网络服务器组建、配置和管理:Windows篇 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:文龙

出品人:

页数:525

译者:

出版时间:2007-7

价格:52.0

装帧:平装

isbn号码:9787121046674

丛书系列:

图书标签:

• Windows服务器
• IIS
• Web服务器
• 服务器配置
• 服务器管理
• 网络技术
• 系统管理
• Windows Server
• 服务器组建
• IT技术

好的，这是一本图书的简介，内容不涉及“网络服务器组建、配置和管理:Windows篇 (平装)”这本书中的任何具体信息。 --- 书名：现代数据科学与机器学习实战：从理论到应用的深度解析 内容简介： 本书深入探讨了现代数据科学和机器学习领域的核心概念、关键技术以及前沿应用。它不仅仅是一本理论教材，更是一本侧重于实践操作和解决实际问题的指南。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个从数据获取、清洗、建模到部署的完整知识体系。 第一部分：数据科学基础与准备 本部分首先为读者奠定坚实的数学和统计学基础，这是理解复杂算法的前提。我们将回顾必要的线性代数、概率论和统计推断知识，重点关注其在数据分析中的应用。 随后，我们将进入数据处理的核心环节。面对现实世界中纷繁复杂的数据，如何有效地进行预处理至关重要。本部分详细介绍了数据采集、清洗、规范化（Normalization）和标准化（Standardization）的技术。我们将探讨缺失值处理的多种策略，包括插补法（Imputation）和删除法，并讨论如何识别和处理异常值（Outliers）。此外，特征工程（Feature Engineering）被提升到前沿位置，详细讲解了如何从原始数据中提取、构建和选择最具预测能力的特征，包括降维技术如主成分分析（PCA）和t-SNE的可视化应用。 第二部分：经典机器学习算法与模型构建 进入机器学习的核心内容，本书系统地介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习的主要算法。 在监督学习方面，内容覆盖了回归分析（线性回归、岭回归、Lasso）和分类算法（逻辑回归、支持向量机SVM、决策树）。我们不仅讲解了这些算法背后的数学原理，更重要的是，深入分析了它们各自的优缺点、适用场景以及参数调优策略。特别是对于决策树，我们将详细阐述随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的工作机制，以及XGBoost、LightGBM等高性能框架的实现细节和性能优化技巧。 无监督学习部分，重点剖析了聚类算法，包括K-均值（K-Means）、DBSCAN和层次聚类。对于高维数据分析，主成分分析（PCA）作为一种重要的降维工具得到了详尽的阐述。 模型评估与选择是确保模型可靠性的关键步骤。本部分系统介绍了交叉验证（Cross-Validation）、偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）、以及评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积AUC）的深入解读。如何通过网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）有效地进行超参数调优，也被作为重要章节进行讲解。 第三部分：深度学习：神经网络的构建与应用 深度学习是当前人工智能领域的核心驱动力。本部分从基础的感知器（Perceptron）开始，逐步构建至复杂的多层神经网络（DNN）。我们将详细解析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）、优化器（SGD, Adam, RMSProp）以及反向传播（Backpropagation）算法的工作流程。 随后，本书转向两大热门应用领域： 1. 计算机视觉（CV）： 卷积神经网络（CNN）的架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）被详细拆解。内容包括卷积操作、池化层、批标准化（Batch Normalization）的作用。我们还将探讨目标检测（如YOLO系列）和图像分割（如U-Net）的基本原理。 2. 自然语言处理（NLP）： 循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是理解序列数据的关键。本书深入讲解了词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的构建和应用。更重要的是，Transformer架构及其核心组件自注意力机制（Self-Attention）被作为重点内容进行解析，这是理解BERT、GPT等现代大模型的基石。 第四部分：模型部署、可解释性与伦理考量 一个优秀的模型必须能够投入实际生产环境并持续运行。本部分关注模型的部署（MLOps的初步概念），包括如何使用API接口（如Flask/Django）封装模型，以及容器化技术（如Docker）在模型部署中的作用。 此外，随着AI的普及，模型的可解释性（Explainable AI, XAI）变得日益重要。我们将介绍LIME和SHAP等工具，帮助用户理解复杂模型做出决策的内在逻辑，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。 最后，本书以对数据科学伦理的讨论收尾。我们将探讨数据隐私、算法偏见（Bias）的来源与缓解策略，强调负责任地开发和使用AI技术的重要性。 目标读者： 本书适合具有一定编程基础（推荐Python语言经验）的软件工程师、希望转型进入数据科学领域的IT专业人士、高校相关专业的学生以及希望系统提升机器学习实践能力的工程师和研究人员。本书提供充足的代码示例和实践案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。

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从一个资深IT运维的角度来看，这本书在技术深度和广度上都做得相当不错，尤其是在Windows Server生态系统内部的联动和整合方面。作者并没有仅仅将各个服务孤立地讲解，而是花了很大的篇幅去阐述它们之间的相互关系，比如DNS如何支持Active Directory，DHCP如何与DNS协同工作，以及Web服务器如何与文件服务器集成。这种整体性的讲解，有助于读者理解整个网络服务器架构是如何协同运作的。书中对于一些较新的Windows Server功能，比如PowerShell脚本在服务器自动化管理中的应用，也进行了介绍。虽然篇幅有限，但足以引起读者的兴趣，并指明了进一步学习的方向。此外，作者还提到了对服务器进行性能监控和日志分析的重要性，并给出了一些实用的工具和方法。这对于保证服务器的长期稳定运行是必不可少的。

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这本书确实让我眼前一亮，尤其是它针对Windows平台的细致入微的讲解。在如今云服务盛行的时代，能够找到一本如此系统地阐述如何在本地环境下从零开始搭建、优化和维护网络服务器的书籍，实属不易。作者在内容组织上，逻辑性非常强，从最基础的网络概念和协议讲起，逐步深入到服务器硬件的选择、操作系统的安装与部署，再到各种关键服务的配置，如Web服务器（IIS）、文件服务器（SMB）、打印服务器等等。每一个环节都配有详实的图文说明，即使是初学者，也能跟着操作一步步完成。我尤其欣赏书中对安全方面的强调，关于防火墙设置、用户权限管理、SSL证书的部署，以及如何防范常见的网络攻击，都给出了非常实用的建议和操作指南。书中对于性能调优的部分也相当出色，讲解了如何通过调整系统参数、优化服务配置来提升服务器的响应速度和稳定性，这对于需要处理高并发请求的场景非常有帮助。总的来说，这本书不仅是一本操作手册，更是一本能够帮助读者建立起全面网络服务器管理思维的经典之作。

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这本书最让我印象深刻的是其详尽的步骤化指导，以及作者对细节的严谨态度。无论是初次安装Windows Server操作系统，还是配置复杂的网络服务，书中都提供了非常清晰、分步的操作指南。我曾按照书中的指示，成功地搭建了一个具有域控功能的Windows Server环境，整个过程非常顺利，几乎没有遇到任何障碍。这得益于作者对每一个配置选项的详细解释，以及对可能出现的潜在问题的预警。比如，在配置Active Directory时，书中就详细讲解了如何规划OU结构、如何设置组策略，以及如何进行用户和计算机的加入。这些细节对于保证服务器系统的稳定性和安全性至关重要。而且，书中使用的截图都非常清晰，能够准确地对应到实际的操作界面，大大降低了学习难度。

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这本书的价值，我认为更多体现在其实用性和案例的丰富性上。我是一名IT技术支持人员，经常需要帮助企业用户解决服务器相关的问题。在阅读这本书之前，我虽然有一定经验，但总感觉缺乏系统性。这本书就像为我打开了一扇窗，让我看到了更广阔的服务器管理天地。书中提供了大量的实际案例，比如如何为小型办公室搭建文件共享服务器，如何配置Web服务器托管企业内部网站，甚至是如何部署一个简单的邮件服务器。这些案例的真实性和贴近性，让我在学习过程中非常有代入感，也能够直接将学到的知识应用到工作中去。而且，作者在讲解每个服务配置的时候，都会考虑到不同的应用场景，并给出相应的优化建议，这比那些只讲原理或者只讲最基础配置的书籍要实用得多。

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我对于这本书的评价，首先在于它提供了一个非常扎实的基础框架。在阅读过程中，我发现作者并没有停留在简单的“点几下鼠标就能完成”的层面，而是深入剖析了Windows Server操作系统的核心机制，比如Active Directory的原理、DNS的工作方式、DHCP的服务流程等。这种深度的讲解，让我不仅学会了如何“做”，更理解了“为什么这样做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，对于想要真正掌握服务器管理技术的人来说至关重要。书中还包含了不少进阶的内容，比如集群技术的介绍，虽然篇幅不算特别大，但足以勾勒出高可用性服务器架构的轮廓。另外，作者在排查常见故障的章节也做得非常到位，列举了许多实际工作中可能遇到的问题，并提供了行之有效的解决方法。我个人觉得，这本书的价值在于它能够帮助读者建立一种系统性的故障排查能力，而不仅仅是死记硬背一些命令。

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