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今天推荐 10 个 GitHub 、码云上 Star 数量最高的开源项目,是 Java、Python、算法等相关技术栈的教程。
01. Spring Boot 基础教程
第一个开源项目是一套《Spring Boot 基础教程》的程序样例,程序员DD大佬维护,旨在打造全网内容最全,比收费教程更好的 Spring Boot 免费教程,该教程分为 1.x 版本和 2.x 版本。
地址:https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning
02. 狂神的笔记
这个仓库记录了狂神的学习笔记以及相关视频教程。狂神说是一名B站的 Up 主,他经常录制一些 Java 相关的基础视频教程,包含:MyBatis Plus、Spring 全家桶、Redis、Spring Boot、Spring Cloud、Docker等等。
地址:https://gitee.com/kuangstudy/kuang_livenote
03. JavaGuide
Guide 哥的成名之作,在 GitHub 上斩获了 109K 的 Star。JavaGuide 是一份学习指南,涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。
包括Java基础、计算机基础、数据库、系统设计、常用框架、安全、分布式、微服务、高并发。
地址:https://github.com/Snailclimb/JavaGuide
04. Spring Cloud教程
这个 Spring Cloud 教程的程序样例开源项目也是@程序员DD开源的。除了通过这个开源项目学习 Spring Cloud ,也可以移步前段时间发的文章:推荐 7 个牛哄哄 Spring Cloud 实战项目
地址:https://gitee.com/didispace/SpringCloud-Learning
05. 学习笔记
这个仓库的作者叫做陌溪,她是一个从三本院校一路摸滚翻爬上来的程序员。目前就职于字节跳动的Data广告部门,是字节跳动全线产品的商业变现研发团队。
这个仓库是陌溪的个人学习笔记,主要涵盖:Java,JVM、JUC、Spring,SpringCloud,计算机网络,操作系统,数据结构,Vue 等。
地址:https://gitee.com/nfLJ/LearningNotes
06. CS-Wiki
这是一份为计算机专业学生或者刚进入职场的程序员提供的开源项目,里面包括 Java 、前端和 AI 的相关知识点和复习笔记等。
致力打造完善的 Java 后端知识体系,不仅仅帮助各位小伙伴快速且系统的准备面试,更指引学习的方向。
地址:https://veal98.github.io/CS-Wiki/#/README
下面一起来看看这份资料具体内容如何:
算法:本节结合《算法导论》和 LeetCode,每个知识点都配备对应的 LeetCode 题目,知其然而知其所以然,拒绝无脑刷题。目前这部分内容依旧在不断更新。
除此之外,还有计算机网络、操作系统、数据库、软件工程方面的知识:
前端
Java
Python
07. Python 资源大全
这是一个接近 100k 标星的开源项目,它收集了基于 Python 进行开发各种场景的资源和库。
比如:HTML操作、数据库、图像处理、异步并发、游戏开发、Restful API、调试工具、验证、数据可视化、命令行工具、设计模式等等等。
当你使用 Python 遇到了问题,不妨来这个项目楼一眼,可能就会找到答案。中文版:
地址:https://github.com/vinta/awesome-python
地址:http://jobbole.github.io/awesome-python-cn/
08. TypeScript 教程
从 JavaScript 程序员的角度总结思考,循序渐进的理解 TypeScript。本书适合以下人群:
熟悉 JavaScript,至少阅读过一遍《JavaScript 高级程序设计》
了解 ES6,推荐阅读 ECMAScript 6 入门
了解 Node.js,会用 npm 安装及使用一些工具
想了解 TypeScript 或者想对 TypeScript 有更深的理解
地址:https://github.com/xcatliu/typescript-tutorial
09. IntelliJ IDEA 简体中文专题教程
IntelliJ IDEA 简体中文专题教程,该教程知识多种 IDEA 版本,除了 IDEA
编辑器, jetbrain 全家桶都用教程。
地址:https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial
10. 莫烦 Python
莫烦 Python 相信有一部分人听过,它的科普教程在油管大受好评,去 GitHub 搜索 莫烦 Python 就能找到他发布的 Python 、机器学习相关教程。
最后,防止找不到本篇文章,可以收藏点赞,方便翻阅查找。欢迎关注公众号 逛逛GitHub(ggGithub)。
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