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数据导向设计资源库提升程序性能与效率

数据导向设计性能优化内存管理游戏开发编程范式 Github 开源项目

这个项目汇集了数据导向设计的多种资源,包含演讲、博客、视频和代码示例。涉及内存优化、缓存友好设计和SIMD等技术,对提升程序性能和效率很有帮助。资源主要面向游戏开发和系统编程领域,展示了如何通过合理组织数据结构来优化代码。

文档

awesome-vector-database - 高维向量搜索与数据库技术资源全面指南

Github产品量化信息检索向量数据库开源项目近似最近邻高维搜索

本列表精选高维向量搜索和数据库领域的优质资源，包括主流向量数据库服务、开源实现、性能评测工具、学术会议等。内容全面涵盖技术前沿，定期更新，是研究和应用向量搜索技术的重要参考。该资源列表汇集了该领域的前沿技术和工具，为研究人员和开发者提供全面的参考，紧跟最新发展动态。

awesome-azure-architecture - 微软Azure设计与实施资源大全

GithubMicrosoft Azure实施工具开源项目教程架构设计

此项目集合了与微软Azure架构设计及实施相关的优质博客、视频、教程、代码、工具和脚本。丰富的资源可帮助用户快速入门，设计和规划Azure服务，提升企业效率。涵盖官方和社区提供的学习模块、文档、视频、公告和电子书，满足不同用户的学习和实践需求。

awesome-dotnet-core - 综合性 .NET Core 开发资源库

.NET CoreAPIGithub开发工具开源框架开源项目微服务

awesome-dotnet-core 项目汇集了丰富的 .NET Core 开发资源，包括框架、库和工具。涵盖 API 开发、应用框架、认证授权、区块链和机器学习等多个领域。这个社区驱动的项目持续更新，为开发者提供了全面的 .NET Core 生态系统资源，可帮助提升开发效率和项目质量。

compose-performance - Jetpack Compose性能优化全面指南

AndroidGithubJetpack ComposeUI开发声明式UI开源项目性能优化

compose-performance项目汇集了Jetpack Compose性能优化资源，包括官方文档、技术文章和开源工具。内容涵盖Compose机制解析、稳定性问题诊断、重组优化等关键主题。项目还介绍了强跳过模式、基线配置文件等高级技术，旨在帮助开发者提升Compose应用性能。此外，项目提供了相关演讲资料和开源库，为开发高效Compose UI提供全面指导。

awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库

Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理

该资源库汇集了数据工程领域的开源项目，覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具，Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统，以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。

competitive-programming - 完整算法竞赛编程学习资源与指南

Github开源项目数据结构竞争性编程算法编程比赛问题解决

该项目是一个全面的算法竞赛编程学习资源库,涵盖主流编程平台、知名竞赛信息、推荐书籍以及按主题分类的学习材料。内容包括核心数据结构、搜索排序算法和数学知识总结。适合不同水平的程序员提升竞赛编程技能,是一个系统学习的宝贵指南。

awesome-gamedev - 全面精选的游戏开发开源资源列表

Github工具开源开源项目引擎游戏开发资源

ArchitectureWeekly - 每周推荐架构设计资源，扩展技术见解

Architecture WeeklyGithubOskar Dudycz安全开源项目微服务数据库性能

Architecture Weekly 提供涵盖微服务、Serverless、数据库、.NET、Rust、TypeScript 等技术的每周精选资源。订阅获取最新更新，加入付费社区参与独家研讨会和讨论。欢迎贡献和分享有价值的资源，关注知识共享。支持者可通过 GitHub 赞助。

cognitive-load - 优化代码结构减轻开发者认知负担

Github代码可读性代码复杂性开源项目认知负荷设计原则软件开发

该项目深入探讨了降低软件开发认知负担的方法。通过分析复杂条件语句、过度继承和模块化等常见问题,提出了优化代码结构的实用解决方案。项目倡导简化接口设计、合理应用开发原则,旨在帮助开发者构建更易理解和维护的代码库,提高整体开发效率。

Data-Engineering-Roadmap - 数据工程师成长路线图及关键技能学习资源

Github开源项目数据处理数据工程数据库机器学习编程语言

该项目提供了一个系统化的数据工程学习路线图，涵盖编程语言、SQL、数据库、数据处理、集群计算、数据可视化等核心领域。路线图内容丰富，包括Linux系统、数据结构与算法、数据库基础、SQL、NoSQL、数据处理、集群计算、数据仓库、数据可视化等。同时涵盖了CI/CD、云计算、机器学习等相关技术，为构建完整的数据工程知识体系提供了全面指导。它推荐了各方面的学习资源和实用工具，旨在帮助学习者全面掌握数据工程技能，而非仅追随热点。路线图适合不同水平的学习者，为数据工程职业发展提供了清晰指导。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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