Ansible for DevOps Server and configuration management for human

Ansible for DevOps Server and configuration management for humans Jeff Geerling This book is for sale at http://leanpub.com/ansible-for-devops This version was published on 2020-02-26 ISBN 978-0-9863934-0-2

Collins_Word_Frequency_2_stars 柯林斯高频次1星，用于anki。

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图解HTTP-上野 宣 (作者) 于均良 (译者)

♣172张图解轻松入门 ♣从基础知识到最新动向，一本书掌握HTTP协议 ♣Web前端开发者必备，从基础知识到最新动向一网打尽

设计模式之禅（第2版）

本书是设计模式领域公认的3本经典著作之一，“极具趣味，容易理解，但讲解又极为严谨和透彻”是本书的写作风格和方法的最大特点。第1版2010年出版，畅销至今，广受好评，是该领域的里程碑著作。深刻解读6大设计原则和28种设计模式的准确定义、应用方法和最佳实践，全方位比较各种同类模式之间的异同，详细讲解将不同的模式组合使用的方法。第2版在第1版的基础上有两方面的改进，一方面结合读者的意见和建议对原有内容中的瑕疵进行了修正和完善，另一方面增加了4种新的设计模式，希望这一版能为广大程序员们奉上一场更加完美的设计模式盛宴！, 全书共38章，分为五部分：第一部分（第1～6章），以一种全新的视角对面向对象程序设计的6大原则进行了深刻解读，旨在让读者能更深刻且准确地理解这些原则，为后面的学习打下基础；第二部分（第7～29章）通过大量生动的案例讲解和分析了23种最常用的设计模式，并进行了扩展讲解，通俗易懂，趣味性极强而又紧扣模式的核心；第三部分（第30～33章）对同类型和相关联的模式进行了深入分析和比较，旨在阐明各种设计模式之间的差别以及它们的理想应用场景；第四部分（第34～36章）探讨了如何在实际开发中将各种设计模式混合起来使用，以发挥设计模式的最大效用；第五部分（第37～38章）是本书的扩展篇，首先从实现的角度对MVC框架的原理进行了深入分析，然后讲解了5种新的设计模式的原理、意图和最佳实践。本书最后附有一份精美的设计模式彩图，可以裁剪，便于参考。

日志管理与分析权威指南

日志是计算机系统中一个非常广泛的概念，磁盘系统、内核操作系统、应用服务器等任何设备和程序都可能输出日志，其内容、形式、规模和用途等各不相同。面对如此庞大的日志，我们如何处理和分析日志数据，从中获取有用信息？, 《日志管理与分析权威指南》由日志管理与分析领域资深安全专家亲笔撰写，从日志的基本概念开始，循序渐进讲解整个日志生命期的详细过程，涵盖日志数据收集、存储分析和法规依从性等主题，并通过丰富的实例，系统阐释日志管理与日志数据分析的实用技术和工具，既包括传统的syslog，也涵盖云计算和大数据环境下新兴的日志分析技术。此外，本书从整个运营规程、策略上形成完整的系统，突破行业和具体软硬件配置的限制，不管读者身处何种规模、何种软硬件配置，均能从本书介绍的概念和思路中获益，并通过自己的努力，形成基于标准、适合自身特点的日志运营架构。

Wireshark网络分析实战

本书采用步骤式为读者讲解了一些使用Wireshark来解决网络实际问题的技巧。, 本书共分为14章，其内容涵盖了Wireshark的基础知识，抓包过滤器的用法，显示过滤器的用法，基本/高级信息统计工具的用法，Expert Info工具的用法，Wiresahrk在Ethernet、LAN及无线LAN中的用法，ARP和IP故障分析，TCP/UDP故障分析，HTTP和DNS故障分析，企业网应用程序行为分析，SIP、多媒体和IP电话，排除由低带宽或高延迟所引发的故障，认识网络安全等知识。, 本书适合对Wireshark感兴趣的网络从业人员阅读，还适合高校网络相关专业的师生阅读。

Tensorflow 实战Google深度学习框架

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

TensorFlow实战

Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。, 《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习，在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。

图解性能优化

本书由有着丰富的系统开发和运维经验的Oracle高级顾问执笔，详细解说了系统性能的相关知识。从性能的概念讲起，由浅入深，全面介绍了性能分析的基础知识、实际系统的性能分析、性能调优、性能测试、虚拟化环境下的性能分析、云计算环境下的性能分析等内容。书中列举了丰富的实例，并结合直观的插图，向读者传授了有用的实战技巧。另外，因为系统性能和系统架构密切相关，所以读者在学习系统性能的过程中还能有效地学到系统架构的相关知识。