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    学Linux运维自动化无头绪?这21个学习资源值得看

    运维工种对于自动化的强烈需求已经显露无疑——作为一个古老的技术工种,在几台、几十台服务器时尚可人肉维护,面对云计算时代动辄上百上千的服务器,单凭人肉维护显然束手无策。想像一下诸如谷歌、阿里云的上万台服务器,如果单凭人工维护恐怕运维就会成为人员需求量最高的工种,没有之一。 在Devops备受推崇的时代,即使开发也难免要接触到一些运维工作。所以今天为大家整理了一些自动化运维的学习资源,希望能够给大家提供一些帮助。作为一名运维工程师,这些只是可能是你的必备,作为一名非运维技术人员,不妨记录下来,有需求之后再行

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    深度探索Linux操作系统:系统构建和原理解析 - 王柏生

    《深度探索linux操作系统:系统构建和原理解析》是探索linux操作系统原理的里程碑之作,在众多的同类书中独树一帜。它颠覆和摒弃了传统的从阅读linux内核源代码着手学习linux操作系统原理的方式,而是基于实践,以从零开始构建一个完整的linux操作系统的过程为依托,指引读者在实践中去探索操作系统的本质。这种方式的妙处在于,让读者先从宏观上全面认清一个完整的操作系统中都包含哪些组件,各个组件的作用,以及各个组件间的关系,从微观上深入理解系统各个组件的原理,帮助读者达到事半功倍的学习效果,这是作者潜心研究linux操作系统10几年的心得和经验,能避免后来者在学习中再走弯路。此外,本书还对编译链接技术(尤其是动态加载和链接技术)和图形系统进行了原理性的探讨,这部分内容非常珍贵。

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    深度学习介绍与TensorFlow实战

    2017国庆快乐,非常开心,难得有充足的时间,可以撸代码。最近人工智能的风口很火爆,基于我掌握的情况,可以先了解,最好复习下高中数学知识(矩阵,多维数据,多元N次方程式)。不然很难看懂学习模型,学习公式。 从关系上讲: 人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考或者通过一些算法来达到,而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支,而深度学习(Deep Learning)是人工智能和机器学习的内在,即使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。所以三者关系应该式从外到内:AI→ML→DL→神经网络

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    领券