アルゴリズム学習#
Pythonでいくつかの簡単なアルゴリズムとデータ構造を実装 2. [wangzheng0822/algo](https://github.com/wangzheng0822/algo)
データ構造とアルゴリズム必知必会の50個のコード実装 3. [darkTianTian/sword-for-offer](https://github.com/darkTianTian/sword-for-offer)
Python3を使用して「剣指Offer」の問題を優雅に実装 4. [selfboot/LeetCode](https://github.com/selfboot/LeetCode)
正しい姿勢、学習の態度でLeetCodeを解く：効率的なコード、簡潔なコメント、精練されたまとめ 5. [HuberTRoy/leetCode](https://github.com/HuberTRoy/leetCode)
✏️ アルゴリズム関連知識の蓄積 LeetCode with Python 📚、データ構造に基づいて問題の種類を分類 6. [nonstriater/Learn-Algorithms](https://github.com/nonstriater/Learn-Algorithms)
アルゴリズム学習ノート 7. [MisterBooo/LeetCodeAnimation](https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation)
アニメーションの形式でLeetCodeの問題解決の考え方を提示
ソースコード研究#
クールなSpark：Sparkソースコード解析、Sparkライブラリなど 2. [Amnesiacs/Dubbo-Code](https://github.com/Amnesiacs/Dubbo-Code)
dubboソースコード解析 3. [yongshun/learn_netty_source_code](https://github.com/yongshun/learn_netty_source_code)
Nettyソースコード分析チュートリアル 4. [weibin0516/spark-sourcecodes-analysis](https://github.com/weibin0516/spark-sourcecodes-analysis)
Sparkソースコードの剖析
アーキテクチャ分野設計#
大規模システムの設計方法を学ぶ。システム設計面接の準備。Ankiフラッシュカードを含む。 2. [zhihuili/flower](https://github.com/zhihuili/flower)
反応型マイクロサービスフレームワークFlower、反応型プログラミングと`AKKA`アーキテクチャを学ぶ 3. [LMAX-Exchange/disruptor](https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor)
Disruptorは高性能な非同期処理フレームワークであり、最も速いメッセージフレームワーク（軽量JMS）とも考えられ、オブザーバーパターンの実装またはイベントリスナーパターンの実装とも考えられる 4. [davideuler/architecture.of.internet-product](https://github.com/davideuler/architecture.of.internet-product)
インターネット企業の技術アーキテクチャ、WeChat/淘宝/微博/腾讯/アリババ/美団点评/百度/Google/Facebook/Amazon/eBayのアーキテクチャ 5. [wx-chevalier/DistributedSystem-Series](https://github.com/wx-chevalier/DistributedSystem-Series)
📚 分散基盤を深く理解する、Linuxとオペレーティングシステム編 | 分散システム編 | 分散計算編 | データベース編 | ネットワーク編 | 仮想化とオーケストレーション編 | ビッグデータとクラウドコンピューティング編
コンピュータ基礎知識学習#
オペレーティングシステムの考察 日本語版 2. [yourtion/30dayMakeOS](https://github.com/yourtion/30dayMakeOS)
ビッグデータ分野の学習#
flink学習の例 2. [realguoshuai/hadoop_study](https://github.com/realguoshuai/hadoop_study)
Hadoopエコシステムでよく使われるビッグデータコンポーネントのドキュメント 3. [JerryLead/SparkInternals](https://github.com/JerryLead/SparkInternals)
Apache Sparkの設計と実装について議論する 4. [teeyog/IQL](https://github.com/teeyog/IQL)
スパークSQLエンジンに基づく即席クエリサービス。 5. [heibaiying/BigData-Notes](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes)
ビッグデータ入門ガイド ⭐️
技術トレンド学習#
Serverless Framework – AWS Lambda、Azure Functions、Google CloudFunctionsなどを使用してサーバーレスアーキテクチャでWeb、モバイル、IoTアプリケーションを構築！ 2. [kubernetes/kubernetes](https://github.com/kubernetes/kubernetes)
K8s、コンテナスケジューリング、クラウドコンピューティング時代の基盤 3. [rootsongjc/kubernetes-handbook](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook)
Kubernetes日本語ガイド/クラウドネイティブアプリケーションアーキテクチャ実践マニュアル 4. [etcd-io/etcd](https://github.com/etcd-io/etcd)
分散システムの最も重要なデータのための分散信頼性のあるキー・バリューストア 5. [bregman-arie/devops-interview-questions](https://github.com/bregman-arie/devops-interview-questions)
Linux、Jenkins、AWS、ネットワーク、Prometheus、Docker、Python、Ansible、Git、Kubernetes、Terraform、OpenStack、SQL、NoSQL、Azure、GCPを含む
学習進階#
asyncioとPythonのための非同期HTTPクライアント/サーバーフレームワーク 2. [smallnest/C1000K-Servers](https://github.com/smallnest/C1000K-Servers)
Spray-can、Netty、undertow、jetty、Vert.x、Grizzly、node.jsおよびGoによって実装された高性能WebSocketサーバー。1,200,000のアクティブWebSocket接続をサポートし、高並行性とWebSocketの高性能接続を学ぶ 3. [smallnest/1m-go-tcp-server](https://github.com/smallnest/1m-go-tcp-server)
100万接続をサポートするサーバーの実装のベンチマーク 4. [Allenxuxu/gev](https://github.com/Allenxuxu/gev)
gevはReactorパターンに基づいて実装された軽量で高速な非ブロッキングTCPネットワークライブラリ 5. [seata](https://github.com/seata/seata)
Seataはアリババが開発した高性能分散トランザクション解決策 6. [xingshaocheng/architect-awesome](https://github.com/xingshaocheng/architect-awesome)
バックエンドアーキテクト技術マップ 7. [sanshengshui/netty-learning-example](https://github.com/sanshengshui/netty-learning-example)
Netty実践学習ケース、微細なことから知る！ 8. **[eugenp/tutorials](https://github.com/eugenp/tutorials)**
さまざまなプロジェクト実践ケースを含む、Apacheプロジェクトの実践（Spark/ZKなど）、Springファミリー、クラウドコンピューティングとコンテナ（AWS/Azureなど）....私が考えられるほとんどすべてがあり、強くお勧めします!!!!
面接リソース資料#
2019年最新まとめ、アリババ、テンセント、百度、美団、頭条などの技術面接問題、および回答、専門家出題者の分析まとめ
履歴書ガイド + LeetCode + Kaggle
🔎 インターネット内推情報（社招、校招、実習）
ビッグデータ面接問題 5. [yifeikong/reverse-interview-zh](https://github.com/yifeikong/reverse-interview-zh)
技術面接で最後に面接官に聞くべきこと 6. [yangshun/tech-interview-handbook](https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook)
💯 次のコーディング面接を成功させるための資料
面白いこと#
反反クローラーのコードリポジトリ 2. [obbole/awesome-design-cn](https://github.com/jobbole/awesome-design-cn)
デザイナーリソース大全、含む：ICONアイコン、ロゴデザイン、PhotoShopプラグイン、インタラクションデザインツール、フローチャート、ワイヤーフレーム/プロトタイプ、デザインブログなど 3. [odoo/odoo](https://github.com/odoo/odoo)
多くのアプリケーションをカバーし、企業管理のワンストップソリューション 4. [zenorocha/alfred-workflows](https://github.com/zenorocha/alfred-workflows)
Macの効率アプリAlfred 5. [cnfeat/GoodThingList](https://github.com/cnfeat/GoodThingList)
GoodThingList 良い物リスト 6. [KeKe-Li/book](https://github.com/KeKe-Li/book)
📚 すべてのプログラミング言語の本、多くの書籍学習資料 7. [lyricat/wechat-format](https://github.com/lyricat/wechat-format)
WeChat公式アカウントのレイアウトエディタ、MarkdownをWeChat特製のHTMLに変換
業界関連学習#
定量取引#
Pythonに基づくオープンソースの定量取引プラットフォーム開発フレームワーク 2. [moyuanz/DevilYuan](https://github.com/moyuanz/DevilYuan)
DevilYuan可視化株式定量システム、選択株、履歴データの自動ダウンロード、戦略バックテストおよびパラメータ最適化、実取引と一般的な統計機能をサポート 3. [waditu/tushare](https://github.com/waditu/tushare)
TuShareは中国株の履歴データをクロールするためのユーティリティです