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圖書標籤:

• 鳥哥的Linux私房菜
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• DVD附贈

店鋪： 拓特圖書專營店

齣版社： 碁峰

ISBN：9789863478652

商品編碼：28146458473

包裝：平裝

開本：18.5 x 23 cm

齣版時間：2016-01-26

頁數：1224頁

正文語種：繁體中文

 

鳥哥的Linux私房菜：基礎學習篇(附DVD一片)(第四版)

• 作者： 
• 齣版社： 
• 齣版日期：2016/01/27
• 語言：繁體中文
• ISBN：9789863478652
• 規格：平裝 / 1224頁 / 18.5 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 四版
• 齣版地：颱灣

 

 

內容簡介

附DVD一片
 
Linux經典學習書！
本書前三版均蟬聯電腦專業書籍Linux暢銷排行榜Top1，為地錶上暢銷的Linux中文書籍！
您是有意學習Linux的小菜鳥，卻不知如何下手？
您是遨遊Linux的老鳥，想要一本資料豐富的工具書？
《鳥哥的Linux私房菜基礎學習篇》絕對是佳選擇！

※鳥哥傾囊相授，內容由淺入深
書中包含瞭鳥哥從完全不懂Linux到現在的所有歷程，鳥哥將這幾年來的所知所學傾囊相授，以淺顯易懂的文字帶領您進入Linux的世界。

※按部就班，打好基礎的第*步
本書劃分為五大部分，每個部分都有相關性的特色，涵蓋：Linux的規劃與安裝，認識Linux檔案、目錄與磁碟格式，學習Shell與Shell Scripts，Linux使用者管理與Linux係統管理員，依序學習，讓您奠定Linux的基礎，跨齣成功的第*步。

※用心改版，提供您更新的技術
《鳥哥的Linux私房菜基礎學習篇-第四版》提供近期更新的技術，包括：核心版本的升級建議、
虛擬係統的操作、GPT 分割錶格式處理、XFS 檔案係統的實際操作使用、systemd 服務的管理、
日誌格式的更新、grub2 開機管理程式的說明、nmcli文字指令操作網路參數的方式等等，內容更加精彩！

目錄

第*篇：Linux的規劃與安裝
0、計算機概論
1、Linux是什麼與如何學習
2、主機規劃與磁碟分割
3、安裝 CentOS 7.x
4、首次登入與線上求助

第二篇：Linux檔案、目錄與磁碟格式
5、Linux的檔案權限與目錄配置
6、Linux檔案與目錄管理
7、Linux磁碟與檔案係統管理
8、檔案與檔案係統的壓縮、打包與備份

第三篇：學習Shell與Shell Scripts
9、vim 程式編輯器
10、認識與學習 BASH
11、正規錶示法與文件格式化處理
12、學習 Shell Scripts

第四篇：Linux使用者管理
13、Linux 帳號管理與 ACL 權限設定
14、磁碟配額(Quota)與進階檔案係統管理
15、例行性工作排程 (crontab)
16、程序管理與 SELinux 初探

第五篇：Linux係統管理員
17、認識係統服務 (daemons)
18、認識與分析登錄檔
19、開機流程、模組管理與 Loader
20、基礎係統設定與備份策略
21、軟體安裝：原始碼與 Tarball
22、軟體安裝： RPM, SRPM 與 YUM
23、X Window設定介紹
24、Linux核心編譯與管理

序

序

感謝自由軟體社群的發展，讓大傢能夠使用這麼棒的作業係統！另外，對於本書來說，要感謝的還是netman大哥，netman是帶領鳥哥進入Linux世界的啟濛老師！感謝您！另外還有Study-Area(酷學園)的夥伴，以及討論區上麵所有幫忙的朋友，尤其是眾位闆主群！相當感謝大傢的付齣！

也感謝崑山科大資訊傳播係的主任與眾位老師、同事、學生們，這幾年係上提供鳥哥實做齣很多電腦教室管理軟體的環境，尤其強者蔡董、小陳大大等，常常會提供鳥哥一些實作的技巧方嚮的思考，也感謝歷屆的研究生、專題生們，感謝你們支持經常沒時間指導你們的鳥哥，很多軟體都是學生們動手實作齣來的呢！

讀者們的戡誤迴報以及經驗分享，也是讓鳥哥相當感動的一個環節，包括前輩們指導鳥哥進行文章的修訂，以及讀者們細心發現的筆誤之處，都是讓鳥哥有繼續修訂網站/書籍文章的動力！有您的支持，小弟也纔有動力持續的成長！感謝大傢！

鳥哥 2016/01/08颱南

 

好的，這是一本圖書的詳細簡介，內容不涉及您提供的書名及其相關信息： --- 《深度學習與現代計算機視覺》 內容概要 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的指南，涵蓋從經典計算機視覺理論到前沿深度學習模型的構建、訓練與應用。全書結構嚴謹，內容翔實，不僅注重理論基礎的闡述，更強調實踐操作與實際案例的結閤，力求使讀者能夠紮實掌握現代視覺計算的核心技術。 第一部分：計算機視覺基礎與數學基石 本部分首先奠定堅實的數學和信號處理基礎，這是理解高級視覺算法的先決條件。 第一章：圖像的本質與錶示 詳細介紹瞭數字圖像的獲取、錶示方法（如灰度圖、彩色空間RGB/HSV/Lab的轉換與特性），以及圖像在計算機內部的存儲結構。重點探討瞭采樣、量化過程對圖像質量的影響，並引入瞭圖像金字塔（Image Pyramids）的概念，為後續的多尺度分析做準備。 第二章：綫性代數與概率統計迴顧 迴顧瞭在計算機視覺中至關重要的綫性代數知識，包括矩陣分解（SVD、特徵值分解）在降維和數據壓縮中的應用。概率論部分側重於貝葉斯理論、高斯分布在圖像去噪和特徵匹配中的作用。 第三章：圖像濾波與變換 深入剖析瞭圖像預處理的關鍵技術。內容涵蓋空間域濾波（如均值濾波、高斯濾波、中值濾波）與頻率域濾波（傅裏葉變換、拉普拉斯算子、巴特沃斯濾波器）。闡述瞭捲積操作的數學原理及其在特徵提取中的基礎地位。 第二章：經典特徵提取與描述 本章聚焦於深度學習興起之前的傳統視覺流水綫。詳細講解瞭邊緣檢測（Sobel, Canny）、角點檢測（Harris, Shi-Tomasi）。隨後，重點解析瞭尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）的原理、實現步驟以及它們在圖像配準中的應用。HOG（方嚮梯度直方圖）作為經典的目標檢測特徵，也將被詳細拆解分析。 第二部分：深度學習原理與捲積網絡構建 第二部分是本書的核心，全麵轉嚮現代深度學習範式，特彆是針對圖像數據的捲積神經網絡（CNN）。 第五章：神經網絡基礎與反嚮傳播 係統介紹神經網絡的基本結構：神經元模型、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh及其變體）的選擇與梯度消失/爆炸問題的應對。核心章節深入推導瞭反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學過程，並討論瞭優化器（SGD, Momentum, Adam, RMSProp）的原理與收斂特性。 第六章：捲積神經網絡（CNN）架構詳解 詳細闡述瞭捲積層、池化層（Max/Average Pooling）的工作機製。重點剖析瞭經典CNN架構的演進曆程：從LeNet的開創性工作，到AlexNet在ImageNet上的突破，再到VGG的深度堆疊、GoogLeNet/Inception模塊的稀疏連接設計，以及ResNet（殘差網絡）如何通過跳躍連接解決深層網絡的退化問題。 第七章：現代CNN設計與遷移學習 深入探討瞭更先進的網絡結構，如DenseNet（密集連接）、MobileNet/ShuffleNet（輕量化網絡）。本章特彆強調遷移學習（Transfer Learning）策略，包括特徵提取（Feature Extraction）和微調（Fine-tuning）的最佳實踐，以及如何利用預訓練模型解決小數據集問題。 第三部分：核心應用：圖像分類、檢測與分割 第三部分將理論與實踐緊密結閤，展示如何應用深度學習模型解決實際的計算機視覺任務。 第八章：圖像分類的實踐與評估 涵蓋數據集的準備、數據增強（Data Augmentation）的技巧（如仿射變換、色彩抖動）。詳細介紹瞭如何使用TensorFlow/PyTorch等主流框架構建、訓練和調優一個分類模型。評估指標部分，如混淆矩陣、精確率、召迴率、F1分數和ROC麯綫，將被詳盡解讀。 第九章：目標檢測：從區域提議到一步到位 目標檢測是視覺任務中的關鍵一環。本章將經典的兩階段檢測器（R-CNN係列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）的區域提議（Region Proposal）機製解析透徹。隨後，重點講解一步到位（One-Stage）檢測器，特彆是YOLO（You Only Look Once）係列的最新版本，分析其速度與精度的權衡。Anchor Box的設計與IoU的計算將在案例中體現。 第十章：圖像分割技術 區分語義分割（Semantic Segmentation）與實例分割（Instance Segmentation）。語義分割部分，詳細介紹瞭全捲積網絡（FCN）的原理，以及U-Net在醫學圖像分析中的成功範例，探討其編碼器-解碼器結構和跳躍連接的作用。實例分割部分，將介紹Mask R-CNN如何擴展Faster R-CNN以生成精確的像素級掩模。 第四部分：前沿課題與未來展望 第十一章：生成模型與對抗網絡 介紹近年來備受關注的生成模型。核心內容是生成對抗網絡（GANs）：生成器與判彆器的博弈過程、損失函數的設計。討論瞭常見的GAN變體，如DCGAN、WGAN，並簡要介紹瞭基於擴散模型（Diffusion Models）的新一代生成技術。 第十二章：模型部署與效率優化 討論將訓練好的模型投入實際生産環境時麵臨的挑戰。內容包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技術以減小模型體積和加速推理，以及使用ONNX或TensorRT等工具進行部署優化。 附錄 附錄提供瞭必要的Python環境配置指南（Anaconda, CUDA, cuDNN），以及主流深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）的核心API速查錶，確保讀者能夠無縫銜接理論學習與代碼實踐。 --- 本書適閤具有一定編程基礎（Python優先）、對綫性代數和微積分有基本瞭解的工程技術人員、在校研究生以及希望係統深入學習計算機視覺和深度學習的專業人士閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠獨立設計、實現並評估復雜的視覺係統解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常樸實，那種經典的教科書風格，一眼就能看齣內容的厚重與專業性。我是在一個技術論壇上被一個資深工程師強烈推薦後纔下決心購買的，據說這是他們那個年代入門Linux繞不開的“聖經”。翻開第一頁，那種油墨的清香混閤著紙張的質感，讓人立刻進入一種沉靜的學習狀態。盡管現在網絡資源浩如煙海，各種視頻教程層齣不窮，但手裏捧著一本可以隨時翻閱、做筆記的實體書，那種踏實感是屏幕無法替代的。我尤其欣賞它排版的清晰度，無論是代碼塊還是命令行的示例，都做得井井有條，即便是初次接觸命令行的新手，也不會感到過於壓迫。這種對細節的關注，體現瞭作者在教學上的匠心獨運。我期待著它能為我打下一個堅實的基礎，讓我未來在更復雜的係統管理領域能站穩腳跟。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我主要關注的是這本“第四版”相較於舊版到底革新瞭多少。現在的IT環境變化太快，一套老舊的係統手冊可能很快就會跟不上最新的內核和工具鏈。我對它的期望點主要集中在對現代虛擬化技術、容器化（比如早期的Docker基礎概念，如果涉及到的話）以及最新的係統初始化係統（systemd）的處理深度上。如果它隻是簡單地更新瞭一些過時的軟件包版本號，那未免有些誠意不足。我希望作者能用他一貫的深入淺齣的筆觸，將那些看似枯燥的底層原理，用生動且貼近實際操作的方式重新梳理一遍。畢竟，Linux的魅力就在於其底層邏輯的優雅，如果能在這本書裏體會到這種“優雅”，那它的價值就遠超一張DVD裏的那些錄播視頻瞭。這本書的厚度本身就預示著它不是一本“速成手冊”，而是一套係統的武功秘籍。

評分☆☆☆☆☆

最近公司要求我們團隊所有成員都必須掌握一定的Shell腳本能力，我感覺自己被遠遠落在瞭後麵。我購買這本書的目的性非常明確：我需要一個權威的參考，一個可以讓我快速構建起腳本邏輯框架的工具。我希望書中關於進程管理、文件係統操作以及流程控製（if/for/while）的部分，能夠有足夠詳盡且易於理解的語法解析和錯誤排查指南。坦白講，我現在對網絡上的碎片化教程感到非常疲憊，它們總是假設你已經懂瞭某些前置知識。而一本結構嚴謹的教材，最寶貴的就是它構建的知識體係的完整性。如果這本書能讓我不再對復雜的管道符（Pipes）感到頭暈目眩，能讓我寫齣健壯的自動化腳本，那它就是一本無可替代的生産力工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非科班齣身、純粹靠興趣自學的業餘愛好者，我對任何一本“基礎學習篇”都抱有一種審慎的樂觀態度。很多入門書籍，在開始介紹完ls和cd之後，很快就會一頭紮進晦澀的權限管理或者復雜的網絡配置，讓人望而卻步。我非常好奇這本經典著作是如何處理“入門門檻”的。它是否能用最平實的語言，把“一切皆文件”這個Linux的核心哲學，像講故事一樣植入讀者的腦海裏？我特彆希望能看到大量的、貼閤日常使用場景的實戰案例，而不是僅僅停留在理論的闡述。如果它能讓我從一個“會用”Linux的用戶，變成一個“理解”Linux是如何運作的用戶，那麼這筆投資就絕對值迴票價瞭。光是那本附帶的DVD，如果裏麵的演示內容是高清且同步的，那將是極大的加分項。

評分☆☆☆☆☆

從地域和語言的角度來看，原裝進口的繁體中文版本對我具有特殊的意義。這不僅僅是版本選擇的問題，更關乎到翻譯的準確性和專業術語的本土化錶達。在早期的計算機書籍翻譯中，很多關鍵的技術名詞直譯過來會顯得生硬難懂，或者直接音譯造成理解偏差。我希望這本由颱灣地區資深技術人士整理的譯本，能夠提供更為貼閤華語技術圈習慣的術語對照，從而降低理解成本。畢竟，掌握底層係統知識，最怕的就是被翻譯的壁壘卡住。拿到這本書時，我已經做好瞭長期抗戰的準備，它在我看來，代錶著一種對技術深度鑽研的承諾，而不是一個快速消費的“快餐讀物”。我已經迫不及待想打開它，開始我的係統探索之旅瞭。