算法学习#
用Python实现一些简单的算法和数据结构 2. [wangzheng0822/algo](https://github.com/wangzheng0822/algo)
数据结构和算法必知必会的50个代码实现 3. [darkTianTian/sword-for-offer](https://github.com/darkTianTian/sword-for-offer)
使用Python3用优雅的方式实现《剑指Offer》中的题目 4. [selfboot/LeetCode](https://github.com/selfboot/LeetCode)
正确的姿势，学习的态度来刷 LeetCode：高效的代码、简洁的注释、精炼的总结 5. [HuberTRoy/leetCode](https://github.com/HuberTRoy/leetCode)
✏️ 算法相关知识储备 LeetCode with Python 📚, 按数据结构划分了题目类型 6. [nonstriater/Learn-Algorithms](https://github.com/nonstriater/Learn-Algorithms)
算法学习笔记 7. [MisterBooo/LeetCodeAnimation](https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation)
用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路
源码研究#
酷玩 Spark: Spark 源代码解析、Spark 类库等 2. [Amnesiacs/Dubbo-Code](https://github.com/Amnesiacs/Dubbo-Code)
dubbo源码解析 3. [yongshun/learn_netty_source_code](https://github.com/yongshun/learn_netty_source_code)
Netty 源码分析教程 4. [weibin0516/spark-sourcecodes-analysis](https://github.com/weibin0516/spark-sourcecodes-analysis)
Spark源码剖析
架构领域设计#
学习如何设计大规模系统。准备系统设计面试。包括Anki闪卡。 2. [zhihuili/flower](https://github.com/zhihuili/flower)
反应式微服务框架Flower，学习响应式编程和 `AKKA` 架构 3. [LMAX-Exchange/disruptor](https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor)
Disruptor 是一个高性能的异步处理框架，或者可以认为是最快的消息框架（轻量的 JMS），也可以认为是一个观察者模式的实现，或者事件监听模式的实现 4. [davideuler/architecture.of.internet-product](https://github.com/davideuler/architecture.of.internet-product)
互联网公司技术架构，微信/淘宝/微博/腾讯/阿里/美团点评/百度/Google/Facebook/Amazon/eBay的架构 5. [wx-chevalier/DistributedSystem-Series](https://github.com/wx-chevalier/DistributedSystem-Series)
📚 深入浅出分布式基础架构，Linux 与操作系统篇 | 分布式系统篇 | 分布式计算篇 | 数据库篇 | 网络篇 | 虚拟化与编排篇 | 大数据与云计算篇
计算机基础知识学习#
操作系统思考 中文版 2. [yourtion/30dayMakeOS](https://github.com/yourtion/30dayMakeOS)
大数据领域的学习#
flink学习的例子 2. [realguoshuai/hadoop_study](https://github.com/realguoshuai/hadoop_study)
Hadoop生态圈中常用大数据组件文档 3. [JerryLead/SparkInternals](https://github.com/JerryLead/SparkInternals)
讨论Apache Spark的设计和实现 4. [teeyog/IQL](https://github.com/teeyog/IQL)
基于spark sql引擎的即席查询服务 5. [heibaiying/BigData-Notes](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes)
大数据入门指南 ⭐️
技术趋势学习#
Serverless Framework – 使用AWS Lambda、Azure Functions、Google CloudFunctions等构建无服务器架构的Web、移动和物联网应用程序！ 2. [kubernetes/kubernetes](https://github.com/kubernetes/kubernetes)
K8s， 容器调度，云计算时代的基础设施 3. [rootsongjc/kubernetes-handbook](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook)
Kubernetes中文指南/云原生应用架构实践手册 4. [etcd-io/etcd](https://github.com/etcd-io/etcd)
分布式可靠的键值存储，用于分布式系统中最关键的数据 5. [bregman-arie/devops-interview-questions](https://github.com/bregman-arie/devops-interview-questions)
包括Linux、Jenkins、AWS、网络、Prometheus、Docker、Python、Ansible、Git、Kubernetes、Terraform、OpenStack、SQL、NoSQL、Azure、GCP
学习进阶#
用于asyncio和Python的异步HTTP客户端/服务器框架 2. [smallnest/C1000K-Servers](https://github.com/smallnest/C1000K-Servers)
由Spray-can、Netty、undertow、jetty、Vert.x、Grizzly、node.js和Go实现的高性能WebSocket服务器。支持1,200,000个活跃WebSocket连接，学习高并发，以及WebSocket高性能连接 3. [smallnest/1m-go-tcp-server](https://github.com/smallnest/1m-go-tcp-server)
支持100万个连接的服务器实现基准测试 4. [Allenxuxu/gev](https://github.com/Allenxuxu/gev)
gev 是基于Reactor模式实现的轻量级，快速，非阻塞式TCP网络库 5. [seata](https://github.com/seata/seata)
Seata是阿里开源的一款高性能分布式事务解决方案 6. [xingshaocheng/architect-awesome](https://github.com/xingshaocheng/architect-awesome)
后端架构师技术图谱 7. [sanshengshui/netty-learning-example](https://github.com/sanshengshui/netty-learning-example)
Netty实践学习案例，见微知著！ 8. **[eugenp/tutorials](https://github.com/eugenp/tutorials)**
包含各种项目实践案例， 不仅有许多Apache项目实践(Spark/ZK等)、还有Spring全家桶、云计算与容器(AWS/Azure等)....总之我能想到的几乎都有, 强烈推荐!!!!
面试资源材料#
2019年最新总结，阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目，以及答案，专家出题人分析汇总
简历指南 + LeetCode + Kaggle
🔎 互联网内推信息（社招、校招、实习）
大数据面试题 5. [yifeikong/reverse-interview-zh](https://github.com/yifeikong/reverse-interview-zh)
技术面试最后反问面试官的话 6. [yangshun/tech-interview-handbook](https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook)
💯 材料帮助你在下一个编码面试中表现出色
Something interesting#
反反爬虫的代码仓库 2. [obbole/awesome-design-cn](https://github.com/jobbole/awesome-design-cn)
设计师资源大全，包含：ICON图标、Logo设计、PhotoShop插件、交互设计工具、流程图、线框图/原型图、设计博客等 3. [odoo/odoo](https://github.com/odoo/odoo)
涵盖了很多应用， 企业管理经营一站式解决方案 4. [zenorocha/alfred-workflows](https://github.com/zenorocha/alfred-workflows)
Mac上的效率应用Alfred 5. [cnfeat/GoodThingList](https://github.com/cnfeat/GoodThingList)
GoodThingList 好物清单 6. [KeKe-Li/book](https://github.com/KeKe-Li/book)
📚 所有编程语言书籍， 很多书籍学习资料 7. [lyricat/wechat-format](https://github.com/lyricat/wechat-format)
微信公众号排版编辑器，转换 Markdown 到微信特制的 HTML
行业相关学习#
量化交易#
基于Python的开源量化交易平台开发框架 2. [moyuanz/DevilYuan](https://github.com/moyuanz/DevilYuan)
DevilYuan可视化股票量化系统，支持选股，历史数据自动下载，策略回测及参数优化，实盘交易和常用的统计功能 3. [waditu/tushare](https://github.com/waditu/tushare)
TuShare是一个用于爬取中国股票历史数据的工具