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• 鸟哥的Linux私房菜
• Linux
• 操作系统
• 基础学习
• 第四版
• 繁體中文
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• 计算机书籍
• 鸟哥
• DVD附赠

店铺： 拓特图书专营店

出版社： 碁峰

ISBN：9789863478652

商品编码：28146458473

包装：平裝

开本：18.5 x 23 cm

出版时间：2016-01-26

页数：1224頁

正文语种：繁体中文

 

鳥哥的Linux私房菜：基礎學習篇(附DVD一片)(第四版)

• 作者： 
• 出版社： 
• 出版日期：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
• 出版地：台灣

 

 

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，為地表上暢銷的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
書中包含了鳥哥從完全不懂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系統管理員，依序學習，讓您奠定Linux的基礎，跨出成功的第*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、
虛擬系統的操作、GPT 分割表格式處理、XFS 檔案系統的實際操作使用、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磁碟與檔案系統管理
8、檔案與檔案系統的壓縮、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、正規表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)與進階檔案系統管理
15、例行性工作排程 (crontab)
16、程序管理與 SELinux 初探

第五篇：Linux系統管理員
17、認識系統服務 (daemons)
18、認識與分析登錄檔
19、開機流程、模組管理與 Loader
20、基礎系統設定與備份策略
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，讓大家能夠使用這麼棒的作業系統！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世界的啟蒙老師！感謝您！另外還有Study-Area(酷學園)的伙伴，以及討論區上面所有幫忙的朋友，尤其是眾位板主群！相當感謝大家的付出！

也感謝崑山科大資訊傳播系的主任與眾位老師、同事、學生們，這幾年系上提供鳥哥實做出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向的思考，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出來的呢！

讀者們的戡誤回報以及經驗分享，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，小弟也才有動力持續的成長！感謝大家！

鳥哥 2016/01/08台南

 

好的，这是一本图书的详细简介，内容不涉及您提供的书名及其相关信息： --- 《深度学习与现代计算机视觉》 内容概要 本书旨在为读者提供一个全面且深入的指南，涵盖从经典计算机视觉理论到前沿深度学习模型的构建、训练与应用。全书结构严谨，内容翔实，不仅注重理论基础的阐述，更强调实践操作与实际案例的结合，力求使读者能够扎实掌握现代视觉计算的核心技术。 第一部分：计算机视觉基础与数学基石 本部分首先奠定坚实的数学和信号处理基础，这是理解高级视觉算法的先决条件。 第一章：图像的本质与表示 详细介绍了数字图像的获取、表示方法（如灰度图、彩色空间RGB/HSV/Lab的转换与特性），以及图像在计算机内部的存储结构。重点探讨了采样、量化过程对图像质量的影响，并引入了图像金字塔（Image Pyramids）的概念，为后续的多尺度分析做准备。 第二章：线性代数与概率统计回顾 回顾了在计算机视觉中至关重要的线性代数知识，包括矩阵分解（SVD、特征值分解）在降维和数据压缩中的应用。概率论部分侧重于贝叶斯理论、高斯分布在图像去噪和特征匹配中的作用。 第三章：图像滤波与变换 深入剖析了图像预处理的关键技术。内容涵盖空间域滤波（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）与频率域滤波（傅里叶变换、拉普拉斯算子、巴特沃斯滤波器）。阐述了卷积操作的数学原理及其在特征提取中的基础地位。 第二章：经典特征提取与描述 本章聚焦于深度学习兴起之前的传统视觉流水线。详细讲解了边缘检测（Sobel, Canny）、角点检测（Harris, Shi-Tomasi）。随后，重点解析了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理、实现步骤以及它们在图像配准中的应用。HOG（方向梯度直方图）作为经典的目标检测特征，也将被详细拆解分析。 第二部分：深度学习原理与卷积网络构建 第二部分是本书的核心，全面转向现代深度学习范式，特别是针对图像数据的卷积神经网络（CNN）。 第五章：神经网络基础与反向传播 系统介绍神经网络的基本结构：神经元模型、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）的选择与梯度消失/爆炸问题的应对。核心章节深入推导了反向传播算法（Backpropagation）的数学过程，并讨论了优化器（SGD, Momentum, Adam, RMSProp）的原理与收敛特性。 第六章：卷积神经网络（CNN）架构详解 详细阐述了卷积层、池化层（Max/Average Pooling）的工作机制。重点剖析了经典CNN架构的演进历程：从LeNet的开创性工作，到AlexNet在ImageNet上的突破，再到VGG的深度堆叠、GoogLeNet/Inception模块的稀疏连接设计，以及ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接解决深层网络的退化问题。 第七章：现代CNN设计与迁移学习 深入探讨了更先进的网络结构，如DenseNet（密集连接）、MobileNet/ShuffleNet（轻量化网络）。本章特别强调迁移学习（Transfer Learning）策略，包括特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）的最佳实践，以及如何利用预训练模型解决小数据集问题。 第三部分：核心应用：图像分类、检测与分割 第三部分将理论与实践紧密结合，展示如何应用深度学习模型解决实际的计算机视觉任务。 第八章：图像分类的实践与评估 涵盖数据集的准备、数据增强（Data Augmentation）的技巧（如仿射变换、色彩抖动）。详细介绍了如何使用TensorFlow/PyTorch等主流框架构建、训练和调优一个分类模型。评估指标部分，如混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线，将被详尽解读。 第九章：目标检测：从区域提议到一步到位 目标检测是视觉任务中的关键一环。本章将经典的两阶段检测器（R-CNN系列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）的区域提议（Region Proposal）机制解析透彻。随后，重点讲解一步到位（One-Stage）检测器，特别是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，分析其速度与精度的权衡。Anchor Box的设计与IoU的计算将在案例中体现。 第十章：图像分割技术 区分语义分割（Semantic Segmentation）与实例分割（Instance Segmentation）。语义分割部分，详细介绍了全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net在医学图像分析中的成功范例，探讨其编码器-解码器结构和跳跃连接的作用。实例分割部分，将介绍Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN以生成精确的像素级掩模。 第四部分：前沿课题与未来展望 第十一章：生成模型与对抗网络 介绍近年来备受关注的生成模型。核心内容是生成对抗网络（GANs）：生成器与判别器的博弈过程、损失函数的设计。讨论了常见的GAN变体，如DCGAN、WGAN，并简要介绍了基于扩散模型（Diffusion Models）的新一代生成技术。 第十二章：模型部署与效率优化 讨论将训练好的模型投入实际生产环境时面临的挑战。内容包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术以减小模型体积和加速推理，以及使用ONNX或TensorRT等工具进行部署优化。 附录 附录提供了必要的Python环境配置指南（Anaconda, CUDA, cuDNN），以及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的核心API速查表，确保读者能够无缝衔接理论学习与代码实践。 --- 本书适合具有一定编程基础（Python优先）、对线性代数和微积分有基本了解的工程技术人员、在校研究生以及希望系统深入学习计算机视觉和深度学习的专业人士阅读。通过本书的学习，读者将能够独立设计、实现并评估复杂的视觉系统解决方案。

评分☆☆☆☆☆

最近公司要求我们团队所有成员都必须掌握一定的Shell脚本能力，我感觉自己被远远落在了后面。我购买这本书的目的性非常明确：我需要一个权威的参考，一个可以让我快速构建起脚本逻辑框架的工具。我希望书中关于进程管理、文件系统操作以及流程控制（if/for/while）的部分，能够有足够详尽且易于理解的语法解析和错误排查指南。坦白讲，我现在对网络上的碎片化教程感到非常疲惫，它们总是假设你已经懂了某些前置知识。而一本结构严谨的教材，最宝贵的就是它构建的知识体系的完整性。如果这本书能让我不再对复杂的管道符（Pipes）感到头晕目眩，能让我写出健壮的自动化脚本，那它就是一本无可替代的生产力工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非科班出身、纯粹靠兴趣自学的业余爱好者，我对任何一本“基础学习篇”都抱有一种审慎的乐观态度。很多入门书籍，在开始介绍完ls和cd之后，很快就会一头扎进晦涩的权限管理或者复杂的网络配置，让人望而却步。我非常好奇这本经典著作是如何处理“入门门槛”的。它是否能用最平实的语言，把“一切皆文件”这个Linux的核心哲学，像讲故事一样植入读者的脑海里？我特别希望能看到大量的、贴合日常使用场景的实战案例，而不是仅仅停留在理论的阐述。如果它能让我从一个“会用”Linux的用户，变成一个“理解”Linux是如何运作的用户，那么这笔投资就绝对值回票价了。光是那本附带的DVD，如果里面的演示内容是高清且同步的，那将是极大的加分项。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常朴实，那种经典的教科书风格，一眼就能看出内容的厚重与专业性。我是在一个技术论坛上被一个资深工程师强烈推荐后才下决心购买的，据说这是他们那个年代入门Linux绕不开的“圣经”。翻开第一页，那种油墨的清香混合着纸张的质感，让人立刻进入一种沉静的学习状态。尽管现在网络资源浩如烟海，各种视频教程层出不穷，但手里捧着一本可以随时翻阅、做笔记的实体书，那种踏实感是屏幕无法替代的。我尤其欣赏它排版的清晰度，无论是代码块还是命令行的示例，都做得井井有条，即便是初次接触命令行的新手，也不会感到过于压迫。这种对细节的关注，体现了作者在教学上的匠心独运。我期待着它能为我打下一个坚实的基础，让我未来在更复杂的系统管理领域能站稳脚跟。

评分☆☆☆☆☆

从地域和语言的角度来看，原装进口的繁体中文版本对我具有特殊的意义。这不仅仅是版本选择的问题，更关乎到翻译的准确性和专业术语的本土化表达。在早期的计算机书籍翻译中，很多关键的技术名词直译过来会显得生硬难懂，或者直接音译造成理解偏差。我希望这本由台湾地区资深技术人士整理的译本，能够提供更为贴合华语技术圈习惯的术语对照，从而降低理解成本。毕竟，掌握底层系统知识，最怕的就是被翻译的壁垒卡住。拿到这本书时，我已经做好了长期抗战的准备，它在我看来，代表着一种对技术深度钻研的承诺，而不是一个快速消费的“快餐读物”。我已经迫不及待想打开它，开始我的系统探索之旅了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我主要关注的是这本“第四版”相较于旧版到底革新了多少。现在的IT环境变化太快，一套老旧的系统手册可能很快就会跟不上最新的内核和工具链。我对它的期望点主要集中在对现代虚拟化技术、容器化（比如早期的Docker基础概念，如果涉及到的话）以及最新的系统初始化系统（systemd）的处理深度上。如果它只是简单地更新了一些过时的软件包版本号，那未免有些诚意不足。我希望作者能用他一贯的深入浅出的笔触，将那些看似枯燥的底层原理，用生动且贴近实际操作的方式重新梳理一遍。毕竟，Linux的魅力就在于其底层逻辑的优雅，如果能在这本书里体会到这种“优雅”，那它的价值就远超一张DVD里的那些录播视频了。这本书的厚度本身就预示着它不是一本“速成手册”，而是一套系统的武功秘籍。