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System-Design

系统设计指南与高级软件架构资源

页面汇总了多篇系统设计相关的文章和资源,适合各级别的软件工程师。内容包括系统设计面试技巧、基础知识、高级软件架构、面向对象设计及分布式系统设计等,帮助工程师提升系统设计能力,应对工作和面试中的复杂问题。

java-design-patterns - Java设计模式实现与实践全解析
GithubJava开源开源项目编程范式设计模式软件开发
java-design-patterns项目提供Java语言实现的设计模式示例和最佳实践。涵盖创建型、结构型和行为型等多种类别,包含经过验证的代码实现、详细解释和使用场景说明。该项目旨在帮助开发者理解和应用设计模式,从而提高代码质量,增强系统可扩展性和可维护性。
JavaGuide - 全面的Java学习与面试资源
GithubJavaJavaGuide开源项目数据库计算机基础面试
JavaGuide是一个综合性Java学习资源,涵盖基础、集合、IO、并发、JVM、计算机基础和数据库等领域。项目提供知识点总结、面试题解析和源码分析,助力开发者系统学习。包含最新Java特性介绍和开发工具指南,适合Java程序员进阶学习和求职准备。
Data-Science-Interview-Resources - 数据科学面试全面准备资源集锦
GitHubGithub开源项目数据科学机器学习算法面试准备
该项目汇集了数据科学面试的全面准备资源,覆盖简历制作、技能提升和面试技巧等方面。内容包括概率统计、SQL、数据处理、机器学习算法等关键知识点,并提供大量实用链接和视频资料。项目旨在帮助求职者系统备考,适合不同经验水平的数据科学从业者参考使用。
Intervu - 智能系统设计面试模拟平台
AI工具AI面试平台Intervu技术面试系统设计面试技巧
Intervu平台专注提升系统设计技能,提供多次真实模拟面试体验。平台涵盖常见系统设计问题,集成白板功能用于绘制架构图,并给出全面反馈。同时提供技术论文阅读和工程博客学习功能,帮助深入理解系统设计概念。通过逼真的面试氛围和智能辅助,Intervu致力于全面提升用户的系统设计能力和面试表现。
software-papers - 软件工程与计算机科学经典论文精选
Github开源项目算法系统设计编程语言计算机科学论文软件工程
software-papers项目收录了软件工程和计算机科学领域的经典论文,涵盖早期编程、软件设计、数据结构、算法、函数式编程、编译器、操作系统、数据库和网络等多个方向。这份精选列表为学习者和从业者提供了解该领域历史发展的重要参考资料。
front-end-interview-handbook - 前端开发面试准备与实践资源汇总
CSSGithubHTMLJavaScript前端面试开源项目系统设计
Front End Interview Handbook汇集前端面试各类资源,包括面试形式、系统设计、常见问题和公司特定题目。推荐GreatFrontEnd平台供实践,并提供多语言版本。面向全球前端开发者,助力系统备战技术面试。
cloud-design-patterns - 云设计模式实践指南与代码示例
AzureGithub云设计模式开源开源项目微软架构
本代码仓库是Azure架构中心云设计模式系列的实践指南。包含异步请求-回复、编排、声明检查等多种模式的具体实现。通过这些示例,开发者能更好地理解和运用各种云设计模式,从而开发出稳定、高效的云应用。项目秉承开源精神,欢迎社区贡献。
engineering-management - 全面的工程管理知识库和实践指南
Github团队建设工程管理开源项目招聘绩效管理领导力
这是一个涵盖工程管理各个方面的综合资源库,包含书籍推荐、文章、工具和最佳实践。主题涉及团队建设、招聘、绩效管理和远程工作等。资源适合从新手到资深的工程管理者,并提供最新行业动态的博客和简报推荐。对想提升管理技能的工程领导者而言,这是极具价值的参考资料。
awesome-cs-books - 全面收录计算机科学经典书籍 打造编程学习完整体系
CS基础Github开源项目算法编程学习网络编程计算机书籍
该项目收录超过200本计算机科学经典书籍,涵盖编程语言、操作系统、网络、架构、算法等核心领域。项目为程序员和计算机爱好者构建了从入门到进阶的完整知识体系,并提供所有书籍的下载链接。同时推荐了编程学习网站,为用户打造系统的学习路径。主要包含四大基础课、算法、网络编程、架构设计等核心内容,资源丰富全面,适合不同层次的学习者系统性掌握计算机科学知识。
openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现,涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者,有助于读者深入理解机器学习系统,提升实际应用和开发能力。
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