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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：

资源名称：R语言实战 内容简介： 数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　　本书内容：　　R安装与操作 数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析 模型适用性的评价方法以及结果的可视化 用图形实现变量关系的可视化 在给定置信度的前提下确定样本量 高级统计分析方法和高级绘图 作者简介： Robert I. Kabacoff R语言社区著名学习网站Quick-Rhttp://www.statmethods.net/）的幕后维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。 资源目录： 第一部分 　入 　 　门 第1章 　R语言介绍　　3 1.1 　为何要使用R？　　4 1.2 　R的获取和安装　　6 1.3 　R的使用　　7 1.3.1 　新手上路　　7 1.3.2 　获取帮助　　10 1.3.3 　工作空间　　10 1.3.4 　输入和输出　　12 1.4 　包　　14 1.4.1 　什么是包　　14 1.4.2 　包的安装　　14 1.4.3 　包的载入　　14 1.4.4 　包的使用方法　　15 1.5 　批处理　　15 1.6 　将输出用为输入——结果的重用　　16 1.7 　处理大数据集　　16 1.8 　示例实践　　17 1.9 　小结　　18 第2章 　创建数据集　　19 2.1 　数据集的概念　　19 2.2 　数据结构　　20 2.2.1 　向量　　21 2.2.2 　矩阵　　22 2.2.3 　数组　　23 2.2.4 　数据框　　24 2.2.5 　因子　　27 2.2.6 　列表　　29 2.3 　数据的输入　　30 2.3.1 　使用键盘输入数据　　31 2.3.2 　从带分隔符的文本文件导入数据　　32 2.3.3 　导入Excel数据　　33 2.3.4 　导入XML数据　　34 2.3.5 　从网页抓取数据　　34 2.3.6 　导入SPSS数据　　34 2.3.7 　导入SAS数据　　34 2.3.8 　导入Stata数据　　35 2.3.9 　导入netCDF数据　　35 2.3.10 　导入HDF5数据　　35 2.3.11 　访问数据库管理系统　　36 2.3.12 　通过Stat/Transfer导入数据　　37 2.4 　数据集的标注　　37 2.4.1 　变量标签　　38 2.4.2 　值标签　　38 2.5 　处理数据对象的实用函数　　38 2.6 　小结　　39 第3章 　图形初阶　　40 3.1 　使用图形　　40 3.2 　一个简单的例子　　42 3.3 　图形参数　　43 3.3.1 　符号和线条　　45 3.3.2 　颜色　　46 3.3.3 　文本属性　　47 3.3.4 　图形尺寸与边界尺寸　　49 3.4 　添加文本、自定义坐标轴和图例　　50 3.4.1 　标题　　51 3.4.2 　坐标轴　　52 3.4.3 　参考线　　54 3.4.4 　图例　　54 3.4.5 　文本标注　　56 3.5 　图形的组合　　58 3.6 　小结　　64 第4章 　基本数据管理　　65 4.1 　一个示例　　65 4.2 　创建新变量　　67 4.3 　变量的重编码　　68 4.4 　变量的重命名　　69 4.5 　缺失值　　70 4.5.1 　重编码某些值为缺失值　　71 4.5.2 　在分析中排除缺失值　　72 4.6 　日期值　　73 4.6.1 　将日期转换为字符型变量　　74 4.6.2 　更进一步　　74 4.7 　类型转换　　74 4.8 　数据排序　　75 4.9 　数据集的合并　　76 4.9.1 　添加列　　76 4.9.2 　添加行　　76 4.10 　数据集取子集　　77 4.10.1 　选入（保留）变量　　77 4.10.2 　剔除（丢弃）变量　　77 4.10.3 　选入观测　　78 4.10.4 　subset()函数　　79 4.10.5 　随机抽样　　79 4.11 　使用SQL语句操作数据框　　80 4.12 　小结　　81 第5章 　高级数据管理　　82 5.1 　一个数据处理难题　　82 5.2 　数值和字符处理函数　　83 5.2.1 　数学函数　　83 5.2.2 　统计函数　　84 5.2.3 　概率函数　　86 5.2.4 　字符处理函数　　89 5.2.5 　其他实用函数　　90 5.2.6 　将函数应用于矩阵和数据框　　91 5.3 　数据处理难题的一套解决方案　　93 5.4 　控制流　　96 5.4.1 　重复和循环　　97 5.4.2 　条件执行　　97 5.5 　用户自编函数　　99 5.6 　整合与重构　　101 5.6.1 　转置　　101 5.6.2 　整合数据　　101 5.6.3 　reshape包　　102 5.7 　小结　　105 第二部分 　基本方法 第6章 　基本图形　　108 6.1 　条形图　　108 6.1.1 　简单的条形图　　109 6.1.2 　堆砌条形图和分组条形图　　110 6.1.3 　均值条形图　　111 6.1.4 　条形图的微调　　112 6.1.5 　棘状图　　113 6.2 　饼图　　114 6.3 　直方图　　116 6.4 　核密度图　　118 6.5 　箱线图　　120 6.5.1 　使用并列箱线图进行跨组比较　　121 6.5.2 　小提琴图　　124 6.6 　点图　　125 6.7 　小结　　128 第7章 　基本统计分析　　129 7.1 　描述性统计分析　　130 7.1.1 　方法云集　　130 7.1.2 　分组计算描述性统计量　　133 7.1.3 　结果的可视化　　136 7.2 　频数表和列联表　　136 7.2.1 　生成频数表　　137 7.2.2 　独立性检验　　142 7.2.3 　相关性的度量　　144 7.2.4 　结果的可视化　　144 7.2.5 　将表转换为扁平格式　　144 7.3 　相关　　146 7.3.1 　相关的类型　　146 7.3.2 　相关性的显著性检验　　148 7.3.3 　相关关系的可视化　　150 7.4 　t检验　　150 7.4.1 　独立样本的t检验　　150 7.4.2 　非独立样本的t检验　　151 7.4.3 　多于两组的情况　　152 7.5 　组间差异的非参数检验　　152 7.5.1 　两组的比较　　152 7.5.2 　多于两组的比较　　153 7.6 　组间差异的可视化　　155 7.7 　小结　　155 第三部分 　中级方法 第8章 　回归　　158 8.1 　回归的多面性　　159 8.1.1 　OLS回归的适用情境　　159 8.1.2 　基础回顾　　160 8.2 　OLS回归　　160 8.2.1 　用lm()拟合回归模型　　161 8.2.2 　简单线性回归　　162 8.2.3 　多项式回归　　164 8.2.4 　多元线性回归　　167 8.2.5 　有交互项的多元线性回归　　169 8.3 　回归诊断　　171 8.3.1 　标准方法　　171 8.3.2 　改进的方法　　175 8.3.3 　线性模型假设的综合验证　　180 8.3.4 　多重共线性　　181 8.4 　异常观测值　　181 8.4.1 　离群点　　182 8.4.2 　高杠杆值点　　182 8.4.3 　强影响点　　183 8.5 　改进措施　　186 8.5.1 　删除观测点　　186 8.5.2 　变量变换　　186 8.5.3 　增删变量　　187 8.5.4 　尝试其他方法　　188 8.6 　选择“最佳”的回归模型　　188 8.6.1 　模型比较　　188 8.6.2 　变量选择　　189 8.7 　深层次分析　　193 8.7.1 　交叉验证　　193 8.7.2 　相对重要性　　194 8.8 　小结　　197 第9章 　方差分析　　198 9.1 　术语速成　　198 9.2 　ANOVA模型拟合　　201 9.2.1 　aov()函数　　201 9.2.2 　表达式中各项的顺序　　201 9.3 　单因素方差分析　　202 9.3.1 　多重比较　　204 9.3.2 　评估检验的假设条件　　206 9.4 　单因素协方差分析　　208 9.4.1 　评估检验的假设条件　　209 9.4.2 　结果可视化　　210 9.5 　双因素方差分析　　211 9.6 　重复测量方差分析　　214 9.7 　多元方差分析　　216 9.7.1 　评估假设检验　　217 9.7.2 　稳健多元方差分析　　219 9.8 　用回归来做ANOVA　　219 9.9 　小结　　221 第10章 　功效分析　　222 10.1 　假设检验速览　　222 10.2 　用pwr包做功效分析　　225 10.2.1 　t检验　　225 10.2.2 　方差分析　　227 10.2.3 　相关性　　227 10.2.4 　线性模型　　228 10.2.5 　比例检验　　229 10.2.6 　卡方检验　　229 10.2.7 　在新情况中选择合适的效应值　　230 10.3 　绘制功效分析图形　　232 10.4 　其他软件包　　234 10.5 　小结　　235 第11章 　中级绘图　　236 11.1 　散点图　　237 11.1.1 　散点图矩阵　　239 11.1.2 　高密度散点图　　244 11.1.3 　三维散点图　　247 11.1.4 　气泡图　　250 11.2 　折线图　　252 11.3 　相关图　　255 11.4 　马赛克图　　259 11.5 　小结　　261 第12章 　重抽样与自助法　　263 12.1 　置换检验　　263 12.2 　用coin包做置换检验　　265 12.2.1 　独立两样本和K样本检验　　266 12.2.2 　列联表中的独立性　　267 12.2.3 　数值变量间的独立性　　268 12.2.4 　两样本和K样本相关性检验　　268 12.2.5 　深入探究　　269 12.3 　lmPerm包的置换检验　　269 12.3.1 　简单回归和多项式回归　　269 12.3.2 　多元回归　　271 12.3.3 　单因素方差分析和协方差分析　　271 12.3.4 　双因素方差分析　　272 12.4 　置换检验点评　　273 12.5 　自助法　　273 12.6 　boot包中的自助法　　274 12.6.1 　对单个统计量使用自助法　　275 12.6.2 　多个统计量的自助法　　277 12.7 　小结　　279 第四部分 　高级方法 第13章 　广义线性模型　　282 13.1 　广义线性模型和glm()函数　　282 13.1.1 　glm()函数　　283 13.1.2 　连用的函数　　284 13.1.3 　模型拟合和回归诊断　　285 13.2 　Logistic回归　　285 13.2.1 　解释模型参数　　288 13.2.2 　评价预测变量对结果概率的影响　　289 13.2.3 　过度离势　　290 13.2.4 　扩展　　291 13.3 　泊松回归　　291 13.3.1 　解释模型参数　　293 13.3.2 　过度离势　　294 13.3.3 　扩展　　295 13.4 　小结　　297 第14章 　主成分和因子分析　　298 14.1 　R中的主成分和因子分析　　299 14.2 　主成分分析　　300 14.2.1 　判断主成分的个数　　300 14.2.2 　提取主成分　　302 14.2.3 　主成分旋转　　305 14.2.4 　获取主成分得分　　306 14.3 　探索性因子分析　　307 14.3.1 　判断需提取的公共因子数　　308 14.3.2 　提取公共因子　　309 14.3.3 　因子旋转　　310 14.3.4 　因子得分　　313 14.3.5 　其他与EFA相关的包　　313 14.4 　其他潜变量模型　　314 14.5 　小结　　314 第15章 　处理缺失数据的高级方法　　316 15.1 　处理缺失值的步骤　　317 15.2 　识别缺失值　　318 15.3 　探索缺失值模式　　319 15.3.1 　列表显示缺失值　　319 15.3.2 　图形探究缺失数据　　320 15.3.3 　用相关性探索缺失值　　322 15.4 　理解缺失数据的来由和影响　　324 15.5 　理性处理不完整数据　　325 15.6 　完整实例分析（行删除）　　326 15.7 　多重插补　　327 15.8 　处理缺失值的其他方法　　331 15.8.1 　成对删除　　331 15.8.2 　简单（非随机）插补　　332 15.9 　小结　　332 第16章 　高级图形进阶　　333 16.1 　R中的四种图形系统　　333 16.2 　lattice包　　334 16.2.1 　条件变量　　338 16.2.2 　面板函数　　339 16.2.3 　分组变量　　342 16.2.4 　图形参数　　345 16.2.5 　页面摆放　　346 16.3 　ggplot2包　　347 16.4 　交互式图形　　351 16.4.1 　与图形交互：鉴别点　　351 16.4.2 　playwith　　352 16.4.3 　latticist　　353 16.4.4 　iplots包的交互图形　　354 16.4.5 　rggobi　　355 16.5 　小结　　356 后记：探索R的世界　　357 附录A 　图形用户界面　　359 附录B 　自定义启动环境　　362 附录C 　从R中导出数据　　364 附录D 　制作出版级品质的输出　　366 附录E 　R中的矩阵运算　　374 附录F 　本书中用到的扩展包　　376 附录G 　处理大数据　　381 附录H 　更新R　　383 参考文献　　385 资源截图：

本课程涵盖企业内部用于生产环境中的脚本，以实战的方式进行教学，用实在的代码领你进门。从入门到精通，从精通到企业。

资源名称：从Excel到Python——数据分析进阶指南 资源目录： 版权信息 作者简介 序 第1章 生成数据表 第2章 数据表检查 第3章 数据表清洗 第4章 数据预处理 第5章 数据 提取 第6章 数据筛选 第7章 数据汇总 第8章 数据统计 第9章 数据输出 案例 990万次骑行：纽约自行车共享系统分析 结束语 资源截图：

资源名称：docker容器实战：原理、架构与应用 内容简介： 《Docker容器实战：原理、架构与应用》以Docker实战为原则，通过各种应用实例详细介绍Docker基本原理、Docker容器管理、Docker镜像制作、Docker仓库搭建等内容。《Docker容器实战：原理、架构与应用》注重Docker在不同场景的具体应用，专注于实用性和操作性。 《Docker容器实战：原理、架构与应用》共14章。涵盖的主要内容包括云计算简介、Docker的安装、使用Docker、Docker深入解析、容器的网络、容器的数据、镜像仓库、镜像和容器的存储结构、定制Docker Daemon、如何编写Dockerfile、Dockerfile最佳实践、使用容器提供服务、建立私有镜像仓库、Docker常见问题等。 《Docker容器实战：原理、架构与应用》内容丰富，实例典型，实用性强。适合学习Docker的初学者、使用Docker的开发者及系统运维人员，尤其是需要在生产环境定制Docker的开发者和运维人员。 资源目录： 第1篇 Docker基础知识介绍 第１章　云计算简介 2 1.1 虚拟化技术的分类和历史 3 1.1.1 硬件级虚拟化历史 3 1.1.2 操作系统级虚拟化历史 4 1.2 云计算服务模式 4 1.3 Docker介绍 5 1.3.1 Docker主要解决什么问题 6 1.3.2 Docker的历史 6 1.3.3 Docker是什么 6 1.4 Linux快速入门 7 1.4.1 选取什么发行版本 7 1.4.2 使用图形界面还是命令行界面 8 1.4.3 英文还是中文 8 1.4.4 安装Ubuntu 14.04 8 1.4.5 Linux常用工具 11 1.4.6 启用root 用户 12 1.4.7 使用vim 12 1.4.8 配置网络 13 1.4.9 启用SSH Server 13 1.4.10 通过客户端远程连接Linux主机 14 1.4.11 免密码登录Linux主机 15 1.4.12 安装软件 15 1.4.13 公有云主机快速入门 16 1.4.14 购买云主机 17 1.4.15 连接到云主机 19 1.5 习题 21 第2章　Docker的安装 22 2.1 在Ubuntu下安装Docker 22 2.1.1 前置条件 22 2.1.2 更新apt源 23 2.1.3 Ubuntu 14.04特殊处理 24 2.1.4 正式安装 24 2.2 在CentOS下安装 26 2.2.1 前置条件 26 2.2.2 更新yum 26 2.2.3 添加仓库 26 2.2.4 正式安装 26 2.3 通过Ghostcloud进行安装 27 2.3.1 注册Ghostcloud账号 28 2.3.2 接入新主机 28 2.3.3 获取安装脚本 28 2.3.4 验证Docker安装是否成功 30 2.3.5 运行第一个容器 30 2.4 通过官方的安装脚本安装 31 2.5 在非Linux系统下安装Docker 32 2.6 习题 32 第3章　使用Docker 33 3.1 运行hello-world 33 3.2 容器和镜像 35 3.2.1 什么是容器 35 3.2.2 什么是镜像 35 3.2.3 容器和镜像的关系 36 3.3 Docker入门操作 36 3.3.1 查看Docker基本信息 36 3.3.2 下载第一个基础镜像 37 3.3.3 运行一个含shell终端的容器 38 3.3.4 查看容器运行 38 3.3.5 运行长时间容器 38 3.3.6 查看所有容器 39 3.4 习题 40 第2篇 Docker的基本使用 第4章　Docker深入解析 42 4.1 Docker的架构 42 4.2 Docker如何工作 43 4.2.1 Docker Image工作方式 43 4.2.2 Docker Registry工作方式 44 4.2.3 容器工作方式 44 4.2.4 底层的技术 45 4.3 Docker Client和Daemon 46 4.4 通过容器运行Web应用 47 4.4.1 使用国内仓库 48 4.4.2 拉取apache-php镜像 48 4.4.3 运行镜像 48 4.4.4 网页访问 48 4.4.5 修改页面内容 49 4.4.6 持久化容器 50 4.5 镜像制作 50 4.5.1 查看本机镜像 50 4.5.2 获取镜像的三种方式 51 4.5.3 查找DockerHub镜像 51 4.5.4 查找其他仓库镜像 52 4.5.5 push镜像 54 4.5.6 根据Dockerfile编译镜像 55 4.5.7 删除镜像 56 4.6 docker run命令 56 4.6.1 docker run的语法格式 56 4.6.2 前后台运行 57 4.6.3 容器的标识 57 4.6.4 PID设置 58 4.6.5 UTS(--uts)设置 58 4.6.6 IPC(--ipc)设置 59 4.6.7 网络设置 59 4.6.8 重启策略（--restart） 60 4.6.9 Clean up (--rm) 61 4.6.10 CGroups控制 61 4.6.11 特权模式和Capabilities 61 4.6.12 日志驱动（--log-driver） 62 4.6.13 覆盖image的默认参数 62 4.7 习题 63 第5章　容器的网络 64 5.1 容器自带网络 64 5.2 网络详情 65 5.3 用户自定义网络 67 5.3.1 桥接网络 67 5.3.2 Overlay网络 68 5.4 习题 71 第6章　容器的数据 72 6.1 数据卷 72 6.1.1 创建一个数据卷 72 6.1.2 映射一个外部卷 73 6.2 使用数据型容器 73 6.3 备份、还原和迁移数据卷 73 6.4 容器和代码进行关联 74 6.5 习题 74 第7章　镜像仓库 75 7.1 仓库相关的Docker命令 75 7.1.1 登录 75 7.1.2 查找 76 7.1.3 拉取 76 7.1.4 提交 76 7.2 习题 76 第3篇 Docker的高级使用 第8章　镜像和容器的存储结构 78 8.1 镜像、容器和存储驱动的关系 78 8.1.1 镜像和镜像层 78 8.1.2 镜像存储方式 80 8.1.3 一个迁移例子 81 8.1.4 容器和容器层 82 8.1.5 写时复制策略 83 8.1.6 使用共享技术减小镜像体积 83 8.1.7 使用复制技术加快容器启动时间 86 8.1.8 数据卷和存储驱动 90 8.2 如何选择存储驱动 90 8.2.1 存储设备和存储驱动 92 8.2.2 如何存储驱动 92 8.3 AUFS存储驱动 94 8.3.1 AUFS中的镜像 94 8.3.2 AUFS中的容器读写 95 8.3.3 在AUFS中删除文件 95 8.3.4 如何配置AUFS 96 8.3.5 镜像的存储方式 96 8.3.6 容器的存储方式 97 8.3.7 AUFS的性能 99 8.4 Devicemapper存储驱动 99 8.4.1 Devicemapper中的镜像 100 8.4.2 Devicemapper中的读操作 101 8.4.3 Devicemapper中的写操作 102 8.4.4 如何配置Devicemapper 103 8.4.5 在生产环境中配置direct-lvm模式 104 8.4.6 Devicemapper的存储方式 107 8.4.7 动态扩容loop-lvm模式下的thin pool 108 8.4.8 动态扩容direct-lvm模式下的thin pool 110 8.4.9 Devicemapper的性能 110 8.5 Btrfs存储驱动 111 8.5.1 Btrfs中的镜像 112 8.5.2 Btrfs的存储方式 114 8.5.3 Btrfs中的读写 114 8.5.4 如何配置Btrfs 115 8.5.5 Btrfs的性能 116 8.6 ZFS存储驱动 117 8.6.1 ZFS中的镜像 117 8.6.2 ZFS中的读写 118 8.6.3 如何配置ZFS 119 8.6.4 ZFS的性能 121 8.7 Overlay存储驱动 122 8.7.1 Overlay中的镜像 122 8.7.2 Overlay2中的镜像 125 8.7.3 Overlay中的读写 127 8.7.4 如何配置Overlay/Overlay2 127 8.7.5 Overlay的性能 128 8.8 习题 129 第9章　定制Docker Daemon 130 9.1 修改Docker Daemon的三种方式 130 9.1.1 直接启动Docker Daemon 132 9.1.2 修改Docker Daemon启动项 132 9.1.3 自定义Docker Daemon配置文件 135 9.2 仓库相关配置 137 9.2.1 --disable-legacy-registry选项 137 9.2.2 --registry-mirror选项 138 9.2.3 --insecure-registry选项 139 9.3 安全相关配置 139 9.3.1 -p, --pidfile选项 139 9.3.2 -H, --host选项 139 9.3.3 --tls, --tlscacert, --tlscert, --tlskey, --tlsverify选项 141 9.4 日志相关 145 9.4.1 -D，--debug选项 145 9.4.2 --log-level选项 145 9.4.3 --log-driver和--log-opt选项 146 9.5 存储相关配置 148 9.5.1 -g, --graph选项 148 9.5.2 --storage-driver选项 148 9.5.3 --storage-opt选项 149 9.6 网桥相关配置 154 9.6.1 --bip选项 154 9.6.2 --fixed-cidr，--fixed- cidr-v6选项 154 9.6.3 --mtu选项 155 9.6.4 -b, --bridge选项 155 9.7 容器与外部通信 156 9.7.1 --ip-forward选项 156 9.7.2 --iptables选项 156 9.7.3 --ip, --ipv6选项 156 9.8 其他网络配置 157 9.8.1 --default-gateway、--default-gateway-v6选项 157 9.8.2 --dns，--dns-opt，--dns-search选项 158 9.9 execdriver配置 158 9.9.1 --exec-opt选项 158 9.9.2 --exec-root选项 159 9.10 其他配置 159 9.11 习题 159 第10章　如何编写Dockerfile 160 10.1 本地编译镜像 160 10.2 dockerignore文件 162 10.3 Dockerfile格式 163 10.4 Dockerfile指令详解 163 10.4.1 FROM指令 163 10.4.2 MAINTAINER指令 164 10.4.3 RUN指令 164 10.4.4 CMD指令 164 10.4.5 LABEL指令 165 10.4.6 EXPOSE指令 166 10.4.7 ENV指令 166 10.4.8 ADD指令 168 10.4.9 COPY指令 169 10.4.10 ENTRYPOINT指令 170 10.4.11 VOLUME指令 173 10.4.12 USER指令 174 10.4.13 WORKDIR指令 174 10.4.14 ARG指令 175 10.4.15 ONBUILD指令 177 10.4.16 STOPSIGNAL指令 178 10.5 CMD、ENTRYPOINT和RUN的区别 178 10.6 习题 179 第11章　Dockerfile最佳实践 181 11.1 基本原则 181 11.2 Dockerfile指令最佳实践 183 11.2.1 FROM指令最佳实践 183 11.2.2 RUN指令最佳实践 183 11.2.3 CMD指令最佳实践 185 11.2.4 EXPOSE指令最佳实践 186 11.2.5 ENV指令最佳实践 188 11.2.6 ADD和COPY指令最佳实践 189 11.2.7 ENTRYPOINT指令最佳实践 191 11.2.8 VOLUME指令最佳实践 194 11.2.9 UESR指令最佳实践 196 11.2.10 使用gosu工具 196 11.2.11 WORKDIR指令最佳实践 198 11.2.12 ONBUILD指令最佳实践 199 11.3 如何减小镜像体积 199 11.4 一些官方镜像的Dockerfile 205 11.4.1 Golang镜像 205 11.4.2 Perl镜像 208 11.4.3 Hy镜像 209 11.4.4 Rails镜像 210 11.5 习题 211 第12章　使用容器提供服务 212 12.1 使用容器提供数据库服务 212 12.1.1 使用容器提供MySQL 212 12.1.2 使用容器提供MongoDB 215 12.2 如何使用容器提供Web服务 217 12.2.1 使用容器提供Apache HTTP服务 217 12.2.2 使用容器提供Django服务 218 12.2.3 使用容器提供Gitlab服务 219 12.3 如何使用容器提供编程环境 220 12.3.1 使用容器提供Java环境 221 12.3.2 使用容器提供Golang环境 222 12.4 习题 225 第13章　建立私有镜像仓库 226 13.1 镜像仓库配置详解 227 13.2 version选项 231 13.3 log选项 231 13.4 hooks选项 231 13.5 storage选项 232 13.5.1 filesystem选项 233 13.5.2 azure选项 234 13.5.3 gcs选项 234 13.5.4 s3选项 234 13.5.5 swift选项 235 13.5.6 oss选项 236 13.5.7 delete选项 237 13.5.8 cache选项 237 13.5.9 maintenance选项 237 13.5.10 redirect选项 238 13.6 auth选项 238 13.6.1 silly选项 239 13.6.2 token选项 239 13.6.3 htpasswd选项 239 13.7 middleware选项 240 13.8 reporting选项 241 13.8.1 bugsnag选项 241 13.8.2 newrelic选项 241 13.9 http选项 242 13.9.1 tls选项 242 13.9.2 debug选项 243 13.9.3 headers选项 243 13.10 notifications选项 243 13.11 redis选项 244 13.12 health选项 245 13.12.1 storagedriver选项 245 13.12.2 file选项 246 13.12.3 http选项 246 13.12.4 tcp选项 246 13.13 proxy选项 247 13.14 镜像仓库配置实例 247 13.14.1 启动容器数据持久化 247 13.14.2 使用文件系统保存镜像 248 13.14.3 使用对象存储保存镜像 248 13.14.4 通过中间件使用CDN服务 249 13.15 习题 250 第4篇 Docker常见问题 第14章　Docker常见问题 252 14.1 Docker基础问题 252 14.1.1 什么是虚拟化技术 252 14.1.2 虚拟化有哪些分类 252 14.1.3 Docker目前支持哪些操作系统 253 14.1.4 哪种系统最适合运行Docker 253 14.1.5 Docker有什么好处 253 14.1.6 容器化技术是什么时候出现的 253 14.1.7 Docker和虚拟机有什么区别 253 14.1.8 使用Docker容器需要什么基础知识 254 14.1.9 如何学习Docker 254 14.2 Docker高级问题 255 14.2.1 Docker是否安全 255 14.2.2 如何修改已经运行的容器 255 14.2.3 容器有哪些网络模式 255 14.2.4 容器如何进行持久化 256 14.2.5 为什么进入容器，但退出后容器就停止了 256 14.2.6 容器停止了，如何分析原因 256 14.2.7 Link容器是什么意思 256 14.2.8 容器环境变量有什么用途 256 14.2.9 容器中CPU、磁盘IO、网络损耗大吗 257 14.3 镜像相关 257 14.3.1 什么是Dockerfile 257 14.3.2 Dockerfile书写的最佳实践是什么 257 14.3.3 容器运行中Entrypoint和CMD的区别 258 14.3.4 Docker中容器镜像的区别 258 14.3.5 Docker的镜像仓库有哪些 259 14.3.6 如何拥有私有仓库 259 14.4 Docker三剑客 260 14.4.1 什么是Docker Machine 260 14.4.2 什么是Docker Compose 260 14.4.3 什么是Docker Swarm 260 14.5 习题 260 资源截图：

资源名称：大数据之数据分析与R语言实战培训   教程内容：  R语言的起源简介，其实说到R语言我们就不得不说的S语言，S语言是贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索统计分析的做图解释语言。R语言他基于S语言，R是一款免费自由的软件，它有这UNIX LINUX MACOS跟WINDOWS版本，都是可以免费下载使用。R语言的8个基础模块，都在安装程序包中获得，至于其他模块我们就要下载来使用了。