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全面系统的站点可靠性工程入门课程

SRE系统工程软件工程基础技能LinkedInGithub开源项目

School of SRE是一个开源的站点可靠性工程(SRE)基础课程。课程内容涵盖Linux、网络、数据库、系统设计等多个SRE核心领域,通过实例讲解帮助新手和跨领域工程师掌握关键技能。这个由LinkedIn团队开发的项目为有志于SRE职业的人员提供了系统的学习路径。课程分为101和102两个等级,循序渐进地介绍SRE所需的基础知识和进阶技能。内容包括Linux操作、网络配置、数据库管理、系统设计等实用主题,着重培养学员解决实际问题的能力。这个开源项目不仅适合SRE新手,也可作为经验工程师的知识补充。

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介绍相关项目
curriculum - Techtonica开源课程 助力软件工程职业发展
GithubJavaScriptTechtonica全栈开发开源项目课程大纲软件工程培训
Techtonica开源课程是一个全面的软件工程培训项目，涵盖Web开发全栈技能。课程内容包括HTML、CSS、JavaScript、React、数据库和API等技术，同时融入职业发展和团队协作培训。通过实践项目和工作场景模拟，帮助学员掌握技能并顺利进入科技行业。课程针对失业或就业不足人群，提供基于需求的补贴学费和奖学金支持。
serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程，用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务
GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目
此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算，课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证，构建实时无服务器机器学习系统。
docker-course - Docker全栈应用开发与部署实践教程
DevOpsDockerGithub全栈应用容器化开发环境开源项目
本项目提供全面的Docker教程,包括前端、后端和数据库应用的容器化。涵盖Docker基础知识、Docker Compose多容器管理,以及docker init、docker compose watch等新特性。通过React、Vue、MERN栈和Next.js等实例,展示主流技术栈的Docker化过程。适合开发者学习在实际项目中高效应用Docker技术。
SearchEngine - 现代搜索引擎技术的核心原理与实践指南
Github召回开源项目排序搜索引擎查询词处理相关性
该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。
Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具，全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习，推荐实用工具和媒体资源，帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新，保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题，并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户，帮助提升机器学习技能，掌握最新技术。
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。
llm-twin-course - 构建生产级AI副本从设计到部署的全面实战课程
GithubLLM TwinLLMOps开源项目数据工程生产就绪AI副本部署
LLM Twin Course是一个免费课程，旨在指导学员如何设计、训练并部署生产级LLM副本。参与者将了解基于LLMOps最佳实践来构建适用于实际应用的LLM系统，涵盖从数据采集、特征处理到训练和推理的完整开发流程，并熟悉实验跟踪、模型注册和版本控制等核心MLOps技术。该课程适合有基础Python、机器学习及云服务经验的MLE、DE、DS或SWE专业人士。
learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops - 开发、运维、安全角度的LLM和GenAi学习指南
GenAiGithubLLMsLangchainPython开发运维安全开源项目
该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程，覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架，示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者，通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。
awesome-system-design-resources - 全面系统设计学习资源 从基础概念到高级面试题
Github分布式系统可扩展性开源项目微服务数据库系统设计
该仓库汇集了系统设计的核心概念、权衡决策、基础组件和架构模式等全方位学习资源。内容包括由浅入深的面试题解析、推荐书籍和视频课程,以及业界工程实践文章。对系统设计初学者和资深工程师alike,都能在此获取宝贵知识,全面提升技能并为面试做好准备。
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