Linux錦囊妙計 第二版|基礎操作x系統與網路管理

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Carla Schroder
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具体描述

  這本隨翻即查的錦囊妙計,為所有從新手到中階的Linux用戶提供了管理一套Linux系統所需的基本技能,兼顧圖形化及命令列工具。無論你的Linux是嵌入式系統、桌上型系統、伺服器、抑或是雲端甚至虛擬環境,這些基本技能都是一體適用的。本書的目的在於協助讀者們,只需照著書中內容依樣畫葫蘆,便能儘快上手。

  Carla Schroder提供了涵蓋特定問題的諸多妙招,同時附上簡單扼要的探討文字,說明各種招式的運作原理,以及可供事後鑽研的參考資料。

  您可以從本書學到:
  .使用新型的全面服務管理工具systemd
  .以firewalld建構簡易或複雜的防火牆
  .為Linux系統及行動裝置設立安全的網路連線
  .拯救無法開機的系統
  .重設遺忘的Linux和Windows密碼
  .使用dnsmasq簡化區域網路上的名稱解譯服務館立
  .管理使用者和群組並控制檔案存取
  .偵測電腦硬體並監看硬體健康程度
  .管理GRUB開機程式並設置Linux和Windows的多重開機環境
  .以最新式的工具保持網路間的時間同步
  .在樹莓派上建置網際網路路由器/防火牆
  .管理檔案系統與分割區

  “學習Linux的必讀之書。Carla Schroder以最淺顯的方式,為讀者們導覽Linux作業系統的各種層面。”- Jack Wallen, TechRepublic、The New Stack等媒體知名獲獎作者

  “厲害的工程師都會了解手中的工具、並加以善用。但Carla Schroder的專業將令你眼界大開,讓你學到自己從未深究的Linux另一面。”- Jonathan Johnson, Dijure獨立軟體顧問兼講師
好的,这是一份针对一本假想的、与“Linux锦囊妙计 第二版|基础操作x系统与网络管理”内容完全无关的图书的详细简介。这份简介侧重于一个完全不同的主题,比如“深度学习在金融风险评估中的应用”。 书名:硅基先知:深度学习赋能现代金融风险管理前沿实践 作者: [此处可填入虚构的专家名字,例如:张明德,李慧芳] ISBN: [此处可填入虚构的ISBN号] 出版社: [此处可填入虚构的出版社名称,例如:智汇科技出版社] 定价: 128.00 元 页数: 680 页 装帧: 精装 --- 内容提要 在数据爆炸式增长和金融市场日益复杂的今天,传统的统计学模型在捕捉非线性关系、处理高维稀疏数据以及预测“黑天鹅”事件方面的局限性愈发凸显。《硅基先知:深度学习赋能现代金融风险管理前沿实践》 是一部深度结合理论前沿与工程实践的权威著作,它系统性地构建了一个利用深度神经网络(DNN)革新金融风险评估流程的完整技术栈。本书不仅聚焦于宏观的信用风险和市场风险,更深入探讨了如何利用先进的机器学习技术,在反欺诈、流动性压力测试及高频交易风险监控等细分领域实现突破。 本书的核心价值在于其“从数据到决策”的闭环构建能力。作者群凭借多年的金融量化和人工智能研究经验,剖析了从数据预处理、特征工程的自动化、到模型选择、训练、验证、部署及可解释性分析的全过程。它摒视那些停留在概念层面的介绍,转而深入讲解如卷积神经网络(CNN)处理时间序列的变体结构、循环神经网络(RNN)/长短期记忆网络(LSTM)在波动率预测中的优化路径,以及更先进的Transformer模型在多因子定价模型中的应用潜力。 对于金融机构的风险官、数据科学家、量化分析师以及相关专业的研究生而言,本书提供了从基础概念到复杂模型实现的详尽路线图。它不仅仅是一本技术手册,更是一部引领未来金融风险管理范式的思想指南。 核心章节与内容亮点 本书结构严谨,分为七大部分,层层递进,确保读者能够全面掌握深度学习在金融风控中的应用精髓: 第一部分:金融风险建模的基础范式转变(Pages 1-80) 本部分首先对现代金融风险的定义、巴塞尔协议(Basel III/IV)的要求进行了回顾,并批判性地分析了传统计量经济学模型(如Logit、Probit、VaR/CVaR的经典计算方法)在面对“大数据”时的局限性。重点介绍了深度学习范式如何通过非线性映射能力,实现对风险因子间复杂交互作用的精确捕获。 亮点: 详细对比了参数模型与非参数模型在捕捉尾部风险时的表现差异,引入了“风险信息价值密度”的概念,为后续模型选择提供理论基础。 第二部分:数据准备与深度学习的金融语境(Pages 81-160) 金融数据以其高噪音、非平稳性、高频特性和严重不平衡性著称。本章深入探讨了针对金融时间序列数据的独有清洗、标准化和特征提取方法。重点阐述了如何处理高频交易中的“数据缺失”和“噪音污染”,以及如何利用自动编码器(Autoencoders)进行有效的降维与特征学习,以应对“维度灾难”。 亮点: 提供了专门针对金融数据的时序特征工程库(FT-Engine)的使用指南,强调了时间窗口选择和特征平滑技术对模型稳定性的影响。 第三部分:信用风险评估的深度神经网络框架(Pages 161-280) 信用风险是金融机构的核心命题。本章详细介绍了如何构建用于违约概率(PD)、违约损失率(LGD)预测的深度学习模型。内容涵盖了多层感知机(MLP)在高维特征输入下的优化,以及如何整合结构化数据(如企业财报)与非结构化数据(如新闻情绪指标)构建混合输入模型。 关键模型解析: 专设一章讲解“基于图神经网络(GNN)的关联风险评估”,如何通过对交易对手之间的网络结构建模,提前识别系统性风险的扩散路径。 第四部分:市场风险与波动率预测的序列模型(Pages 281-390) 市场风险的预测依赖于对未来波动的精准把握。本章聚焦于序列模型的应用,从传统的GARCH模型扩展到复杂的LSTM和GRU网络。深度剖析了如何利用多头注意力机制(Multi-Head Attention)来增强模型对市场结构性变化的敏感度。 实践案例: 详细演示了如何利用深度强化学习(DRL)的框架来模拟和测试不同市场状态下的压力测试情景,并评估资本充足率的动态变化。 第五部分:反欺诈与异常检测的前沿技术(Pages 391-490) 欺诈检测是实时性要求极高的领域。本部分介绍了如何利用深度学习模型进行实时交易监控。重点介绍了对抗性生成网络(GANs)在生成合成欺诈样本以平衡训练集方面的应用,以及如何结合强化学习Agent来主动学习新的欺诈模式。 核心技术: 深入探讨了One-Class SVM与深度嵌入的结合,用于识别“零日”欺诈行为,即在历史数据中从未出现过的新型欺诈手段。 第六部分:模型的可解释性、稳健性与监管合规(Pages 491-590) 在强监管环境下,模型的“黑箱”特性是其商业化应用的最大障碍。本章是本书的精华之一,系统介绍了SHAP值、LIME等后验解释方法的金融应用场景,并展示了如何将这些解释工具集成到生产环境中,以满足监管机构对模型透明度的要求。同时,探讨了模型漂移(Model Drift)的监控机制及对抗性攻击的防御策略。 监管视角: 提供了关于AI模型治理(AIMG)的实践框架,确保模型从开发到部署的全生命周期都符合审慎监管要求。 第七部分:高效部署与生产级架构(Pages 591-680) 本部分聚焦于将研究模型转化为高吞吐、低延迟的生产系统。内容涵盖了模型量化(Quantization)、知识蒸馏(Knowledge Distillation)以加速推理过程,以及如何使用Kubernetes和MLOps工具链实现风险模型的自动化迭代和灰度发布。 工具栈: 提供了基于TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch Lightning 的 MLOps 流程示例,确保理论成果能够平稳落地。 读者对象 金融机构(银行、保险、资管公司)的风险管理部门负责人与专业分析师。 从事金融科技(FinTech)或量化交易的公司技术人员。 高等院校金融工程、应用数学、计算机科学等专业的硕士及博士研究生。 希望从传统计量模型转向人工智能模型的资深量化从业者。 --- 作者寄语 “金融风险的未来,不再仅仅是线性回归的延伸,而是对复杂性、非稳定性和潜在关联性的深度挖掘。深度学习为我们提供了前所未有的工具箱,我们希望本书能成为您开启这一新纪元的坚实阶梯。”

著者信息

作者簡介

Carla Schroder


  一位技術新聞記者和技術專題作家,曾經是系統與網路管理員,負責運作各種Linux/微軟/蘋果系統組成的網路。她曾為各家出版媒體撰寫的Linux how-to文章已經超過一千篇,目前正在為一家Linux企業軟體公司撰寫及維護產品手冊。Carla同時也是Linux Networking Cookbook及The Book of Audacity等書的作者。

图书目录

图书序言

  • ISBN:9786263242012
  • 規格:平裝 / 592頁 / 18.5 x 23 x 2.66 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版
  • 出版地:台灣

图书试读

用户评价

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說到這類型的書籍,內容的深度跟廣度常常是兩難的抉擇,太淺了,讀完跟沒讀沒兩樣,浪費時間;太深了,又會讓初學者望之卻步,變成只能擺在書架上當裝飾品。我比較好奇的是,它在基礎的檔案系統操作和使用者權限管理這些基本功上,處理得是不是夠細緻?因為這些看似簡單的東西,往往是造成日後系統不穩定的主要原因,尤其是在多人協作的環境下,權限設定的細微差別,常常需要花很多時間去排錯。另外,對於網路設定的部分,像是 DHCP、DNS 這些基礎服務的配置,作者有沒有提供一些實際的案例,讓我們可以依樣畫葫蘆?我之前看過幾本號稱是「基礎」的書,結果在講網路時,一下子就跳到進階的路由協定,讓人完全跟不上。如果這本《錦囊妙計》能把這些基礎的概念,用比較口語化、生活化的方式去解釋,而不是一堆生硬的指令堆砌,那對於提升閱讀的意願絕對有很大的幫助。

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坦白講,IT 領域的書籍,更新速度往往跟不上技術進展的速度,很多時候,我們買回來可能已經落後了好幾個版本。對於《Linux 錦囊妙計 第二版》這種需要緊跟核心技術演進的主題,我最關心的就是它在處理「現代化」的 Linux 特性時,採用了哪些視角。例如,Systemd 在系統管理中的地位已經不可撼動,書中對服務的啟動、監控和除錯,是不是已經全面採用 Systemd 的邏輯,而不是還在用一堆 SysVinit 的殘留?在網路方面,隨著雲端和容器化技術的普及,傳統的裸機管理思維是否有所調整?我期待這本書不只是複習舊知識,更能引導讀者去思考未來的管理模式,讓這本「錦囊妙計」不只解決眼前的問題,還能為未來的技術遷移打下穩固的基礎,這樣才算是一本真正有遠見的技術書籍。

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從「台灣讀者」的角度來看,我們在學習技術時,很多時候都會遇到地區性的網路環境差異,舉例來說,台灣的 ISP 提供的網路設定方式,可能跟國外的範例有些出入。我特別希望這本書在談論網路管理時,能多考慮到我們在地化的需求,例如在設定防火牆(iptables 或 nftables)時,有沒有針對台灣常用的服務連接埠或特定協定的要求做過說明?還有,如果書中提到的套件管理系統(例如 YUM/DNF 或 APT)的官方來源在台灣連線不順暢時,作者有沒有提供一些替代的鏡像站點(Mirror)建議?這些看似微小的細節,卻是決定一個技術文件是否「真正好用」的關鍵。如果能像老前輩在帶徒弟一樣,把這些「江湖規矩」和「避坑指南」都寫進去,那這本書就不只是本教科書,更像是一本實戰寶典了。

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現在的技術書籍,除了紙本內容,多媒體輔助幾乎成了標配,我會非常關注作者有沒有提供額外的資源,比如 GitHub 上的範例程式碼,或是可以下載的虛擬機映像檔。畢竟在 Linux 環境下,光是用看的很難體會指令執行的後果,如果能親手在一個乾淨的環境下操作一次,感受會完全不同。我常常懷疑,有些作者寫書時,自己都沒有真的跑過一遍所有指令。如果這本書的內容是經過嚴格的測試,並且配套了易於使用的實作環境,那光是這點,就已經值回票價了。對於「系統與網路管理」這個主題來說,即時性非常重要,新的套件版本常常會改變指令的參數或預設行為,我希望作者在「第二版」的更新中,有針對這些常見的變動做出及時的修正和說明。否則,照著舊的書本指令操作,結果卻出現一堆錯誤訊息,那種挫折感,相信很多技術人員都體驗過。

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這本書的封面設計,老實說,第一眼看下去就有種「中規中矩,實用導向」的感覺,沒有太多花俏的圖樣,配色也比較偏向專業人士會喜歡的沉穩風格,這點對於想扎實學習 Linux 的人來說,絕對是個好兆頭,代表作者是想把內容講清楚,而不是光搞噱頭。光是看到「錦囊妙計」這幾個字,就讓人對裡面的內容充滿期待,畢竟在處理系統出包或是網路設定卡關的時候,最需要的正是這種「一招解困」的實用秘訣。我個人是那種喜歡邊做邊學的讀者,常常在終端機前面摸索很久,希望能找到一個簡單明瞭的指令就能解決眼前的難題,如果這本書能像名字說的那樣,提供許多快速上手的「撇步」,那它在我心中的地位絕對會大幅提升。當然,二手書市場的狀況也是我會考慮的一點,如果版本更新速度快,內容紮實到可以撐好幾年不落伍,那它的投資報酬率就非常高了,畢竟在這個快速變化的 IT 世界裡,過時的技術文件真的會讓人很頭痛。

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