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配置中心
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Apollo
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Consul
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Kubernetes ConfigMap & Secret
Nacos Config
Spring Cloud Config
HashiCorp Vault
ZooKeeper
集群
集群
集群压力测试 (Cluster Load Testing)
集群成本规划 (Cluster Cost Planning)
集群分层 (Cluster Layering)
集群指标 (Cluster Metrics)
LLM
LLM
基础
基础
LLM 基础概念
损失函数
神经网络
梯度下降
过拟合与泛化
正向与反向传播
主流架构:DNN / CNN / Transformer
DNN:深度神经网络详解
CNN:卷积神经网络详解
Transformer 详解
机器学习
机器学习
机器学习总览
01. 基本概念
02. 线性模型
03. 决策树
04. 集成学习 (Ensemble)
05. 支持向量机 (SVM)
06. K 近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN)
07. 朴素贝叶斯 (Naive Bayes, NB)
08. 聚类 (Clustering)
09. 降维 (Dimensionality Reduction)
10. 异常检测 (Anomaly Detection)
11. 时序预测 (Time Series Forecasting)
12. 推荐系统 (Recommender Systems)
13. 文本 NLP 经典 (Classical NLP)
14. 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)
15. 模型选择与调参
16. 特征工程 (Feature Engineering)
17. 不平衡数据 (Imbalanced Data)
18. 端到端示例
19. 算法选型速查与经典数据集
20. 参考资料
深度学习
深度学习
深度学习总览
01. 基础概念
02. 神经网络基础
03. 激活函数
04. 正向与反向传播
05. 损失函数
06. 优化器与梯度下降
07. 正则化与泛化
08. CNN 卷积神经网络
09. RNN 与序列模型
10. Transformer 详解
11. 生成模型
12. 图神经网络
13. 预训练与微调
14. 分布式训练
15. 推理与部署
16. 可视化与可解释性
17. 训练技巧与调优
18. 经典实现案例
19. 框架对比与选型
20. 参考
Linux
Linux
Linux I/O 模型
LVM (Logical Volume Manager)
Linux内核调试追踪技术
Linux VFS(Virtual File System)
Linux cgroup 完全指南 (Control Groups)
Crontab
Docker
inode
Iptables
登陆 shell vs 非登陆 shell
netfilter
Overlay网络
Shell 编程
top
umask
交互式
Linux 内核参数优化
容易引起阻塞的 Linux 命令
挂载
Linux 文件类型
文件系统
Linux 信号机制详解
Linux 特殊文件权限 (setuid / setgid / sticky bit)
网卡
自定义 Shell 登陆显示信息
路由转发
进程的状态
MySQL
MySQL
Binlog恢复数据
内核旁路
内核旁路
Io uring
内核旁路
命令操作
命令操作
Vim
awk
find
grep
netstat
rsync
sed
sort 与 uniq
sudo
type
磁盘 I/O 性能测试
Linux 硬链接与软链接
某些操作
某些操作
免密登陆
负载均衡
负载均衡
HAProxy
LVS
Nginx
Nginx 配置详解
OpenResty
Mac
Mac
Tips
无法抹去磁盘
Quant
Quant
量化系统搭建
Ta lib
Ta lib
指标
回测陷阱
回测陷阱
一、回测的致命诱惑:为什么90%的策略在实盘会失效?
第二章:幸存者偏差——你的数据库里只有活下来的股票
3、前视偏差:未来数据穿越回过去
4、过拟合:策略完美拟合历史,却无法预测未来
5、数据窥探偏差:用同一数据反复测试直到找到"最优"参数
6、交易成本陷阱:忽略滑点和佣金,回测收益虚高——如何根据品种和频率合理估算交易成本
第七节:流动性陷阱——你的订单无法在回测价格成交
第8章:时间偏差——使用未来信息进行止损或止盈
第9章 路径依赖陷阱:策略表现高度依赖特定市场环境
10、样本内与样本外测试:如何正确划分训练集和测试集——时间序列交叉验证与随机交叉验证的区别
一、回测平台的选择与陷阱:本地回测 vs 云端回测 vs 开源框架
12、数据清洗陷阱:复权方式对策略的影响——错误复权导致虚假信号
13、参数优化陷阱:网格搜索找到的"黄金参数"为何无效
第15章 多重策略比较陷阱:在100个策略中选最优,胜率天然高
第十五章:心理偏差在回测中的体现
第16章 回测频率陷阱:日线回测 vs 分钟线回测——高频策略在低频回测中的失真
交易规则实现陷阱:市价单、限价单、止损单在回测中的模拟差异
交易规则实现陷阱:市价单、限价单、止损单在回测中的模拟差异
20、市场冲击成本陷阱:大资金策略的回测失真——如何根据持仓量估算市场冲击成本
第21章 分红配股陷阱:除权除息对策略净值的影响
第二十二章:停牌与涨跌停陷阱——无法交易时的回测失真
23、交易时间陷阱:隔夜跳空、节假日效应——如何正确模拟非连续交易时间
第24章 策略容量陷阱:你的策略到底能吃下多少资金?
第25章 回测统计陷阱:夏普比率、最大回撤、胜率的误导——如何正确解读回测统计指标
蒙特卡洛模拟在回测中的应用:通过随机模拟评估策略的稳健性和置信区间
Walk-Forward分析:动态参数优化的正确方法——如何避免静态参数过拟合
第28章:回测报告解读:如何区分真实alpha和统计噪声
第29章 实战案例:过拟合诊断全链路流程
第三十课:构建稳健回测框架——从数据获取到报告生成的最佳实践
因子工程
因子工程
因子挖掘
因子挖掘
一、因子初探:从零认识量化世界的"基因"
第四课:单因子分析基础——IC(信息系数)定义、Rank IC与Normal IC、IC序列计算、IC的统计显著性检验
第五章 因子IC可视化:让数据自己说话
第五章 因子IC可视化:让数据自己说话
第七章 因子收益率:Fama-MacBeth回归入门
第八讲:换手率与容量——因子落地的最后一道坎
第九章 动量因子家族:从收益率到动量崩溃
反转因子:日内反转、隔夜反转、周度反转与动量因子的结合
第十一章:波动率因子——从历史波动率到期权策略实战
第十二章:价值因子——市盈率、市净率、市销率、企业价值倍数与价值陷阱识别
第十三章:质量因子——ROE、ROA、毛利率、资产负债率、现金流质量与复合构建
第十四章 成长因子:营收增长率、净利润增长率、分析师预期修正、SUE
第十五章 情绪因子:换手率变化、波动率变化、融资融券余额、龙虎榜资金流向、舆情因子初探
第十六章:技术因子——均线系统、布林带、ATR、ADX与基本面因子的融合
第十七章 因子相关性分析
15 因子相关性分析
因子合成方法:从单兵作战到集团军协同
第19章 因子择时:市场状态划分与动态策略
第二十课:多因子模型入门
18 多因子模型入门
第21章 因子ICIR分析:从定义到实战应用
第二十二章 因子衰减与半衰期
第23章:行业中性化——别让行业特征骗了你
因子标准化:让不同量纲的因子站在同一起跑线
第25章 因子回测框架搭建:回测引擎设计、滑点与手续费模拟、基准选择、绩效评估指标
第26章 因子绩效归因:Brinson归因、Barra归因模型、因子暴露分解、收益归因报告生成
第二十七章 机器学习因子挖掘:从线性回归到神经网络
第二十八章 遗传规划因子挖掘:GP算法原理、因子表达式生成、适应度函数设计、过拟合控制
因子库管理:让因子井井有条的艺术
实战项目:从零构建一个Alpha因子组合
套利策略
套利策略
ETF套利
币圈套利
技术选型
技术选型
任务
收益归因分析
收益归因分析
1. 绩效归因基础:从"赚了还是亏了"到"为什么赚、为什么亏"
收益归因-Brinson模型:拆解你的超额收益从哪来
3. 收益归因-多因子模型:基于Barra模型的因子归因、因子暴露计算、因子收益率估计
4. 风险归因-波动率分解:波动率来源分析、边际风险贡献、成分风险贡献
5. 风险归因-VaR分解:VaR的边际贡献、增量VaR、成分VaR
第六讲:风格归因——风格箱法
7、风格归因-基于持仓的归因:持仓穿透、行业/主题暴露、市值暴露
第八章:归因数据准备——交易数据清洗、持仓数据对齐、基准选择与构建
归因频率选择:日频归因、周频归因、月频归因的优劣对比
10、归因结果可视化:瀑布图、热力图、堆积面积图、雷达图
第十一章:归因报告撰写:报告结构、关键指标解读、结论提炼
第12章:策略诊断-收益来源分析:Alpha来源识别、Beta暴露管理、运气与技能分离
策略诊断-风险异常检测:尾部风险、集中度风险、流动性风险
策略诊断-稳定性评估:滚动归因、时间序列稳定性、参数敏感性
改进方向-因子择时:因子动量、因子拥挤度、因子择时信号构建
改进方向-风险预算:风险平价、风险预算优化、动态风险调整
改进方向-组合优化:均值-方差优化、Black-Litterman模型、风险因子模型优化
改进方向-交易成本优化:冲击成本模型、最优执行算法、交易频率调整
改进方向-机器学习应用:特征工程、模型选择、过拟合防范
第二十讲:改进方向-另类数据融合
多策略组合:从"单打独斗"到"团队作战"
改进方向-动态调仓:调仓阈值设定、自适应调仓、事件驱动调仓
改进方向-尾部风险对冲:期权对冲、波动率管理、压力测试
改进方向-规模容量管理:容量测算、规模效应、资金流入管理
改进方向-回测框架优化:回测偏差消除、生存偏差、前视偏差
改进方向-实盘过渡:模拟交易、小资金试跑、实盘监控
案例1:股票多头策略归因——全流程归因分析、问题诊断、改进方案
案例2:期货CTA策略归因——趋势跟踪策略归因、波动率管理、改进方向
案例3:多因子选股策略归因——因子IC分析、因子换手率、组合优化改进
课程总结与展望——归因体系搭建、持续改进文化、未来趋势(AI+量化)
数学公式
数学公式
凯利公式
数据治理
数据治理
Level1
交易数据
数据获取
稳定性
稳定性
策略稳定性与鲁棒性检验:业界常用方法
策略指标
策略指标
指标
数学知识
策略类型
策略编写
策略编写
交易知识
仓位管理
参考书籍
因子
思想
止盈止损
注意
策略评价
订单执行算法
订单执行算法
01 订单执行概述
02 市场微观结构
03 订单类型
04 算法分类
05 VWAP原理
06 VWAP实现
07 TWAP原理
08 TWAP实现
09 IS算法原理
10 IS算法实现
11 冰山订单
12 自适应执行
订单路由优化:多交易所路由逻辑、最优执行场所选择、路由成本计算、Python实现简单路由策略
第14章 冲击成本模型:线性冲击模型、平方根冲击模型、Almgren-Chriss模型、Python实现冲击成本估算
15、滑点分析与控制:滑点的来源、测量方法与Python回测
执行算法回测框架:回测环境搭建、历史数据回放、订单模拟执行、绩效指标计算
第17章 绩效评估指标
第18章 延迟与执行质量
19 高频执行
20 机器学习执行
21 执行风控
22 多资产执行
23 合规监管
24 实盘监控
25、执行算法参数调优:网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法在参数优化中的应用、Python实现自动调参
第26章 市场冲击缓解技术:随机化下单时间、隐藏订单意图、使用暗池
27、订单执行中的博弈论:其他交易者的策略识别、避免被狙击、Python模拟博弈场景
第二十八讲:执行算法案例分析——经典案例复盘
29、未来趋势:T+0与算法执行、DeFi中的执行算法、AI驱动的下一代执行引擎、量子计算对执行的影响
第三十章:综合实战项目——从零搭建一个完整的订单执行系统
金融知识
金融知识
ETF
期权
期货
股票
Vue
Vue
Vue
Vue3
书籍
书籍
MySQL是怎样运行的
MySQL是怎样运行的
Chapter 01 基础认识
Chapter 02 基本配置
Chapter 03 字符集与比较规则
Chapter 04 InnoDB的记录结构
Chapter 05 InnoDB数据页结构
Chapter 06 B+Tree索引
Chapter 07 B+Tree索引的使用
Chapter 08 数据的存储
Chapter 09 InnoDB的表空间
Chapter 10 单表访问方法
Chapter 11 连接查询
Chapter 12 查询的成本
Chapter 13 InnoDB的统计信息
Chapter 14 MySQL基于规则的优化
Chapter 15 Explain指令
Chapter 16 optimizer trace表的神器功效
Chapter 17 InnoDB的Buffer Pool copy
Chapter 18 事务简介
Chapter 19 redo日志
Chapter 20 undo日志
Chapter 21 事务隔离级别+MVCC
Chapter 22 锁
其他
其他
定位慢查询
Python机器学习基础教程
Python机器学习基础教程
Chapter 1 引言
Chapter 2 监督学习
代码
Redis设计与实现
Redis设计与实现
Chapter 01 数据结构和对象
深入理解计算机系统
深入理解计算机系统
深入理解计算机系统
云厂商
云厂商
阿里云 (Aliyun)
AWS
Azure
GCP (Google Cloud)
华为云 (Huawei Cloud)
腾讯云 (Tencent Cloud)
分布式
分布式
分布式系统理论 (Distributed Systems Theory)
双写一致性问题详解 (Dual-Write Consistency)
缓存设计模式 (Cache Design Patterns)
学习方法
学习方法
笔记
容器与云原生
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Iac
Iac
SaltStack 笔记
Terraform 笔记
Operator
Operator
Prometheus Operator
ServiceMesh
ServiceMesh
Istio
Istio
Istio 详解
Devops
Devops
Ansible
Gitlab ci
Docker
Docker
Self
Self
CMD 和 ENTRYPOINT
容器 PID 上限设置 (PID Limit in Docker & Kubernetes)
Docker
Linux Namespace
overlay 文件系统
tini 在 Docker 中的作用详解 (Tini in Docker)
容器内核参数修改(sysctl)
命令启动优先级
多阶段构建(Multi-stage Build)
Docker 网络模式
Docker 与 Kubernetes 中的跨主机通信详解
整体
整体
Docker 概述与安装 (Docker Overview & Installation)
Docker 体系结构与核心组件 (Docker Architecture)
Docker 镜像与容器 (Images & Containers)
Dockerfile 详解 (Dockerfile Reference)
Docker 数据持久化与卷 (Volumes & Persistence)
Docker 网络 (Networking)
Docker Compose (Multi-Container Orchestration)
Docker 镜像仓库 (Registry & Repository)
Docker 安全 (Security)
Docker Swarm 与集群模式 (Swarm Mode)
Docker 性能调优与监控 (Performance Tuning & Monitoring)
Docker 常见问题排查 (Troubleshooting)
Docker 实战案例集 (Real-World Case Studies)
Docker 生产实践与生态 (Production Practices & Ecosystem)
Ebpf
Ebpf
XDP
代码加载
生态
认识ebpf
Helm
Helm
Helm 完全指南(K8s 包管理工具)
Helm 模板内置对象(Built-in Objects)
Helm 模板函数速查
K8s
K8s
K8s
定义
Go client
Yaml
各个组件
命令格式
Details
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Downwardapi
Imagepullpolicy
Metedata
Probe
Helm
Helm
函数
Helm 基础命令
定制化开发
定制化开发
00 - client-go 与 Informer 机制(K8s 定制化开发基础)
CRD 自定义资源(CustomResourceDefinition)
Operator 开发(基于 Operator SDK)
Admission Webhook(准入控制)
自定义 Scheduler(Custom Scheduler)
CSI 存储接口(Container Storage Interface)
CNI 网络接口(Container Network Interface)
Device Plugin 设备插件
Aggregated API Server 聚合 API 服务
K8s 定制化开发工具链与最佳实践
接口
接口
总览
CNI
CNI
CNI 主流方案对比
Calico
Calico
Calico BGP 详解
Calico
Calico Block Size 详解
Calico eBPF 数据面详解
Calico 核心知识总结
Calico 组件详解
Cillum
Cillum
Cilium
Flannal
Flannal
Flannel
CRI
CRI
CRI O
Containerd
gVisor
Kata containers
对比
CSI
CSI
Ceph
Longhorn
OpenEBS
对比
CloudProvider
CloudProvider
AWS
vSphere
对比
阿里云
DevicePlugin
DevicePlugin
DRA
NVIDIA
SR IOV
对比
Scheduler
Scheduler
Volcano
YuniKorn
原生
对比
Webhook
Webhook
Kubewarden
Kyverno
OPA Gatekeeper
对比
整体
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K8s 概述与安装 (Kubernetes Overview & Installation)
K8s 体系结构与核心组件 (Architecture & Components)
kubectl 与 YAML 基础 (kubectl & YAML Basics)
Pod 与容器 (Pod & Containers)
Deployment、StatefulSet 与其他工作负载 (Workloads)
Service 与网络 (Service & Networking)
ConfigMap、Secret 与配置管理 (Configuration)
存储与 Volume (Storage & Volumes)
RBAC 权限管理 (RBAC Authorization)
Helm 包管理 (Helm Package Manager)
监控、日志与可观测性 (Observability)
调度与亲和性 (Scheduling & Affinity)
K8s 安全最佳实践 (Security Best Practices)
高可用集群与升级 (HA & Upgrade)
Namespace 与资源管理 (Namespaces & Resource Quotas)
Ingress 与 Gateway API (Ingress & Gateway)
K8s 故障排查与运维实战 (Troubleshooting)
K8s 实战案例集 (Real-World Case Studies)
K8s 集群节点上限与扩展性 (Kubernetes Cluster Scaling Limits)
kubectl 上下文原理与配置 (kubectl Context)
K8s 安全上下文(Security Context)
K8s CoreDNS 原理与配置
K8s Descheduler 使用指南
K8s 集群应该监控什么
K8s 资源超卖(Overcommit)详解
K8s GPU 使用详解
Monitor
Monitor
Loki
Loki
LogQL 使用语法
Loki 笔记
Alertmanager
Alertmanager
Alertmanager
Grafana
Grafana
Grafana
Opentelemetry
Opentelemetry
Jaeger 概念详解
OpenTelemetry Logs(日志)
OpenTelemetry Metrics(指标)
Opentelemery
OpenTelemetry Traces(追踪)
Prometheus
Prometheus
PromQL 使用语法
Prometheus
Nocalhost
Nocalhost
Nocalhost
对象存储
对象存储
Minio
日志收集
日志收集
K8s 日志收集 —— 原理与实现方式
E(L|F)K —— Elasticsearch + (Logstash | Fluentd | Filebeat) + Kibana
Loki —— Grafana 家的云原生日志系统
混沌工程
混沌工程
混沌工程概述 (Chaos Engineering Overview)
混沌工程原则与方法论 (Principles & Methodology)
故障注入工具总览 (Fault Injection Tools Overview)
Chaos Mesh 详解 (CNCF Chaos Engineering Platform)
Litmus 详解 (CNCF Chaos Engineering)
ChaosBlade 详解 (Alibaba Chaos Engineering Tool)
Toxiproxy 与 Pumba (网络与容器故障注入)
Gremlin 详解 (商业故障注入平台)
场景设计与实验方法 (Scenario Design & Methodology)
混沌工程实验最佳实践 (Best Practices)
监控与可观测性 (Observability for Chaos Engineering)
混沌工程案例实战 (Real-World Case Studies)
混沌工程总结与速记 (Summary & Quick Reference)
环境治理
环境治理
分支管理
分支管理
分支管理规范
特性分支开发模式(Feature Branch Workflow)
泳道设计
泳道设计
基于 Istio + User 信息的开发测试环境泳道设计
有状态服务的泳道设计
高可用组件
高可用组件
Keepalived 详解:高可用与负载均衡的瑞士军刀
双活 HAProxy:金融数据场景的最优 HA 方案
数据库
数据库
ElasticSearch
MySQL
MySQL
MySQL 概述与安装
MySQL 体系结构
SQL 基础与数据类型 (SQL Basics & Data Types)
数据库和表操作 (Database & Table Operations)
MySQL 索引
MySQL 存储引擎 (Storage Engines)
MySQL 事务 (Transaction)
MySQL 锁机制 (Lock Mechanism)
MySQL 日志系统 (Logging System)
MySQL MVCC(多版本并发控制)
MySQL 查询优化与 EXPLAIN
MySQL 备份与恢复 (Backup & Recovery)
MySQL 主从复制 (Master-Slave Replication)
MySQL MGR 详解 (MySQL Group Replication)
MySQL 读写分离 (Read-Write Splitting)
MySQL 高可用架构
MySQL 分库分表 (Sharding)
性能监控与调优 (Performance Monitoring & Tuning)
MySQL 权限与安全 (MySQL Privileges & Security)
MySQL 常见问题排查 (Troubleshooting)
PostgreSQL
PostgreSQL
PostgreSQL 概述与安装
PostgreSQL 体系结构
SQL 基础与数据类型 (SQL Basics & Data Types)
数据库和表操作 (Database & Table Operations)
PostgreSQL 索引体系
PostgreSQL 查询计划与 EXPLAIN
PostgreSQL 事务与 MVCC (Transaction & Multi-Version Concurrency Control)
PostgreSQL 锁机制 (Lock Mechanism)
PostgreSQL WAL 与日志系统 (Write-Ahead Logging & Logs)
PostgreSQL Vacuum 与表膨胀
PostgreSQL 备份与恢复 (Backup & Recovery)
PostgreSQL 复制(Replication)
PostgreSQL 高可用架构 (PostgreSQL High Availability)
PostgreSQL 分区表 (Partitioned Tables)
PostgreSQL 性能调优 (Performance Tuning)
PostgreSQL 权限、安全与扩展 (Privileges, Security & Extensions)
Redis
Redis
Redis 概述与安装
Redis 数据结构与底层编码
Redis 五大基础数据类型
Redis 高级数据类型
键管理与通用命令 (Key Management & Generic Commands)
Redis 持久化 (Persistence)
Redis 内存管理与淘汰策略 (Memory Management & Eviction Policy)
Redis 大 Key 问题 (Big Key)
Redis 架构模式
Redis 主从复制 (Master-Slave Replication)
哨兵 Sentinel
Redis Cluster 集群
Redis 事务与 Lua 脚本 (Transaction & Lua Script)
Redis 缓存设计与常见问题 (Cache Design & Common Pitfalls)
Redis 分布式锁 (Distributed Lock)
Redis 性能调优 (Performance Tuning)
Redis 安全与监控 (Security & Monitoring)
杂项
杂项
301 vs 302 重定向
CDN 完全参考
NFS 完全参考
秒杀系统优化:从 高性能/高可用/高一致性 三大维度
会话保持(Session Persistence)
容器命令对比 (Docker / Podman / nerdctl / ctr / crictl / kubectl)
四层转发 vs 七层转发
正则表达式完全参考
消息中间件
消息中间件
Pulsar
Kafka
Kafka
Kafka 概述与安装
Kafka 体系结构
Topic 与分区 (Topic & Partition)
Kafka Producer 详解
Kafka Consumer 详解
Kafka 存储机制
Kafka 副本机制与 ISR
Kafka KRaft 一致性协议
Kafka 可靠性与一致性保证 (Reliability & Consistency Guarantee)
性能调优 (Performance Tuning)
Kafka 安全机制 (Kafka Security)
Kafka 生态与集成
Kafka 监控与运维 (Monitoring & Operations)
Kafka 集群部署与扩展
Kafka 常见问题排查 (Troubleshooting)
Kafka 实战案例集
RedPanda
RedPanda
RedPanda 概述与安装
RedPanda 体系结构与核心概念
RedPanda 与 Kafka 对比及迁移指南
Topic 与集群管理 (Topic & Cluster Management)
RedPanda Producer 与 Consumer
RedPanda 存储机制与分层存储
RedPanda Raft 共识与一致性
RedPanda Schema Registry 与 Wasm Transforms
RedPanda 安全机制 (RedPanda Security)
RedPanda 集群部署与扩展
RedPanda 监控与运维 (Monitoring & Operations)
RedPanda 性能调优与可靠性
RedPanda 常见问题排查 (Troubleshooting)
RedPanda 实战案例集 (Real-World Case Studies)
编程语言
编程语言
代码优化
Golang
Golang
01 - 快速开始
02 - 基础语法
03 - 控制流
04 - 数组与切片
05 - Map
06 - 函数与闭包
07 - 指针与内存
08 - 结构体与方法
09 - 接口
10 - 并发基础:goroutine 与 channel
11 - 并发进阶:共享状态与同步原语
12 - 包管理与模块
13 - 测试
14 - Go 面试题
Golang笔记
Java
Java
Mybatis
Spring
Python
Python
Celery
Poetry
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Fastapi
Sqlalchemy
Tortoise orm
流畅的Python
杂项
杂项
Ta lib
Rust
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01 - 快速开始
02 - 基础语法
03 - 所有权与借用
04 - 结构体与枚举
05 - 集合与字符串
06 - 错误处理
07 - 泛型与 Trait
08 - 模块与 Cargo
09 - 智能指针
10 - 闭包与迭代器
11 - 并发编程
12 - 文件与 IO
13 - 测试
14 - 高级特性
15 - 宏与元编程
16 - Unsafe 进阶与 FFI
17 - Async 运行时深入
18 - Rust 面试题
Lua
Lua
01 - 快速开始
02 - 基础语法
03 - 控制流
04 - 函数
05 - 表(table)与迭代
06 - 模块
07 - 元表(metatable)与面向对象
08 - 常用标准库
09 - 协程(coroutine)
10 - 文件 IO
11 - 错误处理
12 - 垃圾回收(GC)
13 - Lua 面试题
Lua
计算机基础
计算机基础
操作系统
操作系统
BIOS (Basic Input/Output System)
操作系统的层次结构
用户态和内核态 (User Mode & Kernel Mode)
并行与并发 (Concurrency & Parallelism)
Linux 操作系统
驱动程序 (Device Driver)
操作系统启动流程 (Boot Process)
磁盘分区 (Disk Partition)
进程管理 (Process Management)
内存管理 (Memory Management)
文件系统 (File System)
IO 模型 (I/O Models)
网络协议栈 (Network Stack)
进程间通信 (IPC - Inter-Process Communication)
调度算法 (Scheduling Algorithms)
死锁 (Deadlock)
Shell 与命令 (Shell & Commands)
常用 Linux 命令 (Linux Commands)
性能分析与调优 (Performance Analysis & Tuning)
Linux 网络管理 (Linux Network Management)
进程与服务管理 (Process & Service Management)
日志与监控 (Logging & Monitoring)
Linux 安全 (Linux Security)
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