网络服务器配置与管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:高晓飞

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:2009-6

价格:23.20元

装帧:

isbn号码:9787040259506

丛书系列:

图书标签:

• 网络服务器
• 服务器配置
• 服务器管理
• Web服务器
• Linux服务器
• Windows服务器
• Apache
• Nginx
• IIS
• 网络安全
• 系统管理

深度学习与神经网络前沿进展 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前人工智能领域最引人注目的分支——深度学习（Deep Learning）的理论基础、核心模型及其在各个应用领域的最新突破。本书的撰写目标是服务于已经具备一定编程基础和数学知识（线性代数、微积分和概率论）的研究人员、工程师以及对前沿 AI 技术抱有浓厚兴趣的高级学生。我们不会涉及操作系统、网络协议或传统系统管理等内容，而是将全部精力集中在数据、模型与算法的构建、优化和推理之上。 第一部分：深度学习的数学基石与核心概念重构 本部分将系统地回顾和深化读者对深度学习所需数学工具的理解，但侧重点将完全放在优化理论和信息论在模型训练中的应用上，而非硬件或基础设施配置。 第一章：概率论在模型不确定性量化中的地位 本章将深入探讨贝叶斯推断在现代神经网络中的回归，特别关注变分推断（Variational Inference, VI）如何用于近似复杂的后验分布，以及它如何指导更具鲁棒性的模型设计。我们将详细分析最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）在深度模型正则化中的差异和适用场景。重点内容包括卡尔巴克-莱布勒（KL）散度在衡量分布差异中的作用，以及如何利用其性质来设计更优的损失函数，例如在生成模型中对分布拟合的约束。 第二章：凸优化与非凸优化在高维空间中的挑战 本章专注于梯度下降法及其变体的最新研究进展。我们将超越标准的随机梯度下降（SGD），详细阐述自适应学习率算法（如 AdamW, AMSGrad）的内部机制和收敛性分析。关键讨论点包括二阶方法的局限性与优势，如牛顿法和拟牛顿法在高维稀疏梯度空间中的应用瓶颈，以及如何通过曲率估计来加速收敛。同时，本章会深入探讨鞍点问题（Saddle Points）和局部极小值（Local Minima）对深度网络训练的影响，并介绍一些新兴的逃逸策略。 第三章：信息论与信息瓶颈理论 本章将把信息论工具箱引入深度学习的分析框架中。我们将详细阐述信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）原理，解释网络如何通过最小化输入信息与其表征之间的互信息（Mutual Information）来学习最优的、对标签信息敏感的特征表示。这部分内容旨在提供一个理论视角，解释深度学习的泛化能力，而不是如何部署一个生产环境中的服务。 第二部分：核心架构的演进与精细化分析 本部分将聚焦于当前主流深度学习模型架构的内部结构、设计哲学以及它们如何解决特定类型的数据处理难题。 第四章：卷积神经网络（CNN）的高效化与几何理解 本章将深入探讨现代 CNN 架构（如 ResNet、DenseNet、EfficientNet）的设计哲学，重点分析残差连接和密集连接如何解决了梯度消失问题。我们不会讨论如何配置防火墙或负载均衡，而是专注于特征提取的层次性。一个重要议题是群卷积（Grouped Convolutions）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在模型参数效率优化中的作用，以及如何利用空间变换网络（Spatial Transformer Networks, STN）来增强模型的空间不变性。 第五章：循环与序列模型：超越基础 RNN 本章将对处理时间序列和自然语言的模型进行深度剖析。我们将详细讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，重点分析其输入门、遗忘门和输出门如何精确控制信息的流动。更进一步，本章将侧重介绍自注意力机制（Self-Attention Mechanism）如何彻底改变了序列建模的范式，并为下一章的 Transformer 模型做理论铺垫。 第六章：Transformer 架构的全面解构与注意力机制的深化 Transformer 模型是当前自然语言处理（NLP）和许多视觉任务的核心。本章将从多头注意力（Multi-Head Attention）的数学表达开始，详细解析其计算流程和并行化优势。我们将探讨位置编码（Positional Encoding）的不同实现方式（绝对、相对、旋转），以及自注意力与传统循环网络的根本区别。重点关注 BERT、GPT 等预训练模型的架构细节，以及它们在表示学习上的巨大成功。 第三部分：前沿应用领域与生成模型 本部分将把焦点转向深度学习在复杂数据生成和高维度推理中的尖端应用。 第七章：生成对抗网络（GANs）的稳定训练与模式崩溃 本章专注于生成模型中的关键技术——GANs。我们将详细分析判别器和生成器之间的博弈论性质，并深入探讨模式崩溃（Mode Collapse）的成因。本章将介绍 Wasserstein GAN（WGAN）及其梯度惩罚（WGAN-GP）如何通过更平滑的距离度量来稳定训练过程。我们将侧重于理论分析，而非图像渲染效果的展示。 第八章：变分自编码器（VAEs）与潜在空间的可控性 本章将对 VAEs 进行深入探讨，将其视为一种基于概率推断的潜在变量模型。我们将详细推导其证据下界（Evidence Lower Bound, ELBO）的结构，并分析如何通过调节 KL 散度项来平衡模型重构能力与潜在空间的平滑性。我们将讨论如何利用 VAEs 的结构进行潜在空间算术（Latent Space Arithmetic）以实现数据的解耦表示。 第九章：图神经网络（GNNs）与非欧几里得数据处理 随着数据结构日益复杂，处理非欧几里得结构数据（如图、网格、分子结构）的需求增加。本章将介绍图卷积网络（GCN）的基本原理，包括如何将卷积操作推广到任意图结构上。重点内容包括频谱图理论与空间域方法的对比，以及如何利用 GNNs 解决推荐系统、化学分子预测等前沿问题。 结语：迈向通用人工智能的理论挑战 本书的最后将探讨当前深度学习面临的未解难题，例如可解释性（Explainability）、鲁棒性（Robustness）对对抗样本的抵抗力，以及如何构建更具常识推理能力的模型。所有讨论都将集中在算法优化和理论建模层面，完全避开任何关于硬件部署、云计算平台或服务器运维的实用性指导。本书致力于提供一个坚实的、面向未来的理论知识体系。

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这本《网络服务器配置与管理》的图书简直是技术小白的救星，我原本对Linux服务器的配置望而生畏，觉得那都是高级工程师才懂的领域，但这本书的讲解方式极其亲和力十足。它没有上来就堆砌晦涩难懂的专业术语，而是从最基础的硬件概念、操作系统选择开始娓娓道来，就像一个经验丰富的老前辈手把手教你一样。特别是关于Web服务器如Apache和Nginx的安装与基础配置部分，作者的步骤拆解得非常细致，每一步的操作，甚至是每一个命令行的参数含义，都解释得清清楚楚。我跟着书中的教程一步步操作下来，成功搭建起了自己的测试环境，这种成就感是无可比拟的。书中对日志文件的分析和故障排查的技巧也极其实用，很多书上只是一笔带过的内容，这本书却用大量的篇幅去深入剖析，让我明白了“出错了”之后该去哪里找线索，而不是盲目地重启服务。对于想要进入运维或后端开发领域的初学者来说，这本书奠定了一个非常坚实和可靠的知识地基。

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我是一个偏爱命令行操作和深度定制的用户，对于那些过度依赖图形界面、一问三不知的“工具人”式教程深恶痛绝。这本书显然是写给真正想搞清楚底层逻辑的工程师看的。它在系统初始化、服务依赖管理（如systemd单元文件的编写和调试）方面，展现了对Linux系统生命周期的深刻理解。尤其是在处理服务间的复杂交互和依赖关系时，作者没有回避那些容易出错的边缘情况，反而将这些“坑”一一标记出来，并提供了对应的解决方案和排查思路。这种坦诚和深入，让我在学习过程中感到了极大的尊重。书中的脚本示例代码质量很高，简洁、高效且注释清晰，完全可以拿来作为自己项目库中的最佳实践范例。对于追求代码质量和系统健壮性的技术人员来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种专业的工作方法论。

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说实话，我更关注的是网络安全和高性能调优方面的内容，而这本书在这两个领域展现出的深度和广度，绝对是超出了我的预期。在安全配置这块，它详尽地介绍了防火墙（如iptables/firewalld）的规则编写逻辑，不仅仅停留在“打开端口”的层面，更是深入讲解了基于区域、服务和端口的复杂策略组合，让我对服务器的“安全边界”有了全新的认识。至于性能优化，书中对TCP/IP协议栈参数的调优分析简直是一绝。它没有给出“万能公式”，而是基于不同的应用场景——例如高并发的Web服务和数据库服务——来阐述应如何调整内核参数（如backlog、somaxconn等），并且详细解释了这些调整背后的原理，这对于追求极限性能的系统管理员来说，是极其宝贵的实战经验总结。读完这部分内容，我立刻回去优化了我线上环境的一些参数，效果立竿见影，服务器的响应时间有了明显的改善。

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坦白讲，我最初买这本书是抱着试试看的心态，因为市面上关于服务器管理的资料很多，但大多都是针对特定版本或特定云环境的碎片化信息。然而，《网络服务器配置与管理》展现出了一种罕见的宏观视野和跨平台适应性。它讲解的许多核心原理，比如文件系统挂载、网络接口绑定、用户权限模型等，是几乎所有主流Linux发行版和虚拟化环境中都通用的“真理”。这使得我在学习完基础知识后，能够快速地将所学迁移到不同的生产环境中，无论是CentOS还是Ubuntu，甚至是后来的容器化部署，都能找到对应的映射和调整点。这种强调底层不变性、适应上层变化的教学思路，真正体现了“授人以渔”的教育精髓，让读者建立起了一个能够抵御未来技术迭代冲击的知识框架。这本书的价值在于其经久不衰的理论基础和灵活的实践指导的完美结合。

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这本书的结构安排实在巧妙，它非常注重“管理”这一核心概念的落地。很多技术书籍侧重于“搭建”，但搭建完成后如何持续、高效地“管理”才是真正的挑战。《网络服务器配置与管理》在这方面做得非常到位。它系统地介绍了配置管理工具（比如Ansible的入门使用）如何融入日常运维流程，这极大地提高了我的工作效率，从手动重复劳动中解放了出来。更让我欣赏的是，它探讨了监控系统的集成，从Prometheus的初步部署到Grafana的可视化展示，都给出了清晰的实践路径，让服务器的“健康状况”不再是凭感觉，而是有数据支撑的。这种从静态配置到动态监控、再到自动化管理的完整闭环，使得这本书的实用价值远远超出了普通参考手册的范畴，更像是一套完整的企业级IT基础设施建设与维护的实战指南。

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