。尤其是在讲解一些抽象的分布式架构概念时，书中运用了大量的比喻和生活化的例子来辅助理解，比如将数据同步比作家庭记账，将负载均衡比作高峰时段的交通指挥，这些巧妙的比喻瞬间打通了我的认知壁垒。这种“化繁为简”的能力，体现了作者扎实的理论功底和高超的表达技巧。我花了整整一个周末，几乎是沉浸式地读完了它，期间多次因为茅塞顿开而激动地在笔记本上写下重点。这本书真正做到了将高深的理论“翻译”成每个人都能理解的语言，而不是简单地堆砌复杂的公式和晦涩的定义，对于需要快速吸收新知识的职场人士来说，无疑是提高效率的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调，配上烫金的书名，立刻就散发出一种专业和严谨的气息。我本来只是抱着随便翻翻的心态，想找一本技术入门读物，没想到一打开目录，就被里面详实的内容规划给吸引住了。这本书的内容组织结构非常清晰，逻辑性极强，从最基础的概念讲解，到复杂的实际应用案例，层层递进，完全没有那种为了凑字数而堆砌专业术语的空洞感。作者在阐述每一个技术点时，都像是耐心地引导你穿过一片迷雾，让你不仅知道“是什么”，更深层次地理解了“为什么”以及“怎么做”。特别是关于网络协议优化的那几个章节，讲解得深入浅出，即便是初学者也能从中窥见门径，这对于我这种需要快速掌握核心知识的读者来说，简直是莫大的福音。我尤其欣赏作者在案例分析中展现出的那种近乎苛刻的细节把控能力，每一个配置文件的片段，每一步操作的截图，都精准无误，让人有强烈的“这本书就是为实践而生”的感受。这本书的价值，绝不仅仅停留在理论层面，它更像是一本能够陪着你从新手成长为熟手的实战手册，非常值得推荐给所有对技术领域抱有热情的同仁们。

评分☆☆☆☆☆

我购买过许多技术书籍，但真正能让我产生“相见恨晚”感觉的，屈指可数。这本书给我带来的启发，已经超越了单纯的技术知识传递范畴。它塑造了一种积极的问题解决思维模式。作者在描述每一个技术挑战时，往往会先抛出一个行业内普遍遇到的难题，然后引导读者分析导致该问题产生的根本原因，最后才引出解决方案。这种“溯因导解”的叙事方式，极大地锻炼了读者的分析能力，让我不再满足于仅仅学会使用某个工具，而是开始深入思考工具背后的设计哲学和局限性。书中提到的一些关于系统弹性设计和故障恢复策略的章节，尤其具有前瞻性和实战指导意义，它让我意识到在构建任何大规模系统时，安全性与可靠性远比单纯的追求性能指标更为重要。这本书的价值在于它“授人以渔”，它教会我的不仅是技术的操作，更是一种严谨、系统、富有远见的技术人员应有的思考路径。读完之后，我感觉自己在处理复杂工程问题时，信心和思路都上了一个全新的台阶。

评分☆☆☆☆☆

我过去尝试过好几本相关的专业书籍，但它们往往在某一个特定领域钻得太深，导致我必须同时阅读好几本辅助材料才能构建起完整的知识体系，非常耗费精力。这本书的博大精深之处在于它的**广度与深度达到了惊人的平衡**。它不仅系统地介绍了当前行业内主流的技术栈及其演进历史，更难能可贵的是，它还对未来可能的发展趋势进行了前瞻性的分析和探讨。我特别留意了关于系统性能调优的那几章，作者没有满足于给出标准的最佳实践，而是深入剖析了底层硬件与软件交互的细微之处，比如缓存一致性协议对整体吞吐量的影响，这种近乎“拆骨见髓”的分析，让原本模糊不清的性能瓶颈变得清晰可见。更让人佩服的是，书中对不同技术流派之间的优劣对比进行了客观、公正的评价，没有偏袒任何一家供应商或开源社区，真正做到了以技术客观性为依归。这本书与其说是一本技术指南，不如说是一份关于现代信息基础设施构建的“战略蓝图”，它拓宽了我的技术视野，让我能从宏观角度审视技术选型的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计，绝对是行业内的标杆。我常常被一些技术书的内页设计气到，要么字体小到需要放大镜，要么代码块和文字挤在一起，阅读体验极差。然而，这本在细节处理上体现了对读者的尊重。页边距的留白恰到好处，保证了阅读的舒适度，字体大小适中，且采用了高对比度的印刷质量，长时间阅读眼睛也不容易疲劳。更值得称赞的是，代码示例的呈现方式。所有的代码片段都被清晰地框选出来，并且根据不同的编程语言和配置文件的语法进行了专业的着色处理，即便是复杂的脚本也能一目了然，这极大地减少了我在复制代码和理解逻辑时可能产生的错误。对于需要经常参考代码的读者来说，这种细致入微的考虑是极其重要的。此外，书中穿插的许多示意图和架构图，都绘制得非常精美且信息量巨大，它们不是简单的装饰，而是对复杂概念的有力视觉辅助，帮助读者迅速抓住核心结构。可以说，光是阅读这本书本身，就是一种享受，它让枯燥的技术学习过程变得更加愉悦和高效。

评分☆☆☆☆☆

高校教材,理论很少,都是提一下,大部分篇幅都是操作截图.走马观花翻了一下.没什么收获.随便搜索了一下,很多篇幅都是网络上面摘抄的,这样非原创真的可以做教材吗?难得的是后面大量说了docker,希望学生能好好学吧.

评分☆☆☆☆☆