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🚀 Full Stack Developer Tutorial,后台技术栈/全栈开发/架构师之路,秋招/春招/校招/面试。 from zero to hero.
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嗨,欢迎来做客,即刻开始 CS 学习之旅.
Hey, welcome to visit and start the computer science learning journey.
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算法 📝 | Java ☕ | Python 🐍 | 数据库 💾 | 操作系统 💻 | 网络通信 ☁️ | 分布式 📃 | 机器学习 🔍 | 工具 🔨 | Learn 📚 | Talking 💡 | Author 👦 |
公告(2018/11/15):QQ技术交流群 862619503
个人能力有限,欢迎志同道合的朋友们共同维护。感兴趣的同学,可以在 QQ 群中找到我
招募 PHP,Python,Go,C++,分布式中间件,机器学习等等,板块维护者
在编程的世界里,该如何选择自己的技术栈呢。学前端?学 APP 开发?对于 Java、C++、C#、Python、PHP 又如何选择呢?人工智能现如今这么火,是不是机器学习、深度学习更高级一些呢?那么程序员又如何修炼内功呢?
排序算法、动态规划、递归、回溯法、贪心算法等
数据处理典型案例,逐渐更新
基本概念、面相对象、关键字、基本数据类型与运算、字符串与数组、异常处理、Object 通用方法
数据结构 & 源码分析:ArrayList、Vector、LinkedList、HashMap、ConcurrentHashMap、HashSet、LinkedHashSet and LinkedHashMap
线程状态、线程机制、线程通信、J.U.C 组件、JMM、线程安全、锁优化
磁盘操作、字节操作、字符操作、对象操作、网络操作、NIO
运行时数据区域、垃圾收集、内存分配机制、类加载机制、性能调优监控工具
Java 常见的 10 余种设计模式,全 23 种设计模式逐步更新
包含 Servlet & JSP、Spring、SpringMVC、Mybatis、Hibernate、Structs2 核心思想,如 IOC、AOP 等思想。SSM 更详细请转向:Spring |SpringMVC |MyBatis
- Python 语言基础
- Scrapy 爬虫框架
- Flask
- Django
进程管理、死锁、内存管理、磁盘设备
基础核心概念、常用命令使用
传输层、应用层(HTTP)、网络层、网络安全
软件架构风格、格设计原则和约束条件
web前后端漏洞分析与防御,XSS 攻击、CSRF 攻击、DDoS 攻击、SQL 注入
Socket 网络编程
容器化引擎服务
微服务思想
服务拆分,持续集成、持续交付、持续部署
Kubernetes(k8s)
容器化部署,管理云平台中多个主机上的容器化的应用
云计算
SaaS(软件即服务) 、PaaS(平台即服务) 、IaaS(基础架构即服务)
Zookeeper
分布式协调服务
Dubbo、Thrift(RPC 框架)
分布式服务治理
分布式事务解决方案
ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ
分布式消息通信
Redis
分布式缓存
Mycat
数据库路由
Nginx
反向代理
Tomcat
Web Server 服务
DevOps
自动化运维
Go
并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言
【说明】分布式专题 笔者也在学习中,这里列举了一些技能列表,笔者将局部更新。敬请期待
- 经典机器学习算法
- Scikit-learn
- Tensorflow
【说明】学习过一段时间算法,但一直未来得及整理。敬请期待
包含阅读清单,学习课程两部分
本仓库致力于成为一个后台开发爱好者的学习指南,给初学者一个更明确的学习方向,同时也是对自己技能的强化和巩固。特别开源本项目,和希望和大家一起成长,帮助更多的计算机爱好者能够有一个明确的学习路径。我也将不间断的维护本仓库,也欢迎有更多的极客们加入。
都说好记性不如烂笔头,定期的学习和整理必然对学习巩固有所帮助,这里通过索引的方式对全栈开发技术做一个系统分类,方便随时巩固和学习,当然还有面试。在学习这条路上难免会有很多盲点和学不完的知识。有道无术,术尚可求,掌握好思维能力才能应对千变万化的技术。不要把大脑当成硬盘,也不要做高速运转的 CPU,而修行自己的大脑成为一个搜索引擎,学会分析解决问题。
持续开源,永久免费。如果对你有帮助,右上角 star 一下,这是对我最大的鼓励 💪
Since 2018/5/20
个人的能力有限,在编写的过程中引用了诸多优秀的 Github 仓库。本项目的启发来自@CyC2018 的学习笔记,是一个非常优秀的开源项目,在本仓库中部分内容引用其文字和图片;引用了@计算所的小鼠标 中对于 JCF 的源码分析和理解;引用了阿里面试题总结 中全部的面试题,并对面经进行了整理勘误,并进行了知识拓展和修改;引用了牛客网 上的面试经验贴。也引用了知乎上的热门回答和优秀博客的回答。在这里特别鸣谢,我将每篇文章中做外链引用说明。
文中我也推荐了学习的书籍和学习课程,都将附着上最高清、最形象的配图进行讲解。在文中的配图都来自自己绘制的、博客、Github、PDF书籍等等,这里没法一一感谢,谢谢你们。
最后推荐一些优秀的开源项目,供大家参考,请转向reference。
该项目还在萌芽起步阶段,在编写的过程中难免遇到错误和不足,你可以在 issue 中提出,或是提交你的 contribution。【开源贡献】如何给我的仓库贡献?
感谢以下伙伴们对于本仓库的贡献,如想加入本开源项目,请邮件与笔者联系。
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