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资源名称：Docker全攻略 PDF  内容简介： Docker 是一个充满挑战性和趣味性的开源项目，它彻底释放了Linux 虚拟化的威力，极大地缓解了云计算资源供应紧张的局面。与此同时，Docker 也成倍地降低了云计算供应成本，让应用的部署、测试和开发变成了一件轻松、高效和有意思的事情。 《Docker全攻略》由浅入深，从基本原理入手，系统讲解了Docker 的原理、构建与操作。同时讲解了Docker 在实际生产环境中的使用，最后还探讨了Docker 的底层实现技术和基于Docker 的相关开源技术。前4 章为基础内容，供用户理解Docker 和配置Docker 运行环境。第5 章到第9 章为Docker 基本操作，主要讲解了Docker命令操作实例和Docker 命令实现原理。第10 到第12 章为Docker 高级操作，介绍了Docker 内核相关知识点，适合高级用户参考其内核运行机制。第13 章到第15 章给出了Docker 典型应用场景和实践案例。 《Docker全攻略》既适用于具备Linux 基础知识的Docker 初学者，也适用于具有开发功底想深入研究Docker 内核的高级用户。《Docker全攻略》所提供的实践案例，可供在实际生产环境部署时借鉴。 资源目录： 第一篇 Docker简介 第1章 Docker的前世今生2 1.1 什么是LXC2 1.2 Docker为什么选择了AUFS2 1.3 Docker是如何产生的3 第2章 Docker现状5 2.1 Docker应用范围5 2.2 Docker的优缺点6 第3章 Docker将如何改变未来8 第二篇 Docker基础 第4章 如何安装Docker12 4.1 安装Docker前需要知道的事12 4.2 Linux平台安装Docker13 4.3 MAC/OS平台安装Docker15 4.4 Windows平台如何支持Docker20 4.5 在其他平台中安装Docker23 第5章 Docker基本命令28 5.1 Docker操作命令28 5.2 Docker网络命令83 5.3 Docker 安全命令86 5.4 Docker 资源命令87 5.5 Docker RestFul命令95 5.6 Docker组件命令190 第6章 Docker命令剖析205 6.1 Docker操作命令216 6.2 Docker网络命令389 6.3 Docker安全命令416 6.4 Docker资源命令422 第7章 Dockerfile介绍468 7.1 Dockerfile有什么用468 7.2 如何编写Dockerfile470 第8章 Dockerfile最佳实践481 第9章 Docker部署案例489 第三篇 Docker进阶 第10章 Docker运行剖析494 10.1 Docker的生命周期494 10.2 Docker Daemon496 10.3 Docker CLI498 第11章 Docker内核讲解500 11.1 Docker背后的Namespace500 11.2 Docker的文件系统505 11.3 Docker的image管理508 第12章 Docker资源调度513 12.1 Docker如何管理资源513 12.2 Docker资源管理器516 第四篇 Docker生态圈 第13章 Docker的云生态环境520 13.1 Docker的开发语言520 13.2 支持Docker的开源组件525 13.3 CoreOS、Vagrant和Amazon如何支持Docker526 第五篇 Docker案例 第14章 基于Amazon的Docker部署案例530 第15章 基于CoreOS的Docker部署案例532 资源截图：

资源名称：R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例 内容简介： 【内容简介】 数据挖掘技术已经广泛用于政府机关、银行、保险、零售、电信、医药和研究领域。最近，越来越多的数据挖掘工作开始使用R工具来完成，R是一个用于统计计算和制图的免费软件。在最近的调查中，R已经被评为数据挖掘领域最流行的工具。本书介绍将R语言用于数据挖掘应用（从学术研究到工业应用），从大量数据中提取出有用知识的各种实用方法。 本书面向数据挖掘领域的研究人员、数据挖掘方向的研究生，以及数据挖掘工程师和分析师，对于学习数据挖掘课程的学生来说具有巨大的参考价值，对于参加数据挖掘与分析的行业培训课程的人来说是非常有用的资料。 本书主要特色 ●　介绍了R用于数据挖掘应用的案例，涵盖了最常用的数据挖掘技术。 ●　提供了代码示例和数据，以便读者可以轻松地学习数据挖掘技术。 ●　现实应用中的特色案例研究有助于读者将学到的技术应用到自己的工作和研究中。 作者简介： Yanchang Zhao　从2009年起担任澳大利亚政府部门的高级数据挖掘分析师。在加入澳大利亚政府部门之前，他是悉尼科技大学工程和信息技术学院博士后研究员。他的研究兴趣包括聚类分析、关联规则、时间序列、孤立点检测、数据挖掘应用等，当前关注在数据挖掘应用中使用R语言。他是IEEE高级会员和澳大利亚分析专业人员协会成员。他发表了50多篇数据挖掘研究和应用方面的论文，并独立或与他人合作编写了3本著作。 资源目录： 第1章　简介1 1.1　数据挖掘1 1.2　R1 1.3　数据集2 1.3.1　iris数据集2 1.3.2　bodyfat数据集3 第2章　数据的导入与导出4 2.1　R数据的保存与加载4 2.2　.CSV文件的导入与导出4 2.3　从SAS中导入数据5 2.4　通过ODBC导入与导出数据6 2.4.1　从数据库中读取数据7 2.4.2　从Excel文件中导入与导出数据7 第3章　数据探索8 3.1　查看数据8 3.2　探索单个变量10 3.3　探索多个变量12 3.4　更多探索15 3.5　将图表保存到文件中19 第4章　决策树与随机森林21 4.1　使用party包构建决策树21 4.2　使用rpart包构建决策树24 4.3　随机森林29 第5章　回归分析33 5.1　线性回归33 5.2　逻辑回归38 5.3　广义线性回归38 5.4　非线性回归40 第6章　聚类41 6.1　k-means聚类41 6.2　k-medoids聚类43 6.3　层次聚类45 6.4　基于密度的聚类46 第7章　离群点检测50 7.1　单变量的离群点检测50 7.2　局部离群点因子检测53 7.3　用聚类方法进行离群点检测56 7.4　时间序列数据的离群点检测58 7.5　讨论59 第8章　时间序列分析与挖掘60 8.1　R中的时间序列数据60 8.2　时间序列分解60 8.3　时间序列预测62 8.4　时间序列聚类63 8.4.1　动态时间规整63 8.4.2　合成控制图的时间序列数据64 8.4.3　基于欧氏距离的层次聚类65 8.4.4　基于DTW距离的层次聚类66 8.5　时间序列分类67 8.5.1　基于原始数据的分类67 8.5.2　基于特征提取的分类68 8.5.3　k-NN分类69 8.6　讨论70 8.7　延伸阅读70 第9章　关联规则71 9.1　关联规则的基本概念71 9.2　Titanic数据集71 9.3　关联规则挖掘73 9.4　消除冗余78 9.5　解释规则79 9.6　关联规则的可视化80 9.7　讨论与延伸阅读82 第10章　文本挖掘84 10.1　Twitter的文本检索84 10.2　转换文本85 10.3　提取词干86 10.4　建立词项-文档矩阵88 10.5　频繁词项与关联90 10.6　词云91 10.7　词项聚类92 10.8　推文聚类94 10.8.1　基于k-means算法的推文聚类94 10.8.2　基于k-medoids算法的推文聚类96 10.9　程序包、延伸阅读与讨论98 第11章　社交网络分析99 11.1词项网络99 11.2推文网络102 11.3双模式网络107 11.4讨论与延伸阅读110 第12章　案例Ⅰ：房价指数的分析与预测111 12.1HPI数据导入111 12.2HPI数据探索112 12.3HPI趋势与季节性成分118 12.4HPI预测120 12.5房地产估价122 12.6讨论122 第13章　案例Ⅱ：客户回复预测与效益最大化123 13.1简介123 13.2KDD Cup 1998的数据123 13.3数据探索131 13.4训练决策树137 13.5模型评估140 13.6选择最优决策树143 13.7评分145 13.8讨论与总结148 第14章　案例Ⅲ：内存受限的大数据预测模型150 14.1简介150 14.2研究方法150 14.3数据与变量151 14.4随机森林152 14.5内存问题153 14.6样本数据的训练模型154 14.7使用已选变量建立模型156 14.8评分162 14.9输出规则168 14.9.1以文本格式输出规则168 14.9.2输出SAS规则的得分172 14.10总结与讨论177 第15章　在线资源178 15.1R参考文档178 15.2R178 15.3数据挖掘179 15.4R的数据挖掘180 15.5R的分类与预测181 15.6R的时间序列分析181 15.7R的关联规则挖掘181 15.8R的空间数据分析181 15.9R的文本挖掘182 15.10R的社交网络分析182 15.11R的数据清洗与转换182 15.12R的大数据与并行计算182 R语言数据挖掘参考文档184 参考资料197 通用索引201 包索引203 函数索引204 资源截图：

资源名称：《大师访谈—云计算推动商业与技术变革》PDF 下载  内容简介： 《大师访谈-云计算推动商业与技术变革》，本书通过对业界多家主流“云计算”服务提供厂商微软、google、ibm、苹果等高层和专家的访谈，帮助读者全面、深入地学习和理解云计算，通过不同专家对云计算的看法展现出云计算的全貌。这些充满睿智的对话里，有针锋相对，有自相矛盾，谈技术深入浅出，又不失诙谐幽默。本书不仅仅是介绍技术，更探讨思想，让大家了解“为什么要有云”。       资源目录： 第1章　探索前的准备  　1.1　初识云计算  　1.2　云计算的定义  　1.3　云计算的特点  　1.4　云计算的由来、发展及前景展望  　1.5　云计算的安全风险  第2章　与Google谈云  　2.1　漫谈：Google云计算  　2.2　高端对话：Google公司高管  　2.3　对话：克里斯托弗比希利亚  第3章　跟Microsoft谈云  　3.1　微软的云计算介绍  　3.2　微软服务战略的备忘录与分析  　3.3　对话：雷奥兹（Ray　Ozzie）  　3.3　对话：大卫坎贝尔  　3.5　对话：西门格斯特  　3.6　漫谈：微软云计算  　3.7　软件帝国的下一个脚步？  第4章　跟IBM谈云  　4.1　IBM云计算简介  　4.2　IBM云计算价值  　4.3　IBM蓝云解决方案  　4.4　IBM大中华区云计算中心  　4.5　漫谈：智慧星球  　4.6　高端对话：IBM云计算  第5章　跟亚马逊（Amazon）谈云  　5.1　亚马逊云计算简介  　5.2　对话：亚马逊云计算  第6章　跟苹果谈云  　6.1　苹果MobileMe 　6.2　漫谈：苹果MobileMe 　6.3　iTunes音乐商店  　6.4　漫谈：iTunes音乐商店  　6.5　iPad为云计算时代做准备  　6.6　漫谈：iPad 第7章　漫谈：云计算的真相  第8章　Azure服务平台简介  　8.1　Azure服务平台概述  　8.2　深入了解各项技术  　8.3　用于云的.NET框架  　8.4　Microsoft　.NET　Services简介  　8.5　Microsoft　.NET　Service　Bus 　8.6　Microsoft.NET　Access　Control　Service 　8.7　Microsoft　Workflow　Service 　8.8　简单的.NET　Workflow　Service示例  　8.9　综述  　8.10　小结  第9章　Google的方案  　9.1　Google　App　Engine 　9.2　Android为云计算做准备  　9.3　云端运算核心技术MapReduce 第10章　IBM的方案（部分）  　10.1　CloudBurst——开箱即用的云计算基础架构  　10.2　LotusLive——智慧的协作云  　10.3　XIV——适合云计算的存储  　10.4　SVC——云计算中的存储虚拟化  第11章　Amazon的技术方案  　11.1　Amazon　Web　Services 　11.2　Amazon　Simple　Storage　Service 　11.3　Amazon　EC2 　11.4　Amazon　SQS 　11.5　Amazon　SimpleDB 相关图片：

资源名称：Docker经典实例 PDF 内容简介： 本书结构明晰，示例丰富详实，是全面实用的Docker入门教程。作者全面介绍了Docker相关各种工具和平台，涵盖网络、镜像管理、配置以及包括Kubernetes和Mesos在内的编排和调度生态系统，对私有云和公有云上部署的应用程序都给出了丰富实用的解决方案和示例。本书适合运维人员、系统管理员和开发人员阅读。 作者简介： Sébastien Goasguen，Citrix高级开源解决方案架构师，主要从事Apache CloudStack项目，帮助开发CloudStack生态系统。他目前是Apache CloudStack项目的副总裁，也是Apache libcloud项目管理委员会的成员。 译者简介： 具有10余年软件开发经验，关注后台开发技术和各种编程语言。做过电子商务、金融、企业系统以及Android手机开发，写过Delphi，也兼做系统管理员和DBA，最近在做与Docker相关的工作。个人主页：http://liubin.org微信公众号：西小口物语（xxk_talks） 资源目录： 本书赞誉 xi 前言 xiii 第1章　Docker 入门　　1 1.0　简介　　1 1.1　在Ubuntu　　14.04 上安装Docker　　2 1.2　在CentOS　　6.5 上安装Docker　　3 1.3　在CentOS　　7 上安装Docker　　4 1.4　使用Vagrant 创建本地Docker 主机　　4 1.5　在树莓派上安装Docker　　6 1.6　在OS X 上通过Docker Toolbox 安装Docker　　7 1.7　在OS X 上通过Boot2Docker 安装Docker　　9 1.8　在Windows　　8.1 台式机上运行Boot2Docker　　13 1.9　使用Docker Machine 在云中创建Docker 主机　　14 1.10　使用Docker 实验版二进制文件　　18 1.11　在Docker 中运行Hello World　　18 1.12　以后台方式运行Docker 容器　　20 1.13　创建、启动、停止和移除容器　　21 1.14　使用Dockerfile 构建Docker 镜像　　22 1.15　在单一容器中使用Supervisor 运行WordPress　　24 1.16　使用两个链接在一起的容器运行WordPress 博客程序　　26 1.17　备份在容器中运行的数据库　　28 1.18　在宿主机和容器之间共享数据　　30 1.19　在容器之间共享数据　　31 1.20　对容器进行数据复制　　32 第2章　创建和共享镜像　　34 2.0　简介　　34 2.1　将对容器的修改提交到镜像　　35 2.2　将镜像和容器保存为tar 文件进行共享　　36 2.3　编写你的第一个Dockerfile　　37 2.4　将Flask 应用打包到镜像　　40 2.5　根据最佳实践优化Dockerfile　　42 2.6　通过标签对镜像进行版本管理　　43 2.7　使用Docker provider 从Vagrant 迁移到Docker　　45 2.8　使用Packer 构建Docker 镜像　　47 2.9　将镜像发布到Docker Hub　　50 2.10　使用ONBUILD 镜像　　53 2.11　运行私有registry　　54 2.12　为持续集成/部署在Docker Hub 上配置自动构建　　56 2.13　使用Git 钩子和私有registry 建立本地自动构建环境　　60 2.14　使用Conduit 进行持续部署　　61 第3章　Docker网络　　63 3.0　简介　　63 3.1　查看容器的IP地址　　64 3.2　将容器端口暴露到主机上　　65 3.3　在Docker中进行容器链接　　67 3.4　理解Docker容器网络　　69 3.5　选择容器网络模式　　72 3.6　配置Docker 守护进程iptables 和IP 转发设置　　74 3.7　通过Pipework 理解容器网络　　75 3.8　定制Docker 网桥设备　　80 3.9　在Docker 中使用OVS　　81 3.10　在Docker 主机间创建GRE 隧道　　83 3.11　在Weave 网络上运行容器　　85 3.12　在AWS 上运行Weave 网络　　87 3.13　在Docker 主机上部署flannel 覆盖网络　　89 3.14　在多台Docker 主机中使用Docker Network　　90 3.15　深入Docker Network 命名空间配置　　94 第4章　开发和配置Docker　　96 4.0　简介　　96 4.1　管理和配置Docker 守护进程　　97 4.2　从源代码编译自己的Docker 二进制文件　　98 4.3　为开发Docker 运行Docker 测试集　　100 4.4　使用新的Docker 二进制文件替换当前的文件　　101 4.5　使用nsenter　　102 4.6　runc 简介　　104 4.7　远程访问Docker 守护进程　　106 4.8　通过Docker 远程API 完成自动化任务　　107 4.9　从远程安全访问Docker 守护进程　　109 4.10　使用docker-py 访问远程Docker 守护进程　　111 4.11　安全使用docker-py　　113 4.12　更改存储驱动程序　　113 第5章　Kubernetes　　116 5.0　简介　　116 5.1　理解Kubernetes 架构　　118 5.2　用于容器间连接的网络pod　　120 5.3　使用Vagrant 创建一个多节点的Kubernetes 集群　　121 5.4　在Kubernetes 集群上通过pod 启动容器　　124 5.5　利用标签查询Kubernetes 对象　　126 5.6　使用replication controller 管理pod 的副本数　　127 5.7　在一个pod 中运行多个容器　　129 5.8　使用集群IP 服务进行动态容器链接　　131 5.9　使用Docker Compose 创建一个单节点Kubernetes 集群　　135 5.10　编译Kubernetes 构建自己的发布版本　　139 5.11　使用hyperkube 二进制文件启动Kubernetes 组件　　141 5.12　浏览Kubernetes API　　142 5.13　运行Kubernetes 仪表盘　　146 5.14　升级老版本API　　147 5.15　为Kubernetes 集群添加身份验证支持　　149 5.16　配置Kubernetes 客户端连接到远程集群　　150 第6章　为Docker 优化的操作系统　　152 6.0　简介　　152 6.1　在Vagrant 中体验CoreOS Linux 发行版　　153 6.2　使用cloud-init 在CoreOS 上启动容器　　155 6.3　通过Vagrant 启动CoreOS 集群，在多台主机上运行容器　　157 6.4　在CoreOS 集群上通过fleet 启动容器　　160 6.5　在CoreOS 实例之间部署flannel 覆盖网络　　162 6.6　使用Project Atomic 运行Docker 容器　　164 6.7　在AWS 上启动Atomic 实例运行Docker　　165 6.8　快速体验在Ubuntu Core Snappy 上运行Docker　　167 6.9　在AWS EC2 上启动Ubuntu Core Snappy 实例　　169 6.10　在RancherOS 中运行Docker 容器　　173 第7章　Docker 生态环境：工具　　175 7.0　简介　　175 7.1　使用Docker Compose创建WordPress站点　　176 7.2　使用Docker Compose在Docker上对Mesos和Marathon进行测试　　179 7.3　在Docker Swarm 集群上运行容器　　181 7.4　使用Docker Machine创建跨云计算服务提供商的Swarm集群　　183 7.5　使用Kitematic UI 管理本地容器　　185 7.6　使用Docker UI 管理容器　　187 7.7　使用Wharfee 交互式shell　　189 7.8　使用Ansible 的Docker模块对容器进行编排　　190 7.9　在Docker主机集群中使用Rancher管理容器　　193 7.10　使用Lattice 在集群中运行容器　　196 7.11　通过Apache Mesos 和Marathon 运行容器　　198 7.12　在Mesos 集群上使用Mesos Docker 容器化　　202 7.13　使用registrator 发现Docker 服务　　204 第8章　云计算中的Docker　　208 8.0　简介　　208 8.1　在公有云中运行Docker　　209 8.2　在AWS EC2 上启动Docker 主机　　212 8.3　在Google GCE 上启动Docker 主机　　215 8.4　在Microsoft Azure 上启动Docker 主机　　218 8.5　在AWS 上使用Docker Machine 启动Docker 主机　　220 8.6　在Azure 上使用Docker Machine 启动Docker 主机　　222 8.7　在Docker 容器中运行云服务提供商的CLI　　224 8.8　使用Google Container registry 存储Docker 镜像　　226 8.9　在GCE Google-Container 实例中使用Docker　　229 8.10　通过GCE 在云中使用Kubernetes　　231 8.11　配置使用EC2 Container Service　　234 8.12　创建一个ECS 集群　　237 8.13　在ECS 集群中启动Docker 容器　　240 8.14　利用AWS Beanstalk 对Docker 的支持在云中运行应用程序　　244 第9章　监控容器　　248 9.0　简介　　248 9.1　使用docker inspect 命令获取容器的详细信息　　249 9.2　获取运行中容器的使用统计信息　　251 9.3　在Docker 主机上监听Docker 事件　　252 9.4　使用docker logs 命令获取容器的日志　　254 9.5　使用Docker 守护进程之外的日志记录驱动程序　　254 9.6　使用Logspout 采集容器日志　　257 9.7　管理Logspout 路由来存储容器日志　　259 9.8　使用Elasticsearch 和Kibana 对容器日志进行存储和可视化　　261 9.9　使用Collectd 对容器指标进行可视化　　262 9.10　使用cAdvisor 监控容器资源使用状况　　267 9.11　通过InfluxDB、Grafana 和cAdvisor 监控容器指标　　269 9.12　使用Weave Scope 对容器布局进行可视化　　270 第10章　应用用例　　272 10.0　简介　　272 10.1　CI/CD：构建开发环境　　273 10.2　CI/CD：使用Jenkins 和Apache Mesos 构建持续交付工作流　　276 10.3　ELB：使用confd 和registrator 创建动态负载平衡器　　280 10.4　DATA：使用Cassandra 和Kubernetes 构建兼容S3 的对象存储　　286 10.5　DATA：使用Docker Network 构建MySQL Galera 集群　　290 10.6　DATA：以动态方式为MySQL Galera 集群配置负载平衡器　　292 10.7　DATA：构建Spark 集群　　294 关于作者　　298 关于封面　　298 资源截图：

资源名称：机器学习与R语言  资源截图：

资源名称：炼数-数据分析与SPSS(完整)共12周 教程内容： 第一周  SPSS概览, SPSS安装与进入,数据文件的管理, 建立与保存数据文件-File,能够编辑数据文件，从原有变量计算新变量 第 二周  Deｓｃｒｉｐｔive Statistics菜单, Frequencies，Explore，Crosstabs过程,Compare Means菜单, Means过程，One-Samples T Test过程,Independent-Samples TTest过程 第三周  Compare Means菜单, General Linear Model菜单,两因素方差分析,univarate协方差分析,其他较简单的方差分析问题  第四周  General Linear Model菜单,多元方差分析,重复测量的方差分析 , Correlate菜单 第五周  Regression菜单,Linear过程      ,Binary Logistic过程,NonparametricTests菜单  第六周  SPSS结果窗口用法,结果浏览窗口,掌握WORD等软件中使用输出结果，进行图片编辑, SPSS统计绘图功能, 常用统计图 ,因素分析 第七周  SPSS Clementine软件功能演练，熟悉SPSS Clementine软件功能，了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。       第八周  SPSS Clementine 数据可视化，熟悉SPSS Clementine 绘图，了解SPSSClementine 图形选项面板各节点的使用方法；熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。 第九周   决策树C5.0 建模（结合案例），熟悉SPSS Clementine 软件建模方法和技术，掌握SPSS Clementine分布图、散点图、网络图的创建方法，掌握决策树C5.0 建模方法。       第十周   关联规则挖掘（超市购物篮分析），熟悉C5.0 规则归纳、掌握购物篮分析的方法。    第十一周   欺诈屏蔽/异常检测/神经网络，熟悉各种聚类分析方法；了解神经网络分析方法与过程；掌握异常检测的方法。 第十二周   分类和回归树节点(C&RT)，掌握C&RT分类算法，掌握决策树的建立和修剪，了解C&RT分类算法在管理决策中的应用。 综合实验：熟悉Clementine软件从数据导入到结果输出的全过程。应用各种数据挖掘算法解决实际问题

资源名称：高性能Docker PDF 内容简介： 《高性能Docker》共分8 章，旨在帮助读者改善其Docker 工作流，并保证应用在生产环境中顺利进行。 《高性能Docker》中简单回顾了Docker 是如何工作的。除了Docker 的基础知识外，读者还会学到如何优化Docker基础架构和大规模应用。《高性能Docker》最后讲解的如何在基础架构中部署监控和故障排除系统，更是可以让读者更好地将学到的Docker 的特性、概念等运用到实践中。 如果你对于管理Docker 服务和Linux 文件系统有充分的理解，并希望优化你的Docker 容器，那《高性能Docker》将非常适合你。 作者简介： Allan Espinosa 是一名生活在东京的DevOps 从业者，他是很多分布式系统工具的活跃的开源贡献者，比如Docker 和Chef。Allan 维护了若干个流行的开源软件的Docker镜像，这些镜像甚至比开源团体的官方发布版还要流行。 在他的职业生涯中，Allan 还管理过一些大型分布式系统，包含生产环境中的数百到数千台服务器。他在不同的平台上构建了很多大规模应用，从美国的大型超级计算中心到日本的生产环境企业系统。 资源目录： 前言 ....................................................................................................XI 1 准备Docker 宿主机 ................................................................................... 1 准备一个Docker 宿主机 ......................................................................................................1 使用Docker 镜像 ..................................................................................................................2 编译Docker 镜像 ............................................................................................................. 3 推送Docker 镜像到资源库 ............................................................................................. 4 从资源库中拉取Docker 镜像 ......................................................................................... 6 运行Docker 容器 ..................................................................................................................7 暴露容器端口 ................................................................................................................... 7 发布容器端口 ................................................................................................................... 9 链接容器 ........................................................................................................................ 11 交互式容器 ..................................................................................................................... 12 小结 ...............................................................................................14 2 优化Docker 镜像 .................................................................................... 15 降低部署时间 .....................................................................................................................15 改善镜像编译时间 ..........................................................................................................18 采用registry 镜像 .......................................................................................................... 19 复用镜像层 ..................................................................................................................... 21 减小构建上下文大小 ..................................................................................................... 28 使用缓存代理 ................................................................................................................. 29 减小Docker 镜像的尺寸 ...............................................................................................32 链式指令 ..................................................................................................... 32 分离编译镜像和部署镜像 ............................................................................................. 34 小结 ..................................................................................................................37 3 用Chef 自动化部署Docker ..................................................................... 39 配置管理简介 ..................................................................................................................39 使用Chef ........................................................................................................................40 注册Chef 服务器 ........................................................................................................... 41 搭建工作站 ..................................................................................................................... 43 启动节点 ................................................................................................................... 45 配置Docker 宿主机 ..........................................................................................................47 部署Docker 容器 ..............................................................................................................51 可选方案 ...................................................................................................................55 小结 .....................................................................................................................56 4 监控Docker 宿主机和容器 ...................................................................... 57 监控的重要性 ....................................................................................................................57 收集数据到Graphite .........................................................................................................58 生产系统中的Graphite .................................................................................................. 63 用collectd 监控 .................................................................................................................63 收集Docker 相关数据 ................................................................................................... 65 在ELK 栈中整合日志 ......................................................................................................69 转发Docker 容器日志 ......................................................................................................72 其他监控和日志方案 .........................................................................................................75 小结 .........................................................................................................................76 5 性能基准测试 ........................................................................................... 77 配置Apache JMeter ...........................................................................................................77 部署一个简单应用 ......................................................................................................... 78 安装JMeter ..................................................................................................................... 81 生成性能负载 .....................................................................................................................82 在JMeter 中生成测试计划 ............................................................................................ 83 分析基准测试结果 .............................................................................................................84 检查JMeter 运行结果 .................................................................................................... 85 在Graphite 和Kibana 中观察性能 ............................................................................... 87 性能调优 ..................................................................................................................91 增加并发 .......................................................................................................91 运行分布式测试 ............................................................................................................. 92 其他性能基准工具 ........................................................................................................... 93 小结 ......................................................................................................................94 6 负载均衡 .................................................................................................. 95 准备Docker 宿主机集群 ...................................................................................................95 使用Nginx 来做负载均衡 .................................................................................................97 水平扩展Docker 应用 .....................................................................................................100 零停机部署 ................................................................................................................... 101 其他负载均衡器 ................................................................................................................105 小结 ....................................................................................................................106 7 容器的故障检测和排除 .......................................................................... 107 检查容器 ...............................................................................................................107 从外部调试 .......................................................................................................................111 追踪系统调用 ............................................................................................................... 111 分析网络数据包 ........................................................................................................... 114 观察块设备 ................................................................................................................... 116 故障检测和排除工具 ........................................................................................................119 小结 .....................................................................................................................120 8 应用到生产环境 ..................................................................................... 121 Web 运维 ..................................................................................................................121 使用Docker 支持Web 应用 ........................................................................................... 123 部署应用 ................................................................................................................... 124 扩展应用 ............................................................................................................... 125 更多阅读资料 .......................................................................................................... 126 小结 ........................................................................................................ 126 资源截图：

资源名称：数据挖掘 R语言实战 内容简介： 数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R 是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，《数据挖掘：R语言实战》侧重使用R 进行数据挖掘，重点讲述了R 的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R 软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R 的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R 进行数据挖掘的技巧。 通过《数据挖掘：R语言实战》，读者不仅能掌握使用R 及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从实际问题分析入手，到利用R 进行求解，以及对挖掘结果进行分析的全面训练。 《数据挖掘：R语言实战》适用于计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生、研究生使用，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。 资源目录： 第0 章 致敬，R！.............................. 1 致敬，肩膀！..................... 1 致敬，时代！................................... 3 致敬，人才！................................... 4 致敬，R 瑟！................................. 5 上篇 数据预处理 第1 章 数据挖掘导引........................10 1.1 数据挖掘概述..............................10 1.1.1 数据挖掘的过程.............................10 1.1.2 数据挖掘的对象....................................12 1.1.3 数据挖掘的方法........................................12 1.1.4 数据挖掘的应用...................................13 1.2 数据挖掘的算法.................................................14 1.3 数据挖掘的工具.................................................17 1.3.1 工具的分类.............................................17 1.3.2 工具的选择.............................................18 1.3.3 商用的工具...........................................19 1.3.4 开源的工具............................................21 1.4 R 在数据挖掘中的优势....................................23 第2 章 数据概览................................25 2.1 n×m 数据集....................................25 2.2 数据的分类......................................28 2.2.1 一般的数据分类...................................28 2.2.2 R 的数据分类......................................29 2.2.3 用R 简单处理数据..............................31 2.3 数据抽样及R 实现....................................34 2.3.1 简单随机抽样........................................34 2.3.2 分层抽样.................................................36 2.3.3 整群抽样.................................................38 2.4 训练集与测试集................................................40 2.5 本章汇总.............................................40 第3 章 用R 获取数据.......................................42 3.1 获取内置数据集..................................42 3.1.1 datasets 数据集..........................42 3.1.2 包的数据集....................................43 3.2 获取其他格式的数据...............................45 3.2.1 CSV 与TXT 格式.........................45 3.2.2 从Excel 直接获取数据........................47 3.2.3 从其他统计软件中获取数据................48 3.3 获取数据库数据............................................50 3.4 获取网页数据....................................52 3.5 本章汇总.................................55 第4 章 探索性数据分析...........................56 4.1 数据集.......................................56 4.2 数字化探索...................................57 4.2.1 变量概况...................................57 4.2.2 变量详情.....................................58 4.2.3 分布指标......................................61 4.2.4 稀疏性.............................................62 4.2.5 缺失值............................................63 4.2.6 相关性...........................................65 4.3 可视化探索.......................................68 4.3.1 直方图.........................................68 4.3.2 累积分布图.........................................71 4.3.3 箱形图.........................................73 4.3.4 条形图........................................78 4.3.5 点阵图.........................................81 4.3.6 饼图..............................................82 4.5 本章汇总.......................................................84 第5 章 数据预处理.............................................86 5.1 数据集加载........................................86 5.2 数据清理..............................................88 5.2.1 缺失值处理.....................................90 5.2.2 噪声数据处理..................................95 5.2.3 数据不一致的处理................................97 5.3 数据集成..........................................99 5.4 数据变换....................................101 5.5 数据归约..............................................102 5.6 本章汇总...........................................104 中篇 基本算法及应用 第6 章 关联分析.......................................106 6.1 概述..............................................106 6.2 R 中的实现.............................................109 6.2.1 相关软件包....................................109 6.2.2 核心函数.......................................109 6.2.3 数据集........................................110 6.3 应用案例...........................................111 6.3.1 数据初探........................................111 6.3.2 对生成规则进行强度控制.........................112 6.3.3 一个实际应用.....................................114 6.3.4 改变输出结果形式.............................115 6.3.5 关联规则的可视化..............................116 6.4 本章汇总............................................................120 第7 章 聚类分析.....................................121 7.1 概述.........................121 7.1.1 K-均值聚类...........................................122 7.1.2 K-中心点聚类....................................122 7.1.3 系谱聚类.......................................122 7.1.4 密度聚类........................................124 7.1.5 期望最大化聚类..............................125 7.2 R 中的实现......................................................126 7.2.1 相关软件包.......................................126 7.2.2 核心函数.............................................127 7.2.3 数据集................................................129 7.3 应用案例.......................................................131 7.3.1 K-均值聚类........................................131 7.3.2 K-中心点聚类..................................135 7.3.3 系谱聚类..............................................137 7.3.4 密度聚类...............................................140 7.3.5 期望最大化聚类.................................145 7.4 本章汇总...........................................................150 第8 章 判别分析.........................................151 8.1 概述.................................151 8.1.1 费希尔判别.......................152 8.1.2 贝叶斯判别.........................153 8.1.3 距离判别................................153 8.2 R 中的实现......................................154 8.2.1 相关软件包............................154 8.2.2 核心函数..........................................155 8.2.3 数据集..........................................157 8.3 应用案例.................................................161 8.3.1 线性判别分析......................161 8.3.2 朴素贝叶斯分类........................167 8.3.3 K 最近邻.................................172 8.3.4 有权重的K 最近邻算法...................174 8.4 推荐系统综合实例..............................175 8.4.1 kNN 与推荐........................................176 8.4.2 MovieLens 数据集说明....................176 8.4.3 综合运用..............................................177 8.5 本章汇总.......................................182 第9 章 决策树................................................183 9.1 概述...................................................183 9.1.1 树形结构........................................183 9.1.2 树的构建.......................................184 9.1.3 常用算法..........................................185 9.2 R 中的实现...................................................185 9.2.1 相关软件包......................................185 9.2.2 核心函数.............................................186 9.2.3 数据集............................................187 9.3 应用案例.......................................................190 9.3.1 CART 应用..........................................191 9.3.2 C4.5 应用............................................202 9.4 本章汇总......................................................205 下篇 高级算法及应用 第10 章 集成学习......................................................208 10.1 概述..........................................................208 10.1.1 一个概率论小计算........................208 10.1.2 Bagging 算法.................................209 10.1.3 AdaBoost 算法................................209 10.2 R 中的实现.............................................209 10.2.1 相关软件包...........................209 10.2.2 核心函数.......................210 10.2.3 数据集............................210 10.3 应用案例......................................213 10.3.1 Bagging 算法..........................213 10.3.2 Adaboost 算法..........................218 10.4 本章汇总.................................................219 第11 章 随机森林.....................................220 11.1 概述...........................................................220 11.1.1 基本原理..........................................220 11.1.2 重要参数.........................................222 11.2 R 中的实现.................................................223 11.2.1 相关软件包...................................223 11.2.2 核心函数....................................223 11.2.3 可视化分析....................................231 11.3 应用案例................................................232 11.3.1 数据处理....................................233 11.3.2 建立模型.....................................234 11.3.3 结果分析...................................235 11.3.4 自变量的重要程度..........................236 11.3.5 优化建模...............................237 11.4 本章汇总...................................................241 第12 章 支持向量机........................................242 12.1 概述........................................................242 12.1.1 结构风险最小原理......................243 12.1.2 函数间隔与几何间隔....................244 12.1.3 核函数............................................245 12.2 R 中的实现.............................................245 12.2.1 相关软件包..................................245 12.2.2 核心函数....................................246 12.2.3 数据集..............................248 12.3 应用案例..................................248 12.3.1 数据初探..........................249 12.3.2 建立模型.......................................249 12.3.3 结果分析......................................249 12.3.4 预测判别..............................250 12.3.5 综合建模....................................251 12.3.6 可视化分析................................252 12.3.7 优化建模......................................254 12.4 本章汇总....................................256 第13 章 神经网络.......................................257 13.1 概述......................................257 13.2 R 中的实现......................................258 13.2.1 相关软件包.............................258 13.2.2 核心函数...............................258 13.3 应用案例..................................261 13.3.1 数据初探...........................261 13.3.2 数据处理....................................262 13.3.3 建立模型.............................263 13.3.4 结果分析..............................264 13.3.5 预测判别.............................264 13.3.6 模型差异分析.......................266 13.3.7 优化建模..............................268 13.4 本章汇总....................................272 第14 章 模型评估与选择............................273 14.1 评估过程概述..........................273 14.2 安装Rattle 包.............................274 14.3 Rattle 功能简介...........................275 14.3.1 Data——选取数据....................275 14.3.2 Explore——数据探究................276 14.3.3 Test——数据相关检验....................276 14.3.4 Transform——数据预处理..............277 14.3.5 Cluster——数据聚类.......................277 14.3.6 Model——模型评估......................277 14.3.7 Evaluate——模型评估.....................280 14.3.8 Log——模型评估记录...................281 14.4 模型评估相关概念................................281 14.4.1 误判率.........................................281 14.4.2 正确/错误的肯定判断、正确/错误的否定判断...............281 14.4.3 精确度、敏感度及特异性........................282 14.5 Rattle 在模型评估中的应用................................282 14.5.1 混淆矩阵..................................282 14.5.2 风险图............................283 14.5.3 ROC 图及相关图表.......................286 14.5.4 模型得分数据集.................287 14.6 综合实例................................288 14.6.1 数据介绍............................288 14.6.2 模型建立.................................288 14.6.3 模型结果分析......................289 资源截图：

linux操作系统的基础操作，到开发实战环境的搭建。让你轻松搞定服务器系统的维护。

资源名称：Docker实战 PDF 内容简介： 自从2013 年3 月Docker 0.1 版本发布以来，以其为代表的容器技术也走上了快速发展之路，Docker容器在很大程度上改变了软件的架构设计、开发和运维部署方式，也给早些年就提出微服务的架构模式插上了快速起飞的翅膀。《Docker实战》由Docker 社区第一人Jeff Nickoloff 编写，共分为3 部分，第1 部分（第1~6章）重点介绍了Docker 容器的资源隔离和权限控制及基础原理，第2 部分（第7~10 章）详细解释了如何打包构建镜像以及各种镜像分发基础设施的建设，第3 部分（第11~12 章）聚焦于Docker 容器的组合操作，也就是多容器和多主机环境的管理。《Docker实战》图文并茂，结合基本原理和具体案例给大家提供了多个不错的实战机会。 作为目前热门的容器技术类图书，《Docker实战》适用于互联网，云计算，企业级软件开发、架构、测试，以及运维人员快速上手的Docker 容器；同样适用于搭建以Docker 为核心的基础设施，并在生产环境中快速部署应用以及管理容器集群。 作者简介： Jeff Nickoloff 会建立大规模的服务站，写关于技术的文字，并帮助人们实现他们的产品目标。他曾在Amazon.com、Limelight 网络和亚利桑那州立大学做这些事情。2014 年离开亚马逊，他创办了一家咨询公司，专注于为财富100 强的企业和创业公司提供工具、培训和最佳实践。如果你想与他聊天或者一起工作，可以在http://allingeek.com 找到他，或者在Twitter 上找@allingeek。 资源目录： 第1 部分 保持一台整洁的机器 第1 章 欢迎来到Docker 世界 2 1.1 什么是Docker 3 1.1.1 容器 3 1.1.2 容器不是虚拟化 4 1.1.3 在隔离的容器中运行软件 4 1.1.4 分发容器 6 1.2 Docker 解决了什么问题 6 1.2.1 组织有序 7 1.2.2 提高可移植性 8 1.2.3 保护你的机器 9 1.3 为什么Docker 如此重要 10 1.4 何时何处使用Docker 11 1.5 案例：“Hello World” 11 1.6 小结 13 第2 章 在容器中运行软件 14 2.1 从Docker 命令行工具获得帮助 14 2.2 控制容器：建立一个网站的监控器 15 2.2.1 创建和启动一个新的容器 16 2.2.2 运行交互式容器 17 2.2.3 列举、停止、重新启动和查看容器输出 18 2.3 已解决的问题和PID 命名空间 20 2.4 消除元数据冲突：构建一个网站农场 23 2.4.1 灵活的容器标识 24 2.4.2 容器的状态和依赖 26 2.5 构建与环境无关的系统 28 2.5.1 只读文件系统 29 2.5.2 环境变量的注入 31 2.6 建立持久化的容器 34 2.6.1 自动重启容器 35 2.6.2 使用init 和supervisor 进程维持容器的运行状态 36 2.7 清理 38 2.8 小结 39 第3 章 软件安装的简化 40 3.1 选择所需的软件 41 3.1.1 什么是仓库 41 3.1.2 使用标签 42 3.2 查找和安装软件 43 3.2.1 命令行使用Docker Hub 43 3.2.2 通过网站访问Docker Hub 45 3.2.3 使用替代注册服务器 47 3.2.4 镜像文件 47 3.2.5 从Dockerfile 安装 49 3.3 安装文件和隔离 49 3.3.1 镜像层实战 50 3.3.2 分层关系 51 3.3.3 容器文件系统抽象和隔离 52 3.3.4 分层文件系统及其工具的优点 53 3.3.5 Union 文件系统的不足 53 3.4 小结 54 第4 章 持久化存储和卷间状态共享 55 4.1 存储卷的简介 56 4.1.1 存储卷提供容器无关的数据管理方式 56 4.1.2 NoSQL 数据库使用存储卷 57 4.2 存储卷的类型 60 4.2.1 绑定挂载卷 60 4.2.2 Docker 管理卷 63 4.3 共享存储卷 65 4.3.1 主机依赖的共享 65 4.3.2 共享和volumes-from 标志 66 4.4 管理卷的生命周期 68 4.4.1 管理卷的权限 68 4.4.2 存储卷的清理 69 4.5 存储卷的高级容器模式 70 4.5.1 卷容器模式 70 4.5.2 数据打包的存储卷容器 72 4.5.3 多态容器模式 73 4.6 小结 74 第5 章 网络访问 75 5.1 网络相关的背景知识 76 5.1.1 基础：协议，接口和端口 76 5.1.2 高级：网络，NAT 和端口转发 77 5.2 Docker 的网络 79 5.2.1 本地Docker 网络的拓扑结构 79 5.2.2 四种网络容器原型 80 5.3 Closed 容器 81 5.4 Bridged 容器 83 5.4.1 访问外部网络 84 5.4.2 自定义命名解析 85 5.4.3 开放对容器的访问 88 5.4.4 跨容器通信 91 5.4.5 修改网桥接口的配置 92 5.5 Joined 容器 93 5.6 Open 容器 95 5.7 跨容器依赖 96 5.7.1 链接——本地服务发现 97 5.7.2 链接别名 98 5.7.3 环境变量的改动 99 5.7.4 链接的本质和缺点 101 5.8 小结 102 第6 章 隔离——限制危险 103 6.1 资源分配 104 6.1.1 内存限制 104 6.1.2 CPU 105 6.1.3 设备的访问权 108 6.2 共享内存 108 6.2.1 跨容器的进程间通信 109 6.2.2 开放内存容器 110 6.3 理解用户 111 6.3.1 Linux 用户命令空间 111 6.3.2 run-as 用户 111 6.3.3 用户和卷 114 6.4 能力——操作系统功能的授权 116 6.5 运行特权容器 117 6.6 使用加强工具创建更健壮的容器 118 6.6.1 指定额外的安全选项 119 6.6.2 微调LXC 120 6.7 因地制宜地构建容器 121 6.7.1 应用 121 6.7.2 高层的系统服务 122 6.7.3 低层的系统服务 122 6.8 小结 122 第2 部分 镜像发布：如何打包软件 第7 章 在镜像中打包软件 126 7.1 从容器构建镜像 126 7.1.1 打包Hello World 127 7.1.2 打包Git 128 7.1.3 审查文件系统的改动 128 7.1.4 Commit——创建新镜像 129 7.1.5 可配置的镜像属性 130 7.2 深入Docker 镜像和层 131 7.2.1 深入联合文件系统 132 7.2.2 重新认识镜像、层、仓库和标签 134 7.2.3 镜像体积和层数限制 137 7.3 导出和导入扁平文件系统 139 7.4 版本控制的最佳实践 141 7.5 小结 143 第8 章 构建自动化和高级镜像设置 144 8.1 使用Dockerfile 打包Git 144 8.2 Dockerfile 入门 148 8.2.1 元数据指令 148 8.2.2 文件系统指令 152 8.3 注入下游镜像在构建时发生的操作 155 8.4 使用启动脚本和多进程容器 158 8.4.1 验证环境相关的先决条件 158 8.4.2 初始化进程 160 8.5 加固应用镜像 161 8.5.1 内容可寻址镜像标识符 161 8.5.2 用户权限 162 8.5.3 SUID 和SGID 权限 164 8.6 小结 166 第9 章 公有和私有软件分发 168 9.1 选择一个分发方法 169 9.1.1 分发选项图谱 169 9.1.2 选择标准 169 9.2 通过托管Registry 发布 172 9.2.1 通过公有仓库发布：你好！Docker Hub 172 9.2.2 使用自动构建发布公有项目 174 9.2.3 私有托管仓库 176 9.3 私有Registry 介绍 178 9.3.1 使用Registry 镜像 180 9.3.2 从Registry 使用镜像 181 9.4 镜像的手动发布和分发 181 9.5 镜像源代码分发工作流程 186 9.6 小结 189 第10 章 运行自定义Registry 190 10.1 运行个人Registry 191 10.1.1 再度介绍镜像 192 10.1.2 介绍V2 API 193 10.1.3 定制镜像 195 10.2 集中式Registry 的增强 196 10.2.1 创建一个反向代理 197 10.2.2 在反向代理上配置HTTPS（TLS） 199 10.2.3 添加身份认证层 202 10.2.4 客户端兼容性 206 10.2.5 应用于生产环境之前 208 10.3 持久化的BLOB 存储 210 10.3.1 微软Azure 托管远程存储 211 10.3.2 AWS S3 托管远程存储 212 10.3.3 RADOS（Ceph）的内部远程存储 214 10.4 扩展访问和延迟的改进 215 10.4.1 与元数据缓存集成 215 10.4.2 使用存储中间件简化BLOB 传输 217 10.5 通过通知集成 219 10.6 小结 224 第3 部分 多容器和多主机环境 第11 章 Docker Compose 声明式环境 228 11.1 Docker Compose：第一天的启动并运行 228 11.1.1 用一个简单的开发环境入门 229 11.1.2 一个复杂的架构：分布式系统和Elasticsearch 的集成 231 11.2 环境内的迭代 233 11.2.1 构建、启动和重新构建服务 234 11.2.2 服务伸缩和删除 237 11.2.3 迭代和持久化状态 238 11.2.4 网络和连接问题 239 11.3 开始一个新项目：三个示例中的Compose YAML 240 11.3.1 启动前的构建、环境、元数据和网络 240 11.3.2 已知的组件和绑定挂载卷 241 11.3.3 卷容器和扩展服务 242 11.4 小结 243 第12 章 Docker Machine 和Swarm 集群 245 12.1 介绍Docker Machine 246 12.1.1 构建和管理Docker Machine 246 12.1.2 配置Docker 客户端与远程Daemon 工作 249 12.2 Docker Swarm 介绍 252 12.2.1 借助于Docker Machine 构建Swarm 集群 252 12.2.2 Swarm 扩展了Docker 远程API 255 12.3 Swarm 调度 258 12.3.1 Spread 算法 258 12.3.2 用过滤器调整调度 260 12.3.3 BinPack 和随机调度算法 263 12.4 Swarm 服务发现 265 12.4.1 Swarm 和单主机网络 266 12.4.2 服务发现生态系统和权宜之计 268 12.4.3 展望多主机网络 269 12.5 小结 270 后记 271 资源截图：