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如何学习
- 生长学习法简化版/完整版/进阶版
- 系统设计的基本方法SNAKE原则
- 如何好好学习
- 学不懂怎么办
- 最有效的学习方法
- Facebook内部高效工作指南(一)
- Facebook内部高效工作指南(二)
- 如何帮助他成长
- 他为什么总有愚蠢的问题
- 高分低能的秘密
- 如何做好三分钟视频
- 鸡汤是如何炼成的
- 如何静坐(Meditation)
职业发展
- 如何评估你的程序员等级
- 看破manager的“伎俩”
- 如何判断你的动力
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- 实战改简历
- 文科高考状元分享如何大跨度转CS
- 如何与印度人沟通(一)/(二)
- 如何加入开源社区并一起成长
- 做个孤独的人——程序员
算法设计
- 理解数据结构和算法设计
- 动态规划之买卖股票
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- 算法可视化之三个搜索问题
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- 在夏威夷讲刷题
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系统设计
- SNAKE原则
- 如何设计用户系统(一)/(二)/(三)
- 如何设计TinyURL
- 如何设计Typeahead
- 如何设计Crawler(页面分析)/(多线程并发)/(分布式)
- 如何设计RateLimiter
- 如何设计Twitter(一)/(二)
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- 实战WEB性能优化(一)
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- 实战WEB性能优化(三)
- 如何设计Google Sheets
- 面向对象设计之21点扑克
- 面向对象之停车场
- 面向对象之成就系统
- 面向对象之国际象棋
数据科学(数据分析+机器学习)
- 如何入门机器学习
- 数据科学家在公司做什么
- 机器学习的分类
- 该不该转型机器学习
- 搜索广告内部原理精华版
- 搜索广告内部原理完整版
- 大规模深度学习的应用
- 深度学习与无人车/机器人
- Google在机器学习的探索
- 如何做好推荐系统
- AppStore之推荐系统(一)/(二)
- Airbnb机器学习实战
- Airbnb大数据预测(一)/(二)/(三)/(四)/(五)/(六)
- 实战深度学习之图像问答
- 实战R语言用户分析
编程语言
后端技术
存储数据库
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- NoSQL精华版
- 深入浅出Bigtable
- MongoDB精华版
- Cassandra内部原理
- Redis内部原理
- 深入浅出Google File System
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开源框架
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- 解读Mesos
- 深入浅出Spark(一)/(二)/(三)/(四)/(五)/(六)/(七)/(八)
- 实战Spark性能优化
- 更快更简单更聪明的Spark2.0
- 从Storm到Heron的Twitter实时大数据之路
- Kafka和日志系统
- Kafka Connect内部原理
公司技术架构
- Twitter架构进化之路
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- Twitter搜索引擎升职记
- 深入浅出Google File System
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- Google在机器学习的探索
- Google地里位置库内部原理
- Uber架构的从0到1
- Uber实时架构的从1到万
- Uber内部原理RingPop
- 微信后台演进之路
- 搜索引擎Solr在Houzz中的应用(一)
- 搜索引擎Solr在Houzz中的应用(二)
创业
产品经理
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- 产品经理之路(一)/(二)/(三)/(四)
- 克制的力量
项目实战
- AppStore架构介绍
- AppStore之爬虫(一)/(二)/(三)
- AppStore之推荐系统(一)/(二)
- AppStore之Meteor前端
- AppStore之Java前端(一)/(二)/(三)
- Airbnb大数据预测(一)/(二)/(三)/(四)/(五)/(六)
- 实战Loadbalancer(一)/(二)
- MiniFlickr之Android(一)/(二)
- ToDoList之React
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- 增强现实(AR)之3D贺卡
- Docker实战之Online Judge Platform
- VIP Service Prediction
- Movie Rating with Spark
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- App Recommender
- Language Processing
- AppStore with (Java)/(MeteorJS)
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- Collaboration App with Android
- TodoList with AngularJS
- Mini-Uber
- Mini-Cassandra
- Web Crawler
- Search Engine
- Ads Search System
- Open-ended Project with Particle.io
- Hangman
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