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原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-ace-any-tech-interview
原文作者：Abid Ali Awan, KDnuggets Assistant Editor
在本文中，我们将探讨10个最受信任的GitHub仓库，它们可用于技术面试准备，涵盖编码面试、系统设计、后端和前端职位，甚至包括机器学习面试。每个仓库都侧重于面试中真正重要的问题，从数据结构和算法到可扩展的系统设计和实际的权衡取舍。
# GitHub 仓库助你轻松通过技术面试
// 1. jwasham/coding-interview-university
Coding Interview University 是一个基于清单的多月学习计划，专为软件工程师面试设计，重点关注最核心的计算机科学主题（数据结构、算法、大O表示法和问题练习）。它最初是作者的个人路线图，现已发展成为一个结构化的仓库，提供资源、每日指导以及为谷歌、亚马逊和微软等公司准备的清晰路径。
// 2. donnemartin/system-design-primer
System Design Primer 是一个结构化的开源指南，用于学习如何设计可扩展的系统并准备系统设计面试。它将分散的“大规模系统”概念组织到一个地方，清晰地阐述了权衡（如延迟与吞吐量、一致性与可用性）、实用的构建块（CDN、负载均衡器、缓存、数据库、队列），并提供实战面试练习，包含示例解决方案、图表以及用于间隔重复的Anki抽认卡。
// 3. yangshun/tech-interview-handbook
Tech Interview Handbook 是一个由Blind 75/Grind 75的作者为忙碌的工程师创建的免费精选技术面试准备指南。它涵盖了端到端（end-to-end）的完整面试流程，包括编码面试最佳实践、精选问题列表和模式、算法备忘单、简历和行为面试准备，甚至还包括前端资源。大部分内容直接在仓库中编写（而不仅仅是链接），并对社区贡献开放。
// 4. kdn251/interviews
Interviews 是 Kevin Naughton Jr. 精心策划的综合性编码面试准备仓库，深受数万工程师的信赖。它结合了对核心数据结构和算法的清晰解释，以及分类问题实现、在线编程练习、模拟面试平台和学习资源，使其成为准备FAANG级别面试的一个实用的一站式参考。
// 5. ashishps1/awesome-leetcode-resources
这个 Awesome LeetCode DSA Resources 仓库是关于掌握数据结构、算法和常见LeetCode模式的高质量材料的结构化集合。它侧重于基于模式的学习、基本概念、精选问题列表（如Blind 75和Top Interview集），此外还有模板、文章、视频、书籍和可视化工具，使其成为高效编码面试准备的实用中心。
// 6. binhnguyennus/awesome-scalability
这个 Scalable Systems Design Reading List 是一个精心策划、组织良好的文章、演讲、书籍和真实案例研究的库，解释了大型系统如何随着用户规模从数千扩展到数十亿而保持快速、可靠和有弹性。它的结构围绕实际成果组织：诊断缓慢的系统（可扩展性与性能）、防止和从中断中恢复（可用性和稳定性）、准备系统设计面试（笔记、架构、图表），甚至扩展工程组织（招聘、管理、文化）。
// 7. DopplerHQ/awesome-interview-questions
Awesome Interviews 是一个技术面试资源的“元列表”：它不是一个单独的问题库，而是策划了大量跨越广泛主题的高质量面试问题列表。它的目的是帮助你快速找到特定技术栈或领域的面试问题，而无需在互联网上搜寻。该仓库也已标记为不再积极维护，所以可以将其视为一个有用的快照链接，但可能包含较旧/过时的资源。
// 8. Chalarangelo/30-seconds-of-interviews
30 Seconds of Interviews 是一个社区策划的常见面试问题集合，附带简短、清晰的答案，专为面试前的快速复习而设计。它侧重于JavaScript、React、HTML、CSS、可访问性、Node和安全等方面的实用、常问话题。它强调快速回忆、实际理解和在面试压力下保持信心，非常适合最后时刻的准备。
// 9. arialdomartini/Back-End-Developer-Interview-Questions
Back-End Developer Interview Questions 是一个以讨论为导向的开放式问题集合，涵盖后端工程、系统设计、数据库、分布式系统、架构、安全和团队实践。它故意不提供任何答案，鼓励深入的技术对话，而不是死记硬背的回答。该资源最适合用来激发深思熟虑的对话，评估实际的推理能力、设计权衡和工程成熟度，而不是清单式的面试。
// 10. khangich/machine-learning-interview
Minimum Viable Study Plan for Machine Learning Interviews 是一个实用的、侧重于“考察真正出现的内容”的路线图，专为机器学习工程师和数据科学家面试设计。它混合了机器学习系统设计案例研究（推荐、信息流排序、广告、搜索）、核心机器学习基础知识（统计学、经典机器学习、深度学习），以及面试准备练习（SQL，少量必要的LeetCode），所有内容都有精选的阅读材料、测验和真实面试故事作为支撑。
最终思考
如果我学到了一件事，那就是好的面试准备不在于收集资源，而在于一致地使用正确的资源。这些仓库以反映真实面试的方式涵盖了编码、后端基础知识、系统设计、可扩展性和机器学习。
我的建议很简单：尽可能多地进行与工作相关的模拟面试。学习示例答案，理解其背后的思考过程，并养成每天练习大约20个问题的习惯。当面试来临时，你的回答将不会显得死记硬背或生硬，而是自然而然地流露出来，充满信心。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学家专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的博客文章。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为受心理健康问题困扰的学生构建一个AI产品。
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