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综合软件和架构设计模式指导

提供详尽的软件和架构设计模式资源,涵盖编程语言、通用架构、云架构、无服务器架构、微服务与分布式系统、物联网、大数据、机器学习、数据库及存储、DevOps与容器、移动开发、前端开发和安全领域。收集多种编程语言和实际应用场景的设计模式,帮助开发者和架构师解决常见问题,优化系统设计,提高软件质量和可维护性。

awesome-docker - 全面的Docker资源和项目汇总
DevOpsDockerGithub容器技术容器编排开源项目微服务
本文汇总了丰富的Docker资源和项目,包括入门指南、容器操作工具、开发环境、监控方案、网络配置、编排系统等。这些由社区维护的资源涵盖了Docker技术的各个方面,为不同水平的用户提供了实用参考。无论是刚接触Docker的新手,还是有经验的开发者,都能在此找到有价值的信息,助力更好地应用Docker技术。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
awesome-cloud-security - 云安全资源汇总与学习指南
Github云安全公众号博客资讯开源项目知识文库资源汇总
该项目汇总了云安全领域的综合资源,包括知识库、博客、公众号、推特账号和书籍推荐。内容涵盖入门到进阶的各类资料,提供中英文学习资源、云安全动态和实践经验。适合云安全研究人员、开发者和从业者参考使用,是云安全学习的重要参考资料。
leetcode-patterns - LeetCode刷题策略 算法模式与编程面试准备
GithubLeetCode开源项目数据结构算法题编程面试问题解决
该项目提供系统化的LeetCode刷题策略,按常见模式分类题目,便于集中练习相似题型。内容涵盖数据结构基础、常用算法、Java API参考,并附有完整题目列表和Java解答。项目旨在帮助开发者提高编程面试解题效率,是一个实用的学习资源。
Architecture - 新技术与最佳实践的架构示例
.NETAngularClean ArchitectureEntity Framework CoreGithubSOLID Principles开源项目
该项目通过采用新技术和最佳实践,提供了一个用于参考的项目架构示例。它遵循了多个重要的编码原则和模式,如清洁架构、SOLID原则和KISS原则,旨在避免循环引用和不必要的依赖注入,同时简化单元测试。项目包含Web前端和后端、应用层、领域层、模型层和数据库层等多层结构,并使用了 .NET、ASP.NET Core、Entity Framework Core、C#、Angular和UIkit等技术。该项目提供了多种运行方式和详细的运行步骤。
SystemDesign - 系统设计和分布式系统的推荐资源
GithubSystem Design CourseSystem Design Interview PrepSystem Design Primer开源项目系统设计高可扩展性
了解分布式系统设计的关键资源,学习科技公司应对挑战的方法,获得高可扩展性和系统设计课程的建议。观看系统设计面试准备视频,并浏览知名软件和技术博客,如The Pragmatic Engineer和Martin Fowler,全面备战系统设计面试。
Practical.CleanArchitecture - 领域驱动设计和清洁架构实践项目
Github分层架构开源项目微服务数据库设计测试策略软件架构
这个项目展示了领域驱动设计和清洁架构原则的实际应用。它包含了六边形架构、洋葱架构和三层架构等多种架构模式的示例。项目提供了数据库、存储、消息队列、日志和缓存等方面的详细配置指南,有助于构建可扩展和可维护的应用程序。开发者可以通过这个实用参考学习如何设计和实现具有良好分层结构的现代应用架构。
awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南
Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库
本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。
awesome-guidelines - 多语言编程规范与开发最佳实践大全
Github代码风格平台开发环境开源项目编程规范编程语言
该项目汇集了众多编程语言、开发环境和平台的编码规范与最佳实践指南。内容涵盖C、Java、Python等主流语言,以及前端开发、API设计等热门领域的编码标准。开发者可借此提升代码质量、可维护性和一致性,是一个全面实用的编程风格指南资源库。
awesome-elasticsearch - Elasticsearch资源大全与实践指南
ElasticsearchGithubKibana开源项目搜索引擎数据可视化日志分析
这是一个全面的Elasticsearch资源汇总项目,涵盖了书籍、工具、插件和教程等多方面内容。项目为开发者和运维人员提供了关于Elasticsearch安装配置、性能调优和安全防护等方面的学习和实践资料。此外,项目还收录了多个实用的开源工具和扩展,有助于更好地管理和使用Elasticsearch。对于有意深入学习和应用Elasticsearch的人士而言,该项目是一个极具参考价值的资源库。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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