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系统设计入门与进阶指南

系统设计大规模系统技术面试架构设计可扩展性 Github 开源项目

该项目是一个系统设计学习资源,涵盖大规模系统的关键概念和面试题。内容包括学习指南、设计原则、示例解答,以及Anki抽认卡等。主题涉及性能与可扩展性、一致性模式等,旨在提升工程师的系统设计能力。

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介绍相关项目

learning_mind_map - IT技术思维导图集锦开发者知识体系构建

Github中间件开源项目思维导图数据库编程语言计算机基础

learning_mind_map是一个汇集IT领域思维导图的开源项目。该项目整理了计算机基础、C/C++、Golang、数据库、中间件等多方面的知识点总结,以思维导图形式呈现。这些资源来源于互联网,经过精心整理,旨在帮助开发者更好地把握知识重点,构建完整的技术体系。项目持续更新中,欢迎IT从业者参与贡献。

onboarding - 完善版软件开发新手指南

FLYERALARMGithubKotlinPHPgit开源项目软件开发

此指南为新开发者提供关键资源，从Web基础知识到高级设计模式。内容包含HTTP、网络协议、数据结构、软件架构设计、PHP、Kotlin、JavaScript、前端开发工具、持久化技术、监控与警报、Apache Kafka、敏捷流程及文化、信息安全和最佳实践。每部分均配有详细链接和资料，帮助新开发者高效入门。

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。

devops-basics - 全面的DevOps工具链学习与实践资源库

DevOpsGithub云服务容器化开源项目持续集成自动化

devops-basics项目是一个综合性DevOps学习资源库，涵盖20多个核心DevOps主题。项目为每个主题提供概述、官方文档链接、实践示例和进阶资源，助力从初学者到专业人士全面提升DevOps技能。作为DevOps三部曲的首部，该项目为DevOps工具链的学习和实践提供了系统化的指导。项目内容包括Docker、Kubernetes和Terraform等20多个关键DevOps工具和技术，通过系统化的学习结构，为DevOps领域的学习者提供了从入门到精通的完整学习路径。

InsightEngineering - Windows系统调试与故障排查全面学习资源

GithubWindows APIWindows调试内核取证开源项目故障排查编程基础

InsightEngineering是一个综合性Windows系统调试和故障排查资源库。该项目涵盖基础调试技术、高级内核分析、崩溃转储分析、性能优化和内存泄漏检测等主题。通过实践方法和专业工具的应用，如Visual Studio、Process Explorer和WinDbg，帮助学习者掌握解决复杂Windows问题的技能。此外，项目还包括C/C++编程基础和Windows API的详细讲解，为深入理解系统级故障排查提供了全面的知识基础。

post-mortems - 全面收录技术事故案例分析系统稳定性

Github开源项目故障分析服务中断灾难恢复系统故障配置错误

这是一个收录技术事故案例的开源项目,涵盖配置错误、硬件故障、系统冲突等多个方面。项目分析了Google、Amazon、Facebook等公司的真实事故,揭示了复杂系统的脆弱性,并探讨如何预防类似问题。这份案例集对IT从业者和关注系统稳定性的人士都有重要参考价值。

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目

本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

data-engineer-handbook - 数据工程学习资源与行业洞察的综合指南

Github公司博客开源项目数据工程社区资源

该项目汇集了数据工程领域的丰富资源,包括推荐书籍、社区平台、公司简介、技术博客、白皮书、视频频道、播客和新闻通讯等。内容涵盖数据工程的方方面面,从入门基础到高阶主题,为数据工程从业者和学习者提供了全面的学习材料和行业洞察。无论是初学者还是资深专业人士,都能在此找到提升技能和把握行业动态的有价值信息。

Deep-Learning-Interview-Book - 详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识

Deep Learning Interview BookGithub开源项目机器学习求职攻略深度学习自然语言处理

该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识，包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言（C/C++/Python）、深度学习框架等，旨在帮助求职者高效准备面试。

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