本书主要记录工作过程中阅读过的一些开源项目的源码，并加以自己的分析与注解，目前专注于 k8s 云原生实践，包括但不限于 docker、kubernetes、etcd、promethus、istio、knative、serverless 等相关云原生项目。

微软VSCode IDE源码分析：VSCode是一个运行于 Mac OS X、Windows和 Linux 之上的，针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器。 采用Electron (JavaScript, HTML 和 CSS 等 Web 技术) 创建原生程序的框架。

Spark GraphX是一个新的Spark API，它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 综合了 Pregel 和 GraphLab 两者的优点，即接口相对简单，又保证性能，可以应对点分割的图存储模式，胜任符合幂律分布的自然图的大型计算。

Neutron 是 OpenStack 项目中负责提供网络服务的组件，它基于软件定义网络的思想，实现了网络虚拟化下的资源管理。

这本书籍主要是针对golang编写的kv数据库boltdb进行源码分析，目前市面上完整分析boltdb源码的文章少之又少，而且大部分分析也是停留在理论基础上，所以在本人研究了一段时间后，将自己的理解和总结汇总了下，完成了本书。初衷是帮助想学习、研究boltdb的小伙伴们少走弯路，降低门槛，也算是对开源的一点点个人贡献。

Elastic-Job是由当当网基于Quartz 二次开发之后的分布式调度解决方案，是一个分布式调度解决方案，由 2 个相互独立的子项目 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 组成。

本项目对spark ml包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析，旨在加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的分布式实现方式。

本书将系统讲解kubernetes的核心组件源码，附带介绍相关的周边项目，比如client-go等。

本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。

L7 是由蚂蚁金服 AntV 数据可视化团队推出的基于 WebGL 的开源大规模地理空间数据可视分析开发框架。L7 中的 L 代表 Location，7 代表世界七大洲，寓意能为全球位置数据提供可视分析的能力。L7 以图形符号学为理论基础，将抽象复杂的空间数据转化成 2D、3D 符号，通过颜色、大小、体积、纹理等视觉变量实现丰富的可视化表达。