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全面的计算机科学、云原生和区块链技术学习指南

开源区块链 Go语言云原生自学教育 Github 开源项目

该项目是一个综合性技术学习资源库,涵盖计算机科学、云原生和区块链技术。内容包括Go语言、Docker、Kubernetes等主题的深入教程,以及区块链知识的系统介绍。通过丰富的文档、代码示例和实践指南,帮助学习者从入门到进阶。此外,项目提供博客文章、视频教程等多样化学习资料,为自学者和开发者提供全面的技术支持。

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介绍相关项目

awesome-iam - 身份和访问管理IAM领域资源大全

Github安全密码学开源项目授权认证身份与访问管理

这是一份全面的身份和访问管理(IAM)资源列表,涵盖了IAM领域的主要技术、协议和术语。包括账户管理、身份验证、授权、角色权限、隐私等多个方面。列表以系统化和实用的方式呈现IAM知识,是了解云计算中用户、产品和安全交叉领域的重要参考。

awesome-ml-courses - 优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNLPStanford开源项目

本项目提供由顶级人工智能研究人员和教师授课的免费高质量机器学习与人工智能课程视频。课程链接附有讲义、补充阅读材料及作业。内容涵盖基础和高级知识，适合不同背景的学习者。无论是想了解斯坦福的经典机器学习课程CS229，还是深入研究强化学习、卷积神经网络和自然语言处理等特定领域，这里都能找到相关资源。

awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全丰富的开源深度学习工具库

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。

docker-curriculum - Docker技术构建与部署分布式应用指南

DevOpsDockerGithub云部署分布式应用容器化开源项目

Docker Curriculum 提供系统化的 Docker 学习路径，包括基础概念和高级应用。该项目通过 docker-curriculum.com 网站呈现结构化课程内容，帮助开发者掌握 Docker 技术，实现分布式应用的云端构建和部署。

awesome-cybersecurity-blueteam - 网络安全蓝队资源集合工具技术与实践指南

DevSecOpsGithub云安全开源项目网络安全自动化蓝队

这是一个全面的网络安全蓝队资源集合,涵盖自动化、云安全、通信安全、DevSecOps、蜜罐和事件响应等领域的工具、技术和最佳实践。项目推荐开源免费解决方案,帮助蓝队识别漏洞、验证防御措施并持续监控系统安全,全方位提升防御能力。适合寻找实用蓝队安全资源的网络安全专业人员参考使用。

Fast-Docker - Docker容器化技术学习与实践指南

DockerDocker ComposeDocker镜像Github容器化开源项目微服务

Fast-Docker是一个全面的Docker学习资源，涵盖从基础概念到高级应用。项目通过实践实验和命令指南，帮助开发者快速掌握Dockerfile、镜像、容器、Docker Compose、网络和Swarm等核心技术。内容适合各层级开发者，提供容器化解决方案的实际应用指导和最佳实践参考。

Awesome-Hacking - 网络安全资源大全，黑客与安全专家指南

Github信息安全开源项目渗透测试漏洞分析网络安全黑客技术

Awesome-Hacking项目是一个开源的网络安全资源库，专为信息安全专业人士设计。它囊括了从移动设备安全到网络渗透测试的广泛主题，提供了大量实用工具、详细教程和最新研究报告。该项目的持续更新使其成为跟踪网络安全发展趋势的重要平台，对于从初学者到经验丰富的安全专家都具有重要参考价值。

Kubernetes-and-Cloud-Native-Associate-KCNA - KCNA认证全面指南：Kubernetes基础与云原生技术

GithubKCNAKubernetes云原生容器编排开源项目认证考试

KCNA认证指南详解Kubernetes基础、容器编排、云原生架构等核心内容，提供完整备考资料与实践题目，全面提升云原生技术水平。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

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