In /DEVs geschriebene Bibliotheken

low-level-design-primer

Dedizierte Ressourcen für das Low-Level-Systemdesign. Erfahren Sie, wie Sie große Systeme entwerfen und implementieren. Bereiten Sie sich auf das Systemdesign-Interview vor.

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dear-github

:incoming_envelope: Ein offener Brief an GitHub von den Betreuern von Open-Source-Projekten.

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The-Documentation-Compendium

📢 Verschiedene README-Vorlagen und Tipps zum Schreiben hochwertiger Dokumentation, die die Leute lesen möchten.

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bugbounty-cheatsheet

Eine Liste interessanter Payloads, Tipps und Tricks für Bug-Bounty-Jäger.

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Creative Commons Attribution Share Alike 4.0

tessdata

Trainierte Modelle mit schneller Variante der „besten“ LSTM-Modelle + Legacy-Modelle.

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Apache License 2.0

rfcs

RFCs für Änderungen an React (von Reactjs).

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MIT

awesome-tuis

Liste der Projekte, die Terminal-Benutzeroberflächen bereitstellen.

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react-18

Arbeitsgruppe für die Veröffentlichung von React 18.

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jest-cheat-sheet

Scherz-Spickzettel.

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Creative Commons Zero v1.0 Universal

HowToHunt

Sammlung von Methoden und Testfällen für verschiedene Web-Schwachstellen.

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GNU General Public License v3.0 only

developer-portfolios

Eine Liste von Entwicklerportfolios als Inspiration.

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awesome-d3

Eine Liste der D3-Bibliotheken, Plugins und Dienstprogramme.

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GNU General Public License v3.0

css-in-readme-like-wat

Gestalten Sie Ihre Readme-Datei mithilfe von CSS mit diesem einfachen Trick.

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angularjs-style-guide

📚 Community-gesteuerte Reihe von Best Practices für die AngularJS-Anwendungsentwicklung.

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awesome-learning-resources

🔥 Tolle Liste mit Ressourcen zur Webentwicklung.

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MIT

kubernetes-network-policy-recipes

Beispielrezepte für Kubernetes-Netzwerkrichtlinien, die Sie einfach kopieren und einfügen können.

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Apache License 2.0

ethereum-developer-tools-list

Ein Leitfaden zu verfügbaren Tools und Plattformen für die Entwicklung auf Ethereum.

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Dieses Repositorium ist eine Kombination verschiedener Ressourcen, die über das Internet verstreut sind. Der Grund für die Erstellung eines solchen Repositoriums besteht darin, alle wertvollen Ressourcen nacheinander zu kombinieren, sodass es allen Anfängern hilft, die auf der Suche nach kostenlosen und strukturierten Lernressourcen für Data Science sind. Für ständige Updates folgen Sie mir auf Twitter.

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GNU General Public License v3.0 only

Data-Science-Wiki

Ein Wiki mit DataScience, Statistik, Mathematik, R, Python, KI, maschinellem Lernen, Automatisierung, Devops-Tools, Bash, Linux-Tutorials, Skripten und Datensätzen.

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FAQGURU

:school_satchel::rocket::tada: Eine Liste mit Interviewfragen. Dieses Repository enthält alles, was Sie zur Vorbereitung Ihres technischen Vorstellungsgesprächs benötigen.