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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，它们能帮助你准备技术面试，涵盖了编码面试、系统设计、后端和前端职位，甚至是机器学习面试。每个仓库都专注于面试中真正重要的内容，从数据结构和算法到可扩展的系统设计以及现实世界的权衡。
GitHub 仓库推荐，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，后来发展成为一个结构化的仓库，提供资源、每日指导，并为像谷歌、亚马逊和微软这样的公司提供清晰的准备路径。
// 2. donnemartin/system-design-primer
System Design Primer 是一个结构化的开源指南，旨在学习如何设计可扩展系统并为系统设计面试做准备。它将分散的“大规模系统”概念整合到一个地方，清晰地阐述了权衡（如延迟与吞吐量、一致性与可用性），提供了实用的构建模块（CDN、负载均衡器、缓存、数据库、队列），并通过示例解决方案、图表和用于间隔重复的Anki抽认卡来进行动手面试练习。
// 3. yangshun/tech-interview-handbook
Tech Interview Handbook 是一个免费、精选的技术面试准备指南，由Blind 75/Grind 75的作者创建，专为忙碌的工程师设计。它涵盖了完整的面试流程，包括编码面试最佳实践、精选问题列表和模式、算法备忘单、简历和行为准备，甚至前端资源。大部分内容直接写在仓库中（而不仅仅是链接），并对社区贡献开放。
// 4. kdn251/interviews
Interviews 是由Kevin Naughton Jr.策划的综合性编码面试准备仓库，深受数万名工程师的信赖。它结合了对核心数据结构和算法的清晰解释，以及分类的问题实现、实时编码练习、模拟面试平台和学习资源，使其成为准备FAANG级别面试的实用一体化参考。
// 5. ashishps1/awesome-leetcode-resources
这个Awesome LeetCode DSA Resources 仓库是用于掌握数据结构、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），还包括模板、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 是一个精选的、组织良好的文章、演讲、书籍和真实案例研究库，解释了大型系统如何随着用户从数千增加到数十亿，仍然保持快速、可靠和有弹性。它的结构围绕实际成果展开：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）、为系统设计面试做准备（笔记、架构、图表），甚至扩展工程组织本身（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各种主题的高质量面试问题列表。它旨在帮助你快速找到特定技术栈或领域的面试问题，而无需在互联网上四处搜寻。该仓库也已标记为不再积极维护，所以可以将其视为一个仍然有用的庞大链接快照，但可能包含一些较旧或过时的资源。
// 8. Chalarangelo/30-seconds-of-interviews
30 Seconds of Interviews 是一个由社区策划的常见面试问题集合，提供简短、清晰的答案，旨在为面试前的快速复习。它侧重于JavaScript、React、HTML、CSS、可访问性（Accessibility）、Node和安全等方面的实际、常见问题。它强调快速回忆、真实世界的理解和在面试压力下的自信，非常适合临阵磨枪。
// 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，鼓励进行深入的技术对话，而不是死记硬背的回答。该资源最适合用于激发深思熟虑的对话，评估真实的推理、设计权衡和工程成熟度，而非清单式的面试。
// 10. khangich/machine-learning-interview
Minimum Viable Study Plan for Machine Learning Interviews 是一个实用的路线图，专为机器学习工程师和数据科学家面试设计，遵循“关注实际出现的内容”的原则。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，必要的LeetCode练习），所有内容都通过精选的阅读材料、测验和真实的面试故事来支持。
最终思考
如果我学到了一件事，那就是良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。这些仓库以真正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，理解背后的思考逻辑，并培养每天练习大约20个问题的习惯。当面试来临时，你的回答将不会显得像是死记硬背或强加的，而是自然而然地、自信地流露出来。
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。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患有精神疾病的学生构建一个人工智能产品。
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