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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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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。
awesome-interview-questions - 全面技术面试题库 涵盖主流编程语言与技术
Github开源项目技术面试操作系统数据库框架算法编程语言
该项目收集整理了涵盖前端、后端、移动开发、数据库、算法和系统设计等多个技术领域的面试题库。内容全面且分类清晰,可作为求职者备战面试和面试官设计问题的重要参考资源。项目按技术领域组织内容,便于用户快速定位所需信息。
DevOps-Guide - DevOps技术栈学习与实践指南
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AkkaCAP理论Githubawesome-distributed-systems一致性算法分布式系统开源项目
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path-to-senior-engineer-handbook - 软件工程师进阶资源汇总
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该项目汇集了软件工程师进阶所需的多元化资源，包括通讯、书籍、课程、论文等。内容涵盖技术深度、软技能、领导力和系统设计，为工程师提供全面的学习材料，助力职业发展和能力提升。
Machine-Learning-Interviews - 机器学习工程师面试指南，大厂技术面试全攻略
AI EngineeringFAANGGithubMachine Learning大厂面试开源项目面试准备
该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计，特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写，分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同，本指南的模块对其他相关职位也有参考价值，帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。
cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南
CS自学Github开源课程开源项目编程语言计算机科学项目实践
这是一份全面的计算机科学自学指南，涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径，汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目，学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习，自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力，为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。
software-development-best-practices - 软件工程实践和建议综合指南
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该项目汇集了软件工程领域的广泛最佳实践和建议,涵盖开发理念、系统设计、编程语言及工具等多个方面。内容包括设计模式、API设计、安全实践和测试策略等,为开发者提供丰富资源,旨在提高软件开发质量和效率。项目适合各级开发人员参考学习,是一份全面的软件工程知识指南。
Interview - IT 行业应试学知识库，程序员求职必备资源
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Interview 是一个开源的 IT 行业应试学知识库，专为程序员求职设计。项目涵盖从基础理论到实践技能的广泛内容，提供在线免费阅读。通过汇集丰富的面试资料和技巧，旨在提高求职者的准备水平。采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议，支持知识共享与传播。访问 https://interview.apachecn.org 即可开始学习和准备。
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