📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-ace-any-tech-interview
原文作者：Abid Ali Awan
在本文中，我们将探索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和实际的权衡。
# 用于轻松通过技术面试的GitHub仓库
// 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、每日指导以及为谷歌、亚马逊和微软等公司做准备的清晰路径。
// 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。它将零散的“大规模系统”概念组织到一个地方，提供了清晰的权衡（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），以及带有示例解决方案、图表和用于间隔重复学习的Anki抽认卡的实践面试练习。
// 3. yangshun/tech-interview-handbook
Tech Interview Handbook 是由 Blind 75/Grind 75 的作者创建的、为忙碌的工程师准备的免费精选技术面试准备指南。它涵盖了完整的面试流程，包括编码面试的最佳实践、精选的问题列表和模式、算法备忘单、简历和行为面试准备，甚至还有前端资源。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 Kevin Naughton Jr. 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，以及分类的问题实现、实时编码练习、模拟面试平台和学习资源，是准备 FAANG 风格面试的一站式实用参考。
// 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、精选的问题列表（如 Blind 75 和 Top Interview 集合），以及模板、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 是精选的、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在用户从数千增长到数十亿时保持快速、可靠和有弹性。它的结构围绕实际成果：诊断缓慢的系统（可扩展性与性能）、预防和从中断中恢复（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 是技术面试资源的“元列表”：它不是一个单一的问题库，而是跨越广泛主题的大量高质量面试问题列表的精选集。它的目的是帮助您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，因此可以将其视为一个仍然有用的快照链接，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，配有简短、清晰的答案，旨在用于面试前的快速复习。它侧重于 JavaScript、React、HTML、CSS、可访问性、Node 和安全等方面的实践性、常见问题。它强调快速回忆、现实世界的理解和在面试压力下的自信，是最后时刻准备的理想选择，而不是深入的教程。
// 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。该资源最适合用于激发深思熟虑的对话，评估真正的工程成熟度、设计权衡和实战推理能力，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、侧重于“实际考察内容”的路线图，适用于机器学习工程师和数据科学家面试。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，需要的少量 LeetCode），所有这些都有精选的阅读材料、测验和真实的面试故事作为后盾。
# 结语
如果说我学到了一件事，那就是良好的面试准备不在于收集资源，而在于持续使用正确的资源。这些仓库以反映真实面试的方式涵盖了编码、后端基础、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，理解背后的思考过程，并养成每天练习大约 20 个问题的习惯。当面试来临时，您的回答将不会显得像是死记硬背或生硬套用，而是自然而然地、充满信心地流露出来。
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正在与心理健康问题作斗争的学生构建一个人工智能产品。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区