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太空资源代码和数据的精选列表

太空天文学卫星数据 API Github 开源项目

该项目整理了太空相关的代码、API、数据等资源,涵盖天文学、航天器、地球观测等领域。提供学习材料、开源工具和数据集,适合天文爱好者、航天工程师和数据科学家参考使用。项目鼓励社区贡献,致力于成为太空探索和研究的综合资源库。

文档

awesome-api-security - API安全工具和资源精选集 - 开发者必备指南

API安全Github工具开源项目测试漏洞资源

awesome-apisec是一个全面的API安全资源集合，涵盖工具、书籍、清单和培训材料。该项目着重收录开源资源，涉及API安全的设计、开发、测试和防御等各个方面。对于开发人员和安全专家而言，这是提升API安全知识和技能的重要参考。资源内容丰富多样，既适合API安全初学者，也能满足经验丰富的专业人士需求。

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。

awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合

Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法

该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。

awesome-job-list - 全面科技行业求职资源导航

Github开发者开源项目技术求职编程语言自由职业远程工作

该项目整合了科技行业求职资源，涵盖主流求职平台、远程工作、创业公司职位、特定技术岗位等多个方面。针对不同群体如初级开发者、女性技术人才提供专门资源。同时收录自由职业和各专业领域工作机会，为求职者提供全面的就业信息和渠道选择。

awesome-security - 网络安全资源与开源工具精选

Github入侵检测安全监控开源项目漏洞扫描网络安全蜜罐系统

该项目汇集了丰富的网络安全资源,包括开源软件、库、文档和书籍等。内容涵盖网络、终端、威胁情报、社会工程等多个领域,并细分为扫描、监控、入侵检测、蜜罐等子类别。这一全面的资源库可为安全从业者提供有价值的参考,有助于提升网络防御能力。

awesome-testing - 软件测试资源大全精选工具与技巧

GitHubGithub开源项目测试工具测试资源自动化测试软件测试

该项目精选软件测试资源，涵盖测试工具、安全测试、效率软件、书籍、培训、博客等多个方面。内容丰富全面，适合新手入门和经验丰富的测试人员提升技能。资源涉及各类测试领域，帮助测试人员拓展知识面、提高效率。项目采用第三方视角客观介绍，为测试社区提供可靠的参考。

awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库

Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试

这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。

awesome-startup - 创业资源集锦助力初创企业腾飞

Github企业发展创业创新商业模式开源项目风险投资

该项目汇集了丰富的创业资源,包括书籍、视频、课程等。内容涵盖创业构想、融资、营销及团队管理等多个方面,为创业者提供全面的知识和工具支持。项目资源适用于不同发展阶段的企业,是创业者学习成长的有力助手。

awesome-graphql - 综合GraphQL资源与开发工具集锦

APIGithubGraphQLJavaScript开发工具开源项目数据查询

awesome-graphql是一个全面的GraphQL资源集合,涵盖规范、实现、客户端、服务器等多个方面。项目精选了GraphQL生态系统中的优质资源,包括多种语言实现、框架集成、数据库ORM和开发工具,为开发者提供了系统性的GraphQL学习和应用参考。

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。

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