中文技术面试笔记,覆盖操作系统、计算机网络、数据库、分布式、系统设计等方向。
:books: 技术面试必备基础知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
中文技术面试笔记,覆盖操作系统、计算机网络、数据库、分布式、系统设计等方向。
:books: 技术面试必备基础知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。
Curated coding interview preparation materials for busy software engineers
system-design-101 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
Explain complex systems using visuals and simple terms. Help you prepare for system design interviews.
system-design 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to design systems at scale and prepare for system design interviews
awesome-system-design-resources 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Learn System Design concepts and prepare for interviews using free resources.
system-design-academy 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
If you want to become good at AI engineering & system design, join this newsletter 👇
system-design-interview 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
System design interview for IT companies
system-design-resources 是一个开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
These are the best resources for System Design on the Internet
machine-learning-interview 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine Learning Interviews from FAANG, Snapchat, LinkedIn. I have offers from Snapchat, Coupang, Stitchfix etc. Blog: mlengineer.io.
system_design 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Preparation links and resources for system design questions
awesome-front-end-system-design 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Curated front end system design resources for interviews and learning
school-of-sre 是用 HTML 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
At LinkedIn, we are using this curriculum for onboarding our entry-level talents into the SRE role.
low-level-design-primer 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Dedicated Resources for the Low-Level System Design. Learn how to design and implement large-scale systems. Prep for the system design interview.
iOS-Developer-Roadmap 是用 Swift 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Roadmap to becoming an iOS developer in 2018.
Production-Level-Deep-Learning 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A guideline for building practical production-level deep learning systems to be deployed in real world applications.
Competitive-Programming-Resources 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Competitive Programming & System Design Resources.
The-Accidental-CTO 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
How I Scaled from Zero to a Million Store on Dukaan, Without a CS Degree. .. A System Design Handbook by Subhash Choudhary
system-design-and-architecture 是用 Makefile 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to design large-scale systems. Prep for the system design interview.
system-design-questions 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
A no-fluff and highly practical masterclass that reignites engineering curiosity and helps SDE-2, SDE-3, and above become great at designing, implem…
SDFC 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Roadmap and Resource Compilation for System Design Fight Club
LLD 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Curated Collection of all Low level design Questions and implementation asked in major Tech companies , Get yourself prepared for the LLD round and …
swark 是用 TypeScript 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑。
Create architecture diagrams from code automatically using large language models (LLMs).
breakscale 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Build a system, load it until it breaks, and watch why. A system design simulator for learning distributed systems.
Advanced data structure and algorithm for system design,系统设计需要了解的算法
Advanced data structure and algorithm for system design,系统设计需要了解的算法
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,968 个,本站已收录 65,705 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。