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KVM虚拟化技术 实战与原理解析 (任永杰 单海涛)机械出版社(高清)
《KVM虚拟化技术:实战与原理解析》首本Linux KVM虚拟化技术专著,由Intel虚拟化技术部门资深虚拟化技术专家和国内KVM技术的先驱者撰写,权威性毋庸置疑。在具体内容上,本书不仅系统介绍了KVM虚拟机的功能、特性和使用方法,而且还深入地剖析了KVM虚拟机的核心技术和工作原理,对KVM做了全面而透彻的讲解。
《KVM虚拟化技术:实战与原理解析》一共9章:
第1章介绍了云计算和虚拟化的概念,并对KVM等几种流行的虚拟化技术做了比较;第2章介绍了KVM的基本架构、QEMU的作用以及Intel的硬件虚拟化技术;
第3章详细讲解了KVM依赖的硬件环境配置,编译和安装KVM和QEMU的步骤与方法,以及KVM客户机的启动;
第4章深入讲解了KVM的基础功能,包括虚拟的CPU、内存、存储、网络、图形显示等的配置和基本原理,以及CPU和内存的过载使用;
第5章讲解了KVM的高级功能,包括半虚拟化驱动virtio、设备直接分配VT-d、热插拔、动态迁移、嵌套虚拟化、KSM、透明大页、KVM安全技术、QEMU监控器、QEMU命令行参数以及从物理机或其他虚拟机迁移到KVM的方法;
第6章介绍了管理KVM虚拟化的上层软件;
第7章介绍了RHEL等所有流行的Linux发行版中的KVM虚拟化功能的使用;
第8章首先介绍了虚拟化性能测试,然后详细介绍了对KVM虚拟化的CPU、内存、网络、磁盘I/O等重要组件进行性能测试的方法、工具和步骤;
第9章介绍了Linux、KVM、QEMU等开源社区的情况,KVM、QEMU和KVM单元测试代码的基本结构,以及如何向QEMU/KVM开源社区贡献自己的代码和如何提交KVM相关的bug。
2017-12-07
Python机器学习及实践(高清)
《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路》面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路》共分4章。第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识;第2章基础篇,讲述如何使用Scikit-learn作为基础机器学习工具;第3章进阶篇,涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能;第4章竞赛篇,以Kaggle平台为对象,帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧,完成三项具有代表性的竞赛任务。
2017-09-25
空空如也
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