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也许你特别钟爱 GitHub 的阅读体验,没关系
我也为您打造了一款 Chrome 插件 Chrome Extension:GitHub Markdown
方便在 GitHub 长文阅读时,在侧边栏生成标题目录定位
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在学习技术这条路上并不是一帆风顺,也一直在探索一条适合自己的学习方法。从一开始的技术小白,到现在还比较上道的老鸟,在这个过程中走了太多的弯路,想在这里和大家分享一些我的经历和学习方法。
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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?
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工欲善其事,必先利其器。这里我将推荐开发过程中的提效工具、开发利器、协作工具、文档技术等等。
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敏捷软件开发中可能是最富有成效的几种方法学之一
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后台开发技能图谱,从程序员的内功修炼到后台语言,分布式系统架构
排序算法、动态规划、递归、回溯法、贪心算法等
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数据处理典型案例,逐渐更新
基本概念、面向对象、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**,如 IOC、AOP 等**。SSM 更详细请转向:Spring | SpringMVC | MyBatis
- Python 语言基础
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Redis 核心知识
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一个开源的关系数据库,是从伯克利写的 POSTGRES 软件包发展而来的
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基于分布式文件存储的数据库
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
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软件架构风格、格设计原则和约束条件
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web前后端漏洞分析与防御,XSS 攻击、CSRF 攻击、DDoS 攻击、SQL 注入
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Socket 网络编程
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微服务简介、API 网关、服务注册发现、服务通信
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分布式协调服务,服务注册发现
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深入浅出 Kafka,将用最极简的语言带你走进 Kafka 的消息中间件世界
【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
TODO LIST
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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
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Zookeeper
分布式协调服务,服务注册发现
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基于 Redis、MySQL、Zookeeper 的分布式锁实现
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轻量级分布式文件管理系统
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经典机器学习算法
K 近邻算法、线性回归、梯度下降法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成学习
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学习指引,将用最极简的语言带你进入 Git 版本控制的世界
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集中式工作流,功能分支工作流, GitFlow 工作流,Forking 工作流,Pull Requests
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常见符号含义,速查表
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基于 lanproxy 穿透服务,为你定了一键启动的服务端和客户端 Docker 镜像
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基于 SpringBoot & IDEA & JRebel 玩转远程热部署与远程调试
手把手带你玩转,远程调试与远程热部署
包含阅读清单,学习课程两部分
本仓库致力于成为一个全栈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。在架构师这条路上,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。持续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。
Since 20,May,2018
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文字和图例;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。
推荐一些优秀的开源项目,供大家参考,reference。
Thank you to all the people who already contributed to fullstack-tutorial !
Please make sure to read the Contributing Guide/如何给我的仓库贡献 before making a pull request.
Copyright (c) 2019-present, Frank Lam